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

Quale di queste cresce più lentamente quando n diventa grande?

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

Come funziona il selection sort?

  1. ATrova ripetutamente il minimo della parte non ordinata e lo scambia portandolo in testa
  2. BDivide l'array a metà e le fonde
  3. CScambia ripetutamente elementi adiacenti che sono nell'ordine sbagliato
  4. DInserisce ogni elemento in una parte ordinata crescente spostando gli altri
3.Facile

Quale notazione descrive un limite inferiore alla crescita?

  1. AΘ (Theta grande)
  2. BO (O grande)
  3. Co (o piccolo)
  4. DΩ (Omega grande)
4.Media

Quale algoritmo trova i cammini minimi da una sorgente in un grafo con pesi degli archi non negativi?

  1. ABellman-Ford è necessario in tutti i casi
  2. BAlgoritmo di Kruskal
  3. CVisita in profondità (DFS)
  4. DAlgoritmo di Dijkstra
5.Media

Qual è la complessità temporale della moltiplicazione di due matrici n × n con il triplo ciclo standard?

  1. AO(n³)
  2. BO(n)
  3. CO(n² log n)
  4. DO(n²)
6.Media

Il limite inferiore per l'ordinamento basato su confronti nel caso peggiore è:

  1. AΩ(n)
  2. BΩ(n log n)
  3. CΩ(n²)
  4. DΩ(log n)
7.Difficile

Quali due cose bisogna dimostrare per provare che un problema decisionale X è NP-completo?

  1. AX si riduce a un problema in P, e X è in NP
  2. BX non ha un algoritmo polinomiale, e X è decidibile
  3. CX è in NP, e un problema NP-completo noto si riduce a X in tempo polinomiale
  4. DX è in P, e X si riduce a SAT
8.Difficile

Come si classifica il problema del commesso viaggiatore?

  1. ALa versione decisionale è in P ma quella di ottimizzazione è NP-completa
  2. BÈ indecidibile
  3. CLa versione decisionale è NP-completa e la versione di ottimizzazione è NP-difficile
  4. DÈ in P perché l'algoritmo di Dijkstra lo risolve visitando ogni città una sola volta

Soluzioni

  1. 1. C · O(log n)
  2. 2. A · Trova ripetutamente il minimo della parte non ordinata e lo scambia portandolo in testa
  3. 3. D · Ω (Omega grande)
  4. 4. D · Algoritmo di Dijkstra
  5. 5. A · O(n³)
  6. 6. B · Ω(n log n)
  7. 7. C · X è in NP, e un problema NP-completo noto si riduce a X in tempo polinomiale
  8. 8. C · La versione decisionale è NP-completa e la versione di ottimizzazione è NP-difficile

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