Grátis: Determinar um limite inferior justo para um algoritmo é uma operação simples, sendo obtido diretamente a partir da quantidade de linhas do algoritm...

Algoritmos

Colégio Objetivo

Determinar um limite inferior justo para um algoritmo é uma operação simples, sendo obtido diretamente a partir da quantidade de linhas do algoritmo, que representa a quantidade mínima de operações.
Escolha uma opção:

Verdadeiro
Falso

Estudando com Questões

há 2 anos

Estudando com Questões

há 2 anos

5 pág.

[A5] Avaliação do Módulo 5 Noções de eficiência de algoritmos

ESTÁCIO

Respostas

há 2 anos

A afirmação é falsa. Determinar um limite inferior justo para um algoritmo não é uma operação simples que pode ser obtida diretamente a partir da quantidade de linhas do algoritmo. O limite inferior de um algoritmo é determinado pela complexidade do problema que ele resolve e não apenas pela quantidade de linhas de código.

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Para um determinado algoritmo, é possível calcular o seu limite inferior  , que representa o mínimo conjunto de operações  que ele realizará para solucionar um problema. Idealmente, um bom algoritmo deve reduzir  ao máximo o seu limite inferior. A notação utilizada para representar o limite inferior é a notação Ω  . Com essa notação, é possível representar o limite inferior do pior caso  de um algoritmo.

Uma das maneiras de medir a eficiência de um algoritmo é executá-lo para diferentes entradas e medir seu tempo de execução. Porém, é possível também obter uma ordem de grandeza de tempo de execução utilizando métodos analíticos.
Escolha uma opção:

Verdadeiro 
Falso

O pseudocódigo abaixo manipula um vetor V de n elementos.
V = [ ]
soma = 0
for i in range( n ):
if V[i] == 0:
break
soma = soma + V[i]
Escolha a alternativa que apresenta a complexidade de melhor caso deste algoritmo.

a. O( 3n )
b. O( 2n )
c. O( n*n )
d. O( n )
e. O( 1 )

Considere as seguintes afirmacoes abaixo.
1. Se a complexidade de melhor caso de um algoritmo for f, então o número de passos que o algoritmo efetua, qualquer que seja a entrada, é .
2. Se a complexidade de pior caso de um algoritmo for f, então o número de passos que o algoritmo efetua, qualquer que seja a entrada, é sempre f.
3. A complexidade de melhor caso de um algoritmo para um certo problema é maior ou igual do que o limite inferior para o problema.
Escolha a alternativa que contenha TODAS as sentenças corretas.

a. 1 e 3.
b. Nenhuma alternativa está correta.
c. 3.
d. 1.
e. 1 e 2.

A função abaixo simboliza o tempo de execução de pior caso de um algoritmo:
3nn + 10n + 10
Escolha a alternativa que contém a complexidade de pior caso deste algoritmo.

a. O( 1 )
b. O( 3 )
c. O( n )
d. O( n*n )
e. O( 10n )

A complexidade de melhor caso de um algoritmo serve para avaliar o tempo de execução de um algoritmo no melhor cenário possível para esse algoritmo.
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Verdadeiro
Falso

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O pseudocódigo abaixo manipula um vetor V de n elementos.V = [ ]soma = 0for i in range( n ):if V[i] == 0:breaksoma = soma + V[i]Escolha a alternativa que apresenta a complexidade de melhor caso deste algoritmo.a. O( 3*n )b. O( 2*n )c. O( n*n )d. O( n )e. O( 1 )

A função abaixo simboliza o tempo de execução de pior caso de um algoritmo:3*n*n + 10n + 10Escolha a alternativa que contém a complexidade de pior caso deste algoritmo.a. O( 1 )b. O( 3 )c. O( n )d. O( n*n )e. O( 10n )

A complexidade de melhor caso de um algoritmo serve para avaliar o tempo de execução de um algoritmo no melhor cenário possível para esse algoritmo.Escolha uma opção:VerdadeiroFalso

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O pseudocódigo abaixo manipula um vetor V de n elementos.
V = [ ]
soma = 0
for i in range( n ):
if V[i] == 0:
break
soma = soma + V[i]
Escolha a alternativa que apresenta a complexidade de melhor caso deste algoritmo.

a. O( 3n )
b. O( 2n )
c. O( n*n )
d. O( n )
e. O( 1 )

A função abaixo simboliza o tempo de execução de pior caso de um algoritmo:
3nn + 10n + 10
Escolha a alternativa que contém a complexidade de pior caso deste algoritmo.

a. O( 1 )
b. O( 3 )
c. O( n )
d. O( n*n )
e. O( 10n )

A complexidade de melhor caso de um algoritmo serve para avaliar o tempo de execução de um algoritmo no melhor cenário possível para esse algoritmo.
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