1.Facile
Qual è la complessità temporale per trovare il valore massimo in un array non ordinato di n numeri?
- AO(n log n)
- BO(1)
- CO(n)
- DO(log n)
2.Facile
Che cosa descrive il tempo di esecuzione nel caso peggiore di un algoritmo?
- AIl tempo atteso su un input casuale di dimensione n
- BIl tempo massimo impiegato su tutti gli input di dimensione n
- CIl tempo impiegato su un computer lento
- DIl tempo impiegato sull'input più piccolo
3.Facile
Quanto vale log₂ 1024?
- A32
- B10
- C12
- D512
4.Media
È corretto dire che un algoritmo O(n²) è anche O(n³)?
- ASì, ma solo se n è minore di 100
- BNo, perché per n grande n³ è minore di n²
- CSì, perché l'O grande è un limite superiore e n² non cresce più velocemente di n³
- DNo, perché l'O grande deve indicare sempre l'esatto tasso di crescita della funzione
5.Media
Perché molte routine di ordinamento delle librerie passano all'insertion sort per sottoarray molto piccoli?
- AGli algoritmi ricorsivi non gestiscono array con meno di 10 elementi
- BL'insertion sort ha poco overhead ed è veloce su input piccoli o quasi ordinati
- CL'insertion sort usa meno memoria di qualsiasi altro algoritmo di ordinamento per input grandi
- DL'insertion sort è O(n log n) nel caso peggiore
6.Media
Che cosa misura l'analisi ammortizzata?
- AIl costo di un algoritmo sull'input migliore
- BIl costo medio per operazione su una sequenza di operazioni nel caso peggiore
- CIl costo atteso su input casuali
- DIl costo della singola operazione più costosa in un punto qualsiasi della sequenza
7.Difficile
Che cosa ha stabilito il teorema di Cook–Levin?
- AP è diverso da NP
- BIl problema della fermata è indecidibile
- CIl problema della soddisfacibilità booleana (SAT) è NP-completo
- DOgni problema NP si può risolvere in tempo esponenziale
8.Difficile
Quale algoritmo trova un albero ricoprente minimo aggiungendo ripetutamente l'arco più economico che non forma un ciclo?
- AFloyd-Warshall
- BAlgoritmo di Prim a partire da un nodo
- CAlgoritmo di Kruskal
- DAlgoritmo di Dijkstra
Soluzioni
- 1. C · O(n)
- 2. B · Il tempo massimo impiegato su tutti gli input di dimensione n
- 3. B · 10
- 4. C · Sì, perché l'O grande è un limite superiore e n² non cresce più velocemente di n³
- 5. B · L'insertion sort ha poco overhead ed è veloce su input piccoli o quasi ordinati
- 6. B · Il costo medio per operazione su una sequenza di operazioni nel caso peggiore
- 7. C · Il problema della soddisfacibilità booleana (SAT) è NP-completo
- 8. C · Algoritmo di Kruskal
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