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Qual das seguintes afirmativas e verdadeira em relacao a notacao Big Theta?
a) A notacao Big Theta e util para expressar o pior caso de um algoritmo, mas nao o melhor caso
b) A notacao Big Theta descreve a complexidade em termos do melhor e pior caso, fornecendo uma analise mais precisa
c) A notacao Big Theta e usada apenas para analise de algoritmos recursivos
d) A notacao Big Theta nao tem relacao com a complexidade assintotica de um algoritmo
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há 3 meses

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Big Theta
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Big Theta

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há 3 meses

Vamos analisar as alternativas sobre a notação Big Theta (Θ): a) A notação Big Theta é útil para expressar o pior caso de um algoritmo, mas não o melhor caso. - Esta afirmação está incorreta, pois a notação Big Theta descreve a complexidade assintótica de um algoritmo em termos de limites superior e inferior, abrangendo tanto o melhor quanto o pior caso. b) A notação Big Theta descreve a complexidade em termos do melhor e pior caso, fornecendo uma análise mais precisa. - Esta afirmação está correta, pois a notação Big Theta é usada para expressar a complexidade assintótica de um algoritmo, considerando tanto o limite inferior quanto o superior. c) A notação Big Theta é usada apenas para análise de algoritmos recursivos. - Esta afirmação é falsa, pois a notação Big Theta pode ser aplicada a qualquer tipo de algoritmo, não apenas os recursivos. d) A notação Big Theta não tem relação com a complexidade assintótica de um algoritmo. - Esta afirmação é incorreta, pois a notação Big Theta é, na verdade, uma forma de descrever a complexidade assintótica. Portanto, a alternativa correta é: b) A notação Big Theta descreve a complexidade em termos do melhor e pior caso, fornecendo uma análise mais precisa.

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O que a notacao Big Theta (Θ) representa no contexto da analise de algoritmos?
a) A complexidade no pior caso de um algoritmo
b) A complexidade no melhor caso de um algoritmo
c) A complexidade assintotica de um algoritmo
d) A complexidade no caso medio de um algoritmo

Qual e a principal diferenca entre as notacoes Big O (O) e Big Theta (Θ)?
a) A notacao Big O e mais precisa que a Big Theta
b) A notacao Big O define um limite inferior e a Big Theta define um limite superior
c) A notacao Big Theta descreve um limite superior e inferior, enquanto a Big O apenas descreve o limite superior
d) A notacao Big Theta e usada apenas para algoritmos recursivos

Se a complexidade de um algoritmo e expressa como f(n)=(n²), o que isso significa?
a) O tempo de execucao do algoritmo cresce linearmente com o tamanho da entrada
b) O tempo de execucao do algoritmo cresce quadraticamente com o tamanho da entrada
c) O tempo de execucao do algoritmo cresce exponencialmente com o tamanho da entrada
d) O tempo de execucao do algoritmo cresce logaritmicamente com o tamanho da entrada

Em relacao a notacao Big Theta, qual e a definicao formal?
a) Se f(n)=O(g(n)), entao f(n) e limitado superiormente por g(n)
b) Se f(n)=Θ(g(n)), entao existem constantes c₁, c₂ e n₀ tais que c₁g(n) ≤ f(n) ≤ c₂g(n) para todo n ≥ n₀
c) Se f(n)=Θ(g(n)), entao f(n) e limitado inferiormente por g(n)
d) Se f(n)=Θ(g(n)), entao f(n) cresce mais rapidamente que g(n)

Qual das seguintes expressoes representa um exemplo de complexidade que e Θ(n log n)?
a) Algoritmos de busca binaria
b) Algoritmos de ordenacao por selecao
c) Algoritmos de ordenacao rapida (QuickSort) no melhor caso
d) Algoritmos de ordenacao por bolha

Quando dizemos que um algoritmo tem complexidade Θ(1), o que isso implica?
a) O algoritmo tem tempo de execucao constante, independentemente do tamanho da entrada
b) O algoritmo tem tempo de execucao linear em relacao ao tamanho da entrada
c) O algoritmo tem tempo de execucao quadratico em relacao ao tamanho da entrada
d) O algoritmo tem tempo de execucao logaritmico em relacao ao tamanho da entrada

Em termos de notacao Big Theta, como podemos classificar um algoritmo que tem um tempo de execucao de f(n)=3n+5?
a) Θ(n)
b) Θ(n²)
c) Θ(log n)
d) Θ(1)

Qual das opcoes abaixo e uma funcao assintotica que descreve o comportamento de um algoritmo de busca binaria?
a) Θ(n)
b) Θ(log n)
c) Θ(n²)
d) Θ(n log n)

Se temos um algoritmo com complexidade Θ(n³), qual seria o comportamento do algoritmo para entradas muito grandes de n?
a) O tempo de execucao cresce linearmente
b) O tempo de execucao cresce quadraticamente
c) O tempo de execucao cresce cubicamente
d) O tempo de execucao cresce exponencialmente

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