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Qual e a complexidade assintotica do algoritmo Quick Sort? a) O(n log n) b) O(n2) c) O(n) d) O(log n)

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há 4 meses

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Big O
5 pág.

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há 4 meses

A complexidade assintótica do algoritmo Quick Sort depende do caso considerado: - No melhor e no caso médio, a complexidade é O(n log n). - No pior caso, a complexidade é O(n²), que ocorre quando o pivô escolhido é sempre o menor ou o maior elemento. Como a pergunta não especifica o caso, mas geralmente se considera o melhor caso ou o caso médio para a análise de algoritmos, a resposta correta é: a) O(n log n)

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O que a notacao Big O (O grande) descreve?
a) O melhor caso de execucao de um algoritmo
b) O tempo medio de execucao de um algoritmo
c) O pior caso de execucao de um algoritmo
d) O comportamento do algoritmo com entradas pequenas

Qual e a principal razao para utilizar a notacao Big O ao analisar algoritmos?
a) Para medir a eficiencia de um algoritmo em termos de tempo e espaco
b) Para calcular o numero de linhas de codigo no algoritmo
c) Para determinar a quantidade de memoria necessaria para rodar o algoritmo
d) Para medir a compatibilidade do algoritmo com diferentes sistemas operacionais

Qual das alternativas a seguir representa um exemplo de um algoritmo com complexidade O(n)?
a) Algoritmo de ordenacao por selecao
b) Algoritmo de busca binaria
c) Algoritmo de busca linear
d) Algoritmo de ordenacao merge sort

Como a notacao Big O ajuda a comparar algoritmos?
a) Ela permite comparar o tempo de execucao de algoritmos com entradas pequenas
b) Ela descreve apenas a eficiencia de algoritmos em termos de uso de memoria
c) Ela ajuda a comparar como o tempo de execucao de diferentes algoritmos cresce a medida que o tamanho da entrada aumenta
d) Ela calcula o numero de passos que um algoritmo precisa para encontrar uma solucao

Qual e a complexidade assintotica de um algoritmo de busca binaria em uma lista ordenada?
a) O(n)
b) O(n log n)
c) O(log n)
d) O(n2)

Quando dizemos que um algoritmo tem complexidade O(1), o que isso significa?
a) O tempo de execucao cresce linearmente com o tamanho da entrada
b) O tempo de execucao cresce logaritmicamente com o tamanho da entrada
c) O tempo de execucao e constante, independentemente do tamanho da entrada
d) O tempo de execucao cresce exponencialmente com o tamanho da entrada

Qual e a complexidade assintotica do algoritmo de ordenacao Bubble Sort?
a) O(n log n)
b) O(n2)
c) O(n)
d) O(log n)

Qual e a principal desvantagem de algoritmos com complexidade O(n2)?
a) Eles sao eficientes para entradas muito pequenas
b) Eles nao podem ser implementados em linguagens de programacao populares
c) Eles podem ser lentos para entradas grandes, pois o tempo de execucao cresce quadradamente
d) Eles sao otimos para lidar com entradas muito grandes

Quando um algoritmo possui complexidade O(n log n), qual e o seu comportamento?
a) O tempo de execucao aumenta linearmente com o tamanho da entrada
b) O tempo de execucao aumenta exponencialmente com o tamanho da entrada
c) O tempo de execucao cresce linearmente e logaritmicamente com o tamanho da entrada
d) O tempo de execucao cresce quadradamente com o tamanho da entrada

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