O estudo da eficiência de algoritmos permite compreender como o tempo de execução e o uso de memória crescem em função do tamanho da entrada. A análise pode ser feita em termos de complexidade assintótica, que utiliza notações como O (pior caso), Ω (melhor caso) e Θ (caso médio) para expressar o comportamento de algoritmos independentemente da máquina ou linguagem usada. Avaliar a ordem de crescimento da função de complexidade é fundamental para comparar algoritmos com diferentes desempenhos teóricos, mesmo que executem a mesma tarefa.
Com base nos conceitos de complexidade assintótica e análise de algoritmos, qual das seguintes afirmacoes está de acordo com o conteúdo apresentado?
A notação Θ descreve o limite inferior da complexidade de um algoritmo, representando o melhor tempo possível para qualquer entrada.
A análise assintótica ignora constantes e termos de menor ordem para se concentrar no comportamento do algoritmo em grandes volumes de entrada.
A notação O é usada para descrever o comportamento médio de um algoritmo com base na distribuição das entradas.
A eficiência prática de um algoritmo depende apenas da linguagem de programação utilizada, e não da sua complexidade teórica.
A função de complexidade de um algoritmo mede seu desempenho com base no número de instruções executadas em uma máquina específica.