1.Mudah
Berapa kompleksitas waktu kasus terburuk insertion sort?
- AO(n²)
- BO(log n)
- CO(n)
- DO(n log n)
2.Mudah
Berapa nilai log₂ 1024?
- A12
- B10
- C512
- D32
3.Mudah
Apa yang dimaksud base case pada fungsi rekursif?
- AKasus yang dijawab langsung tanpa melakukan pemanggilan rekursif lagi
- BPemanggilan yang memakai memori paling banyak
- CBaris pertama fungsi
- DKasus dengan input terbesar, yang ditangani sebelum pemanggilan rekursif apa pun
4.Sedang
Apakah benar mengatakan bahwa algoritma O(n²) juga O(n³)?
- ATidak, karena Big O harus selalu menyatakan laju pertumbuhan yang tepat dari fungsi itu
- BTidak, karena n³ lebih kecil daripada n² untuk n besar
- CYa, tetapi hanya jika n lebih kecil dari 100
- DYa, karena Big O adalah batas atas dan n² tidak tumbuh lebih cepat daripada n³
5.Sedang
Rekurens T(n) = T(n − 1) + O(1) menghasilkan apa?
- AO(log n)
- BO(2ⁿ)
- CO(n²)
- DO(n)
6.Sedang
Berapa kompleksitas waktu menghitung bilangan Fibonacci ke-n dengan tabel bottom-up?
- AO(n)
- BO(2ⁿ)
- CO(log n)
- DO(n²)
7.Sulit
Pernyataan manakah tentang P dan NP yang benar?
- ANP berarti "not polynomial"
- BTelah dibuktikan bahwa P ≠ NP
- CMasalah NP tidak dapat diverifikasi dengan cepat
- DSetiap masalah di P juga termasuk dalam NP
8.Sulit
Perkalian Karatsuba memenuhi T(n) = 3T(n/2) + O(n). Apa hasilnya?
- AΘ(nlog₂ 3), sekitar n1,585
- BΘ(n log n)
- CΘ(n²)
- DΘ(n3)
Kunci jawaban
- 1. A · O(n²)
- 2. B · 10
- 3. A · Kasus yang dijawab langsung tanpa melakukan pemanggilan rekursif lagi
- 4. D · Ya, karena Big O adalah batas atas dan n² tidak tumbuh lebih cepat daripada n³
- 5. D · O(n)
- 6. A · O(n)
- 7. D · Setiap masalah di P juga termasuk dalam NP
- 8. A · Θ(nlog₂ 3), sekitar n1,585
Penyelesaian lengkap langkah demi langkah: latih topik ini di examproblems.com.