1.Facile
Che cosa significa che un'operazione ha tempo O(1)?
- ARichiede sempre esattamente un secondo
- BElabora esattamente un elemento per ogni secondo di tempo di esecuzione
- CPuò essere eseguita una sola volta
- DIl suo tempo di esecuzione non cresce con la dimensione dell'input
2.Facile
Che cosa descrive il tempo di esecuzione nel caso peggiore di un algoritmo?
- AIl tempo massimo impiegato su tutti gli input di dimensione n
- BIl tempo atteso su un input casuale di dimensione n
- CIl tempo impiegato sull'input più piccolo
- DIl tempo impiegato su un computer lento
3.Facile
La complessità spaziale misura:
- ALo spazio su disco del file del programma una volta compilato
- BLe dimensioni fisiche del computer
- CIl numero di righe di codice
- DLa quantità di memoria di cui un algoritmo ha bisogno al crescere dell'input
4.Media
Qual è la complessità temporale dell'algoritmo di Bellman–Ford su un grafo con V vertici ed E archi?
- AO(V + E)
- BO(V³ × E)
- CO(V × E)
- DO(E log V)
5.Media
La complessità temporale del Fibonacci ricorsivo ingenuo (fib(n) = fib(n−1) + fib(n−2)) è:
- ALineare
- BLogaritmica
- CCostante
- DEsponenziale
6.Media
Il limite inferiore per l'ordinamento basato su confronti nel caso peggiore è:
- AΩ(n²)
- BΩ(log n)
- CΩ(n log n)
- DΩ(n)
7.Difficile
Quale affermazione sulla selezione del k-esimo elemento più piccolo di un array non ordinato è corretta?
- ALa selezione richiede sempre Ω(n log n) perché richiede un ordinamento
- BIl quickselect richiede O(log n) nel caso peggiore, perché ricorre su un solo lato del pivot
- CIl quickselect richiede O(n) atteso, e la mediana delle mediane garantisce O(n) nel caso peggiore
- DLa selezione è possibile solo in O(n²)
8.Difficile
Quale algoritmo trova un albero ricoprente minimo aggiungendo ripetutamente l'arco più economico che non forma un ciclo?
- AAlgoritmo di Dijkstra
- BAlgoritmo di Prim a partire da un nodo
- CFloyd-Warshall
- DAlgoritmo di Kruskal
Soluzioni
- 1. D · Il suo tempo di esecuzione non cresce con la dimensione dell'input
- 2. A · Il tempo massimo impiegato su tutti gli input di dimensione n
- 3. D · La quantità di memoria di cui un algoritmo ha bisogno al crescere dell'input
- 4. C · O(V × E)
- 5. D · Esponenziale
- 6. C · Ω(n log n)
- 7. C · Il quickselect richiede O(n) atteso, e la mediana delle mediane garantisce O(n) nel caso peggiore
- 8. D · Algoritmo di Kruskal
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