1. नीचे कुछ उदाहरण दिए गए हैं जो सरल से उन्नत स्तर तक शुरू किए गए हैं (ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या और 0/1 नैपसेक समस्या)
2. ये उदाहरण क्रूर बल एल्गोरिदम पर आधारित हैं

मेरा नोट:-

1. इस ब्रूट फ़ोर्स एल्गोरिथम के कई नुकसान हैं लेकिन सीधे डायनेमिक प्रोग्रामिंग और अन्य दृष्टिकोणों में कूदने से पहले
2. आपके पास इस दृष्टिकोण पर विचार होने चाहिए और आपको यह पता लगाना चाहिए कि हमें डायनामिक प्रोग्रामिंग पैटर्न (रिकर्सन मेमोराइजेशन) की आवश्यकता क्यों है

यदि आप पाशविक बल के पैटर्न को करीब से देखते हैं

const wrapper = (value) => {
    const helper = (combinedArray, depth) => {
       if (depth == 3) {
          // operation
           return ;
       }

       for (let coin of coins) {
           if (value - coin >=0) {
               combinedArray.push(coin);
               helper(combinedArray, label 1);
               combinedArray.pop();
           }
       }
    }

    helper([], 0);
    return result;
};

const res = wrapper(value);
console.log(res);

Q1. 2 सिक्के संयोजनों से प्रारंभ करें

const wrapper = () => {
    const coinSide = ['head', 'tail']
    const result = [];
    const helper = (currentCombination, depth) => {
        if (depth == 2) {
            result.push([...currentCombination]);
            return ;
        }

        for (side of coinSide) {
            currentCombination.push(side);
            helper(currentCombination, depth  1);
            currentCombination.pop()
        }
    }

    helper([], 0);

    return result;
};

const res = wrapper();

console.log(res);

Q2. 3 सिक्के संयोजनों से प्रारंभ करें

const wrapper = () => {
    const coinSide = ['head', 'tail']
    const result = [];
    const helper = (currentCombination, depth) => {
        if (depth == 3) {
            result.push([...currentCombination]);
            return ;
        }

        for (side of coinSide) {
            currentCombination.push(side);
            helper(currentCombination, depth  1);
            currentCombination.pop()
        }
    }

    helper([], 0);

    return result;
};

const res = wrapper();

console.log(res);

/*
[
  [ 'head', 'head', 'head' ],
  [ 'head', 'head', 'tail' ],
  [ 'head', 'tail', 'head' ],
  [ 'head', 'tail', 'tail' ],
  [ 'tail', 'head', 'head' ],
  [ 'tail', 'head', 'tail' ],
  [ 'tail', 'tail', 'head' ],
  [ 'tail', 'tail', 'tail' ]
]
*/

Q3. बैठक व्यवस्था

const wrapper = () => {
    const result = [];
    const group = ['b1', 'b2', 'g1']
    const helper = (combination, depth) => {
        if (depth == 3) {
            result.push([...combination]);
            return;
        }

        for (let item of group) {
            if (combination.indexOf(item) 



Q4. सिक्का/योग समस्या


// Minimum coin Problem
const wrapper = (value) => {
    let result = 99999;
    let resultArr = [];
    const coins = [10, 6, 1];
    const helper = (value, label, combinedArray) => {
       if (value == 0) {
           if (result > label) {
               result = label;
               resultArr = [...combinedArray]
           }
           return ;
       }

       for (let coin of coins) {
           if (value - coin >=0) {
               combinedArray.push(coin);
               helper(value-coin, label 1, combinedArray);
               combinedArray.pop();
           }
       }
    }

    helper(value, 0, []);
    console.log(resultArr)

    return result;
};

const res = wrapper(12);

console.log(res);
/*
[ 6, 6 ]
2
*/




Q5.सेट जनरेशन


// Problem 1: Generating All Subsets of a Set
// Problem Statement:
// Given a set of unique elements, generate all possible subsets (the power set).
// This solution need more enhancement.
// Example:
// Input: [1, 2, 3]
// Output: [[], [1], [2], [3], [1, 2], [1, 3], [2, 3], [1, 2, 3]]


const wrapper = () => {
    const result = [[]];
    const input = [1,2,3];
    input.forEach(item => result.push([item]));

    const helper = (combination, depth) => {
        if (depth == 2) {
            if (result.indexOf(combination) 



Q6। क्रूर बल एल्गोरिदम का उपयोग करके ट्रैवलिंग सेल्स मैन समस्या


// Travelling sales man problem using brut force algorithm

function calculateDistance(matrix, path) {
  let totalDistance = 0;
  for (let i = 0; i  {
      if (depth == 4) {
          result.push([...combination]);

          return;
      }

      for (let item of arr) {
          if (combination.indexOf(item)  index)
  console.log(cities)
  const permutations = permute(cities);
  console.log(permutations)
  let minDistance = Infinity;
  let bestPath = [];

  for (let path of permutations) {
    const distance = calculateDistance(matrix, path);
    if (distance 



Q7. 0/1 बस्ता क्रूर बल समस्या


// 0/1 knapsack Brut force Problem
function knapsackBruteForce(weights, values, capacity) {
  let n = weights.length;
  let maxValue = 0;
  const subsetResult = [];
  const binaryVals = [0, 1];

  // Function to calculate the total weight and value of a subset
  function calculateSubset(subset) {
    let totalWeight = 0;
    let totalValue = 0;
    for (let i = 0; i  {
      if (depth == 4) {
          subsetResult.push([...combination]);
          return ;
      }

      for (let item of binaryVals) {
          combination.push(item);
          helper(combination, depth  1);
          combination.pop()
      }

  }

    helper([], 0);
    console.log(subsetResult)
  // Generate all subsets using binary representation
  for (let subset of subsetResult) {
    let { totalWeight, totalValue } = calculateSubset(subset);
    if (totalWeight  maxValue) {
      maxValue = totalValue;
    }
  }

  return maxValue;
}

// Example usage:
const weights = [2, 3, 4, 5];
const values = [3, 4, 5, 6];
const capacity = 5;
const maxVal = knapsackBruteForce(weights, values, capacity);

console.log(`The maximum value in the knapsack is: ${maxVal}`);
/*
[
  [ 0, 0, 0, 0 ], [ 0, 0, 0, 1 ],
  [ 0, 0, 1, 0 ], [ 0, 0, 1, 1 ],
  [ 0, 1, 0, 0 ], [ 0, 1, 0, 1 ],
  [ 0, 1, 1, 0 ], [ 0, 1, 1, 1 ],
  [ 1, 0, 0, 0 ], [ 1, 0, 0, 1 ],
  [ 1, 0, 1, 0 ], [ 1, 0, 1, 1 ],
  [ 1, 1, 0, 0 ], [ 1, 1, 0, 1 ],
  [ 1, 1, 1, 0 ], [ 1, 1, 1, 1 ]
]
The maximum value in the knapsack is: 7
*/