A notação Big Omega (Ω) é usada para descrever o limite inferior do tempo de execução de um algoritmo. Quando dizemos que um algoritmo tem complexidade Ω(1), isso significa que ele executa em tempo constante, ou seja, o número mínimo de operações necessárias para resolver o problema não depende do tamanho da entrada. Vamos analisar as alternativas: A) Ele pode ser resolvido com no mínimo uma operação, independentemente do tamanho da entrada. - Esta opção está correta, pois reflete a definição de Ω(1). B) Ele cresce linearmente com a entrada. - Isso se refere a uma complexidade O(n), não Ω(1). C) Ele tem crescimento quadrático. - Isso se refere a uma complexidade O(n²), não Ω(1). D) Ele é exponencial. - Isso se refere a uma complexidade O(2^n), não Ω(1). Portanto, a alternativa correta é: A) Ele pode ser resolvido com no mínimo uma operação, independentemente do tamanho da entrada.