Vamos analisar cada uma das afirmações: I - A notação O(n) é usada para medir a eficiência de um algoritmo. Verdadeiro, a notação O(n) é uma forma de expressar a complexidade temporal de um algoritmo, indicando como o tempo de execução cresce em relação ao tamanho da entrada. II - A complexidade espacial de um algoritmo refere-se ao uso de memória. Verdadeiro, a complexidade espacial mede a quantidade de memória que um algoritmo utiliza em relação ao tamanho da entrada. III - Algoritmos de tempo exponencial são sempre mais eficientes que os de tempo linear. Falso, algoritmos de tempo exponencial (O(2^n), por exemplo) são geralmente muito menos eficientes do que algoritmos de tempo linear (O(n)), especialmente para entradas grandes. IV - Algoritmos de busca binária têm complexidade O(log n). Verdadeiro, a busca binária é um algoritmo eficiente que reduz pela metade o espaço de busca a cada iteração, resultando em complexidade O(log n). V - A complexidade no pior caso de um algoritmo nem sempre representa seu desempenho médio. Verdadeiro, a complexidade no pior caso é uma medida que pode ser diferente do desempenho médio, que pode ser melhor em muitos casos. Agora, vamos ver quais alternativas contêm apenas itens verdadeiros: A) III, IV - Falso, pois III é falso. B) I, III - Falso, pois III é falso. C) II, IV e V - Verdadeiro, todos os itens são verdadeiros. D) I, II e V - Verdadeiro, todos os itens são verdadeiros. E) I, II e IV - Verdadeiro, todos os itens são verdadeiros. As alternativas C, D e E contêm itens verdadeiros. No entanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é a D) I, II e V, pois inclui a complexidade espacial e a relação entre o pior caso e o desempenho médio. Portanto, a alternativa correta é: D) I, II e V.