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A complexidade de pior caso de um algoritmo é utilizada para medir o tempo de execução de um algoritmo no pior computador possível. Escolha uma opção:

Verdadeiro
Falso

Questões Para a Compreensão

ano passado

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5 pág.

[A5] Avaliação do Módulo 5 Noções de eficiência e complexidade de algoritmos_ Revisão da tentativa

UFMS

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Falso. A complexidade de pior caso de um algoritmo mede o tempo de execução no pior cenário possível para um dado tamanho de entrada, mas não se refere a um "pior computador". Ela avalia como o algoritmo se comporta em termos de eficiência, independentemente do hardware.

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A notação O auxilia a construir um limite inferior na complexidade de tempo de um algoritmo. Escolha uma opção:

Verdadeiro
Falso

A noção de complexidade está relacionada a um algoritmo específico, e tem como objetivo determinar o número de passos deste algoritmo para solucionar um problema. Ou seja, a análise de complexidade de um algoritmo não leva em consideração a possibilidade de existirem outros algoritmos para solucionar o mesmo problema. Escolha uma opção:

Verdadeiro 
Falso

Escolha uma afirmação que contém uma sentença verdadeira em relação à complexidade desse algoritmo de ordenação por inserção. O algoritmo abaixo apresenta o pseudocódigo da ordenação por inserção. para i = 2, … n faça valor = V[i] j = i - 1 enquanto j >= 1 e valor < V[j] faça V[j+1] = V[j] j = j - 1 V[j+1] = valor. Escolha uma opção:

a. O tempo de melhor caso é quadrático.
b. O tempo de melhor caso é exponencial.
c. O tempo de melhor caso é constante.
d. O tempo de melhor caso é linear.
e. O tempo de melhor caso é sublinear.

Escolha a alternativa que apresenta a complexidade de melhor caso deste algoritmo. 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]

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

Escolha a alternativa correta em relação à complexidade do algoritmo de ordenação por inserção. O algoritmo abaixo apresenta o pseudocódigo da ordenação por inserção. para i = 2, … n faça valor = V[i] j = i - 1 enquanto j >= 1 e valor < V[j] faça V[j+1] = V[j] j = j - 1 V[j+1] = valor. Escolha uma opção:

a. O tempo de pior caso é uma função exponencial.
b. O tempo de pior caso é uma função linear.
c. O tempo de pior caso é uma função binária.
d. O tempo de pior caso é uma função constante.
e. O tempo de pior caso é uma função quadrática.

Considere as seguintes afirmacoes em relação à análise de complexidade de algoritmos.
1. O objetivo dos métodos analíticos é determinar uma expressão matemática que represente o comportamento de tempo de um algoritmo.
2. Métodos analíticos medem o tempo de execução de um algoritmo independente do computador utilizado.
3. Medir o tempo de execução de um algoritmo em um computador específico pode acabar fornecendo uma análise de tempo limitada.
4. Ao calcular a complexidade assintótica de um algoritmo, é possível concluir de maneira direta quando será o tempo de execução (em segundos) desse algoritmo.
Escolha a alternativa que apresenta TODAS as sentenças corretas.

1. O objetivo dos métodos analíticos é determinar uma expressão matemática que represente o comportamento de tempo de um algoritmo.
2. Métodos analíticos medem o tempo de execução de um algoritmo independente do computador utilizado.
3. Medir o tempo de execução de um algoritmo em um computador específico pode acabar fornecendo uma análise de tempo limitada.
4. Ao calcular a complexidade assintótica de um algoritmo, é possível concluir de maneira direta quando será o tempo de execução (em segundos) desse algoritmo.
a. 2 e 3.
b. 4.
c. 1, 2 e 3.
d. 1 e 4.
e. 1 e 2.

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

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

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A notação O auxilia a construir um limite inferior na complexidade de tempo de um algoritmo. Escolha uma opção:VerdadeiroFalso

Escolha a alternativa que apresenta a complexidade de melhor caso deste algoritmo. 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]a. O( 1 )b. O( n*n )c. O( 3*n )d. O( 2*n )e. O( n )

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:VerdadeiroFalso

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:VerdadeiroFalso

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A notação O auxilia a construir um limite inferior na complexidade de tempo de um algoritmo. Escolha uma opção:

Verdadeiro
Falso

Escolha a alternativa que apresenta a complexidade de melhor caso deste algoritmo. 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]

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

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

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:

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