1.Facile
Quale di queste cresce più lentamente quando n diventa grande?
- AO(n log n)
- BO(n²)
- CO(log n)
- DO(n)
2.Facile
Come funziona il selection sort?
- ATrova ripetutamente il minimo della parte non ordinata e lo scambia portandolo in testa
- BDivide l'array a metà e le fonde
- CScambia ripetutamente elementi adiacenti che sono nell'ordine sbagliato
- DInserisce ogni elemento in una parte ordinata crescente spostando gli altri
3.Facile
Quale notazione descrive un limite inferiore alla crescita?
- AΘ (Theta grande)
- BO (O grande)
- Co (o piccolo)
- DΩ (Omega grande)
4.Media
Quale algoritmo trova i cammini minimi da una sorgente in un grafo con pesi degli archi non negativi?
- ABellman-Ford è necessario in tutti i casi
- BAlgoritmo di Kruskal
- CVisita in profondità (DFS)
- DAlgoritmo di Dijkstra
5.Media
Qual è la complessità temporale della moltiplicazione di due matrici n × n con il triplo ciclo standard?
- AO(n³)
- BO(n)
- CO(n² log n)
- DO(n²)
6.Media
Il limite inferiore per l'ordinamento basato su confronti nel caso peggiore è:
- AΩ(n)
- BΩ(n log n)
- CΩ(n²)
- DΩ(log n)
7.Difficile
Quali due cose bisogna dimostrare per provare che un problema decisionale X è NP-completo?
- AX si riduce a un problema in P, e X è in NP
- BX non ha un algoritmo polinomiale, e X è decidibile
- CX è in NP, e un problema NP-completo noto si riduce a X in tempo polinomiale
- DX è in P, e X si riduce a SAT
8.Difficile
Come si classifica il problema del commesso viaggiatore?
- ALa versione decisionale è in P ma quella di ottimizzazione è NP-completa
- BÈ indecidibile
- CLa versione decisionale è NP-completa e la versione di ottimizzazione è NP-difficile
- DÈ in P perché l'algoritmo di Dijkstra lo risolve visitando ogni città una sola volta
Soluzioni
- 1. C · O(log n)
- 2. A · Trova ripetutamente il minimo della parte non ordinata e lo scambia portandolo in testa
- 3. D · Ω (Omega grande)
- 4. D · Algoritmo di Dijkstra
- 5. A · O(n³)
- 6. B · Ω(n log n)
- 7. C · X è in NP, e un problema NP-completo noto si riduce a X in tempo polinomiale
- 8. C · La versione decisionale è NP-completa e la versione di ottimizzazione è NP-difficile
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