Scheda di esercizi di Algoritmi e complessità con soluzioni

Scheda di esercizi di Algoritmi e complessità gratuita e stampabile: 8 esercizi dal livello facile a quello d’esame, con le soluzioni. Stampala o salvala come PDF.

Per i docenti: gratuita da stampare, copiare e usare in classe. Ogni nuova scheda ha nuovi valori e le sue soluzioni. Un link a ExamProblems nella pagina del corso è molto apprezzato.

Nome: ____________________   Data: ____________

1.Facile

Che cosa richiede la ricerca binaria al suo input?

  1. ALa lunghezza dell'array deve essere una potenza di due
  2. BL'array deve essere ordinato
  3. CL'array non deve avere più di 1000 elementi
  4. DL'array deve contenere solo numeri positivi
2.Facile

Il tempo di esecuzione di un algoritmo è O(n). Come si chiama questa crescita?

  1. AQuadratica
  2. BCostante
  3. CLineare
  4. DLogaritmica
3.Facile

Un algoritmo con due cicli annidati, ciascuno eseguito n volte, ha tipicamente quale complessità?

  1. AO(2n)
  2. BO(n)
  3. CO(log n)
  4. DO(n²)
4.Media

Qual è la complessità temporale dell'algoritmo di Bellman–Ford su un grafo con V vertici ed E archi?

  1. AO(V + E)
  2. BO(V³ × E)
  3. CO(E log V)
  4. DO(V × E)
5.Media

Qual è la soluzione della ricorrenza T(n) = 2T(n/2) + O(1)?

  1. AO(n²)
  2. BO(log n)
  3. CO(n)
  4. DO(n log n)
6.Media

Che cosa significa che un problema ha una sottostruttura ottima?

  1. AIl problema ha esattamente una soluzione ottima, condivisa da ogni sottoproblema
  2. BUna soluzione ottima può essere costruita da soluzioni ottime dei suoi sottoproblemi
  3. CIl problema si può risolvere in tempo costante
  4. DOgni sottoproblema ha la stessa dimensione
7.Difficile

Quale limite è corretto per log(n!)?

  1. AΘ(n²)
  2. BΘ(n log n)
  3. CΘ(n)
  4. DΘ(log n)
8.Difficile

Qual è la complessità temporale di: for i = 1 to n: for (j = i; j ≤ n; j = j + i) lavoro O(1)?

  1. AO(n √n)
  2. BO(n)
  3. CO(n log n)
  4. DO(n²)

Soluzioni

  1. 1. B · L'array deve essere ordinato
  2. 2. C · Lineare
  3. 3. D · O(n²)
  4. 4. D · O(V × E)
  5. 5. C · O(n)
  6. 6. B · Una soluzione ottima può essere costruita da soluzioni ottime dei suoi sottoproblemi
  7. 7. B · Θ(n log n)
  8. 8. C · O(n log n)

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