1.Fácil
Un bucle empieza con i = 1 y duplica i en cada iteración hasta que i > n. ¿Cuántas iteraciones ejecuta?
- AUnas n²
- BUnas log₂ n
- CUnas n / 2
- DUnas n
2.Fácil
Acceder a un elemento de un array por su índice requiere:
- AO(log n)
- BO(1)
- CO(n²)
- DO(n)
3.Fácil
¿Qué es la recursión?
- AUn bucle que nunca termina
- BUn método de ordenación
- CUn tipo de estructura de datos
- DUna función que se llama a sí misma con entradas más pequeñas
4.Media
Ordenas una vez un array de n elementos y después respondes a k consultas de pertenencia con búsqueda binaria. ¿Cuál es el coste total?
- AO(nk)
- BO(k n log n)
- CO(n log n + k log n)
- DO(n + k)
5.Media
¿Cuál es la complejidad temporal de quicksort en el peor caso?
- AO(log n)
- BO(n²)
- CO(n log n)
- DO(n)
6.Media
¿Cuál es la complejidad temporal de multiplicar dos matrices n × n con el triple bucle estándar?
- AO(n²)
- BO(n² log n)
- CO(n)
- DO(n³)
7.Difícil
¿Qué definición de la clase NP es correcta?
- AProblemas que ningún algoritmo puede resolver
- BProblemas que no pueden resolverse en tiempo polinómico
- CProblemas de decisión cuyas respuestas afirmativas pueden verificarse en tiempo polinómico dado un certificado
- DProblemas que no son polinómicos
8.Difícil
¿Qué se deduciría si alguien hallara un algoritmo de tiempo polinómico para un problema NP-completo?
- ASolo ese problema pasaría a P
- BTodos los algoritmos de tiempo exponencial pasarían de inmediato a ejecutarse en tiempo lineal
- CEl problema de la parada se volvería decidible
- DTodo problema de NP podría resolverse en tiempo polinómico, así que P = NP
Soluciones
- 1. B · Unas log₂ n
- 2. B · O(1)
- 3. D · Una función que se llama a sí misma con entradas más pequeñas
- 4. C · O(n log n + k log n)
- 5. B · O(n²)
- 6. D · O(n³)
- 7. C · Problemas de decisión cuyas respuestas afirmativas pueden verificarse en tiempo polinómico dado un certificado
- 8. D · Todo problema de NP podría resolverse en tiempo polinómico, así que P = NP
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