1.سهلة
يقيس التعقيد المكاني:
- Aمساحة القرص التي يشغلها ملف البرنامج بعد ترجمته
- Bالحجم المادي للحاسوب
- Cعدد أسطر الشيفرة
- Dكمية الذاكرة التي تحتاجها الخوارزمية مع نمو المدخلات
2.سهلة
ما التعقيد الزمني للفرز بالدمج في أسوأ الحالات؟
- AO(n²)
- BO(n)
- CO(n log n)
- DO(log n)
3.سهلة
أي ترميز يصف حدًا أعلى للنمو؟
- Aأوميغا الصغير (Little omega)
- Bأوميغا الكبير (Big Omega)
- Cثيتا الكبير (Big Theta)
- DO الكبير (Big O)
4.متوسطة
ما التعقيد الزمني لـ: for i = 1 to n: (j = 1; while j < n: j = j × 2)؟
- AO(log n)
- BO(n²)
- CO(n log n)
- DO(n)
5.متوسطة
كيف تبني خوارزمية Prim شجرة امتداد صغرى؟
- Aتُنمّي شجرة واحدة من رأس بداية، مضيفةً أرخص حافة خارجة من الشجرة
- Bتحذف أغلى حافة حتى لا تبقى دورات
- Cترتب كل الحواف حسب الوزن وتضيف كل حافة ما لم تُشكّل دورة في الغابة
- Dتُنفّذ البحث بالعرض أولًا وتحتفظ بشجرة BFS
6.متوسطة
أي خوارزمية فرز مستقرة؟
- Aالفرز بالدمج
- Bالفرز السريع (النسخة الموضعية المعتادة)
- Cالفرز بالكومة
- Dالفرز بالاختيار (النسخة المعتادة)
7.صعبة
أي حد صحيح لـ log(n!)؟
- AΘ(n²)
- BΘ(log n)
- CΘ(n log n)
- DΘ(n)
8.صعبة
تحل خوارزمية البرمجة الديناميكية Held–Karp مسألة البائع المتجول بدقة. ما زمن تنفيذها لـ n مدينة؟
- AO(2n²)
- BO(n³)
- CO(n² 2ⁿ)
- DO(n!)
مفتاح الإجابات
- 1. D · كمية الذاكرة التي تحتاجها الخوارزمية مع نمو المدخلات
- 2. C · O(n log n)
- 3. D · O الكبير (Big O)
- 4. C · O(n log n)
- 5. A · تُنمّي شجرة واحدة من رأس بداية، مضيفةً أرخص حافة خارجة من الشجرة
- 6. A · الفرز بالدمج
- 7. C · Θ(n log n)
- 8. C · O(n² 2ⁿ)
حلول كاملة خطوة بخطوة: تدرّب على هذا الموضوع في examproblems.com.