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

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

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

Quale strategia di progettazione usa il merge sort?

  1. AForza bruta
  2. BDivide et impera
  3. CProgrammazione dinamica
  4. DScelta greedy (golosa)
3.Facile

Qual è la complessità temporale della ricerca binaria in un array ordinato?

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

Quanti livelli ha la ricorsione del merge sort per un array di n elementi?

  1. ACirca n
  2. BCirca log₂ n
  3. CCirca n / 2
  4. DCirca √n
5.Media

Che cosa calcola l'algoritmo di Floyd–Warshall, e con quale velocità?

  1. AUn albero ricoprente minimo in O(E log V)
  2. BI cammini minimi da un vertice sorgente a tutti gli altri in O(V + E)
  3. CI cammini minimi tra tutte le coppie di vertici in O(V³)
  4. DUn ordinamento topologico in O(V²)
6.Media

Quanto spazio di stack usa una semplice funzione fattoriale ricorsiva fact(n) = n × fact(n − 1)?

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

Usando il teorema dell'esperto (master theorem), T(n) = 8T(n/2) + O(n²) ha come soluzione:

  1. AΘ(n² log n)
  2. BΘ(n³)
  3. CΘ(n²)
  4. DΘ(n 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 log n)
  3. CO(n²)
  4. DO(n)

Soluzioni

  1. 1. A · O(n²)
  2. 2. B · Divide et impera
  3. 3. A · O(log n)
  4. 4. B · Circa log₂ n
  5. 5. C · I cammini minimi tra tutte le coppie di vertici in O(V³)
  6. 6. B · O(n)
  7. 7. B · Θ(n³)
  8. 8. B · O(n log n)

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