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Qual das opcoes a seguir melhor descreve o conceito de complexidade de tempo em algoritmos?
a) A quantidade de memoria que um algoritmo consome.
b) O numero de operacoes que um algoritmo executa em funcao do tamanho da entrada.
c) O numero de linhas de codigo que um algoritmo possui.
d) O tempo real de execucao medido em segundos, independentemente da entrada.

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Complexidade de tempo

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Para entender o conceito de complexidade de tempo em algoritmos, precisamos focar em como o desempenho de um algoritmo varia em relação ao tamanho da entrada. A complexidade de tempo mede a quantidade de operações que um algoritmo realiza à medida que o tamanho da entrada aumenta. Vamos analisar as opções: a) A quantidade de memória que um algoritmo consome. - Isso se refere à complexidade de espaço, não de tempo. b) O número de operações que um algoritmo executa em função do tamanho da entrada. - Esta opção descreve precisamente a complexidade de tempo, pois considera como o número de operações varia com o tamanho da entrada. c) O número de linhas de código que um algoritmo possui. - Isso não é um indicador direto da complexidade de tempo. d) O tempo real de execução medido em segundos, independentemente da entrada. - Isso não considera como o tempo de execução muda com diferentes tamanhos de entrada. Portanto, a opção que melhor descreve o conceito de complexidade de tempo em algoritmos é: b) O número de operações que um algoritmo executa em função do tamanho da entrada.

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Qual das notacoes a seguir e utilizada para expressar o pior caso da complexidade de um algoritmo?
a) (n)
b) O(n)
c) (n)
d) o(n)

Considere um algoritmo de busca linear em um vetor de tamanho n.
Qual e a complexidade de tempo no pior caso?
a) O(1)
b) O(logn)
c) O(n)
d) O(n^2)

Qual das alternativas apresenta corretamente a relacao entre as notacoes O(n), (n) e (n)?
a) O(n) indica limite inferior, (n) indica limite superior, (n) indica crescimento medio.
b) O(n) indica limite superior, (n) indica limite exato, (n) indica limite inferior.
c) Todas indicam exatamente o mesmo conceito, apenas com simbolos diferentes.
d) O(n) indica limite medio, (n) indica pior caso, (n) indica melhor caso.

Um algoritmo de ordenacao bolha (bubble sort) possui complexidade de tempo O(n^2) no pior caso.
O que isso significa na pratica?
a) Que o algoritmo e sempre rapido, independentemente do tamanho da entrada.
b) Que o tempo de execucao cresce aproximadamente com o quadrado do numero de elementos a serem ordenados.
c) Que o algoritmo e mais eficiente que algoritmos O(nlogn).
d) Que o algoritmo consome menos memoria do que outros algoritmos de ordenacao.

Qual e a complexidade de tempo media de uma busca binaria em um vetor ordenado de n elementos?
a) O(n)
b) O(logn)
c) O(n^2)
d) O(1)

Se um algoritmo possui complexidade O(n!), como ele se comporta quando o tamanho da entrada aumenta?
a) Cresce de forma linear, sendo adequado para grandes entradas.
b) Cresce de forma exponencial, tornando-o inviavel para entradas maiores.
c) Cresce logaritmicamente, sendo muito eficiente.
d) Cresce de forma constante, independente do tamanho da entrada.

Entre as opcoes abaixo, qual representa a complexidade de tempo mais eficiente para um algoritmo de ordenacao no pior caso?
a) O(n^2)
b) O(nlogn)
c) O(n!)
d) O(2^n)

Considerando o seguinte trecho de codigo: for i = 1 to n: for j = 1 to n: print(i, j)
Qual e a complexidade de tempo desse algoritmo?
a) O(n)
b) O(nlogn)
c) O(n^2)
d) O(n!)

Em qual cenario a analise de complexidade de tempo e mais relevante?
a) Quando queremos medir a memoria utilizada por um algoritmo.
b) Quando queremos prever como o tempo de execucao aumentara com entradas maiores.
c) Quando queremos contar quantas linhas de codigo o algoritmo possui.
d) Quando precisamos apenas executar o algoritmo uma vez.

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Qual das notacoes a seguir e utilizada para expressar o pior caso da complexidade de um algoritmo?a) (n)b) O(n)c) (n)d) o(n)

Considere um algoritmo de busca linear em um vetor de tamanho n.Qual e a complexidade de tempo no pior caso?a) O(1)b) O(logn)c) O(n)d) O(n^2)

Qual e a complexidade de tempo media de uma busca binaria em um vetor ordenado de n elementos?a) O(n)b) O(logn)c) O(n^2)d) O(1)

Entre as opcoes abaixo, qual representa a complexidade de tempo mais eficiente para um algoritmo de ordenacao no pior caso?a) O(n^2)b) O(nlogn)c) O(n!)d) O(2^n)

Considerando o seguinte trecho de codigo: for i = 1 to n: for j = 1 to n: print(i, j)Qual e a complexidade de tempo desse algoritmo?a) O(n)b) O(nlogn)c) O(n^2)d) O(n!)

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Qual das notacoes a seguir e utilizada para expressar o pior caso da complexidade de um algoritmo?
a) (n)
b) O(n)
c) (n)
d) o(n)

Considere um algoritmo de busca linear em um vetor de tamanho n.
Qual e a complexidade de tempo no pior caso?
a) O(1)
b) O(logn)
c) O(n)
d) O(n^2)

Qual e a complexidade de tempo media de uma busca binaria em um vetor ordenado de n elementos?
a) O(n)
b) O(logn)
c) O(n^2)
d) O(1)

Entre as opcoes abaixo, qual representa a complexidade de tempo mais eficiente para um algoritmo de ordenacao no pior caso?
a) O(n^2)
b) O(nlogn)
c) O(n!)
d) O(2^n)

Considerando o seguinte trecho de codigo: for i = 1 to n: for j = 1 to n: print(i, j)
Qual e a complexidade de tempo desse algoritmo?
a) O(n)
b) O(nlogn)
c) O(n^2)
d) O(n!)