1.سهلة
أي من أزمنة التنفيذ هذه كثير حدود؟
- AO(nⁿ)
- BO(n³)
- CO(2ⁿ)
- DO(n!)
2.سهلة
تستغرق خوارزمية O(n²) ثانية واحدة عند n = 1000. كم تستغرق تقريبًا عند n = 2000؟
- A8 ثوانٍ
- Bثانية واحدة
- Cثانيتين
- D4 ثوانٍ
3.سهلة
أي ترميز يصف حدًا أدنى للنمو؟
- Ao (o الصغير)
- BΘ (ثيتا الكبير)
- CO (O الكبير)
- DΩ (أوميغا الكبير)
4.متوسطة
كيف تبني خوارزمية Prim شجرة امتداد صغرى؟
- Aتحذف أغلى حافة حتى لا تبقى دورات
- Bتُنفّذ البحث بالعرض أولًا وتحتفظ بشجرة BFS
- Cتُنمّي شجرة واحدة من رأس بداية، مضيفةً أرخص حافة خارجة من الشجرة
- Dترتب كل الحواف حسب الوزن وتضيف كل حافة ما لم تُشكّل دورة في الغابة
5.متوسطة
ما التعقيد الزمني لخوارزمية البرمجة الديناميكية القياسية لأطول تتابع جزئي مشترك لسلسلتين طولهما m وn؟
- AO(mn)
- BO(m + n)
- CO(2m+n)
- DO(mn log n)
6.متوسطة
ما حل علاقة التكرار T(n) = T(n − 1) + O(n)؟
- AO(n²)
- BO(n log n)
- CO(2ⁿ)
- DO(n)
7.صعبة
تستغرق مسألة حقيبة الظهر 0/1 المحلولة بالبرمجة الديناميكية زمنًا O(nW). لماذا يُسمى هذا شبه كثير الحدود (pseudo-polynomial)؟
- Aلأنها تعمل فقط عندما W = 0
- Bلأن W عدد، فيكون الزمن أسّيًا بالنسبة إلى عدد البتات المستخدمة لكتابة W
- Cلأن n صغيرة دائمًا
- Dلأن الخوارزمية عشوائية ويتفاوت زمن تشغيلها مع كل مدخل
8.صعبة
ما التعقيد الزمني لـ: for i = 1 to n: for (j = i; j ≤ n; j = j + i) نفّذ عملًا O(1)؟
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(n log n)
- DO(n √n)
مفتاح الإجابات
- 1. B · O(n³)
- 2. D · 4 ثوانٍ
- 3. D · Ω (أوميغا الكبير)
- 4. C · تُنمّي شجرة واحدة من رأس بداية، مضيفةً أرخص حافة خارجة من الشجرة
- 5. A · O(mn)
- 6. A · O(n²)
- 7. B · لأن W عدد، فيكون الزمن أسّيًا بالنسبة إلى عدد البتات المستخدمة لكتابة W
- 8. C · O(n log n)
حلول كاملة خطوة بخطوة: تدرّب على هذا الموضوع في examproblems.com.