Questões de Concurso
Sobre complexidade de algoritmos em algoritmos e estrutura de dados
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Observe o código seguinte:
Analise as afirmativas a seguir sobre complexidade de algoritmos:
I. Algoritmos de complexidade O(log n) são chamados de complexidade logarítmica e resolvem um problema quebrando-o em problemas menores.
II. Algoritmos de complexidade O(n) são chamados de complexidade linear, em que um pequeno trabalho é realizado sobre cada elemento de entrada.
III. Algoritmos de complexidade O(1) são chamados de complexidade constante, em que as instruções do algoritmo são executadas um número fixo de vezes.
Estão CORRETAS as afirmativas:
Analise as afirmativas a seguir sobre complexidade de algoritmos:
I. Algoritmos de complexidade O(n log n) resolvem um problema quebrando-o em problemas menores, resolvendo cada um deles independentemente e depois ajuntando as soluções.
II. Algoritmos de complexidade O(1) são chamados de complexidade linear, onde um pequeno trabalho é realizado sobre cada elemento de entrada.
III. Algoritmos de complexidade O(n) são chamados de complexidade constante, onde o tempo de execução cresce na mesma proporção do crescimento da estrutura de dados.
Estão CORRETAS as afirmativas:
Considere o seguinte trecho de código em Java para ordenação de um conjunto de números:
A ordem de complexidade desse algoritmo, considerando que o conjunto de números (n) não está ordenado, é:
Uma árvore binária completa de busca, isto é, uma árvore em que todos os níveis têm o máximo número de elementos, tem um total de N nós.
O número máximo de comparações necessárias para encontrar um elemento nessa árvore é
Quando dois elementos estão fora de ordem, há uma inversão, e esses dois elementos são trocados de posição, ficando em ordem correta. Assim, o primeiro elemento é comparado com o segundo. Se uma inversão for encontrada, a troca é feita. Em seguida, independentemente de se houve ou não troca após a primeira comparação, o segundo elemento é comparado com o terceiro, e, caso uma inversão seja encontrada, a troca é feita. O processo continua até que o penúltimo elemento seja comparado com o último. Com esse processo, garante-se que o elemento de maior valor do vetor seja levado para a última posição. A ordenação continua com o posicionamento do segundo maior elemento, do terceiro etc., até que todo o vetor esteja ordenado.
CELES, W.; CERQUEIRA, R.; RANGEL, J. L. Introdução a Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004, com adaptações.
Em relação ao algoritmo descrito, é correto afirmar que a
respectiva ordem de complexidade, no pior caso, é
Considerando o algoritmo abaixo, assinale a alternativa correta.
Considere o algoritmo abaixo.
static int fibonacci(int n) {
if (n <= 1) {
return n;
}
return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1);
}
A complexidade deste algoritmo, na notação Big O, é
Considere o algoritmo em pseudocódigo, descrito a seguir.
Calcule a complexidade do algoritmo, sabendo que a função f tem
complexidade igual a O(n2).
Atenção: Os programas abaixo devem ser utilizados para responder a questão,
Para projetar algoritmos eficientes um desenvolvedor deve estar preocupado com a complexidade deste algoritmo, desde sua concepção.
Considere a seguinte função T(n) que mede os recursos (ex. tempo de execução) que um algoritmo necessita no pior caso para processar uma entrada qualquer de tamanho n:
T(n) = O(log(n))
Sabendo que O(log(n)) é a ordem da complexidade de tempo do
algoritmo seguindo a notação "big O", é correto afirmar que este
algoritmo tem complexidade de ordem:
Considerando o algoritmo apresentado, julgue o item seguinte, a respeito de conceitos básicos de estrutura de dados.
O algoritmo de ordenação apresentado é do tipo quicksort,
sendo sua complexidade temporal O(n2
).