정답이 있는 알고리즘과 복잡도 학습지
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1.쉬움
n개의 원소를 가진 정렬되지 않은 배열에서 선형 탐색(linear search)의 시간 복잡도(최악의 경우)는 무엇입니까?
- AO(1)
- BO(log n)
- CO(n)
- DO(n²)
2.쉬움
루프가 i = 1에서 시작하여 i > n이 될 때까지 매 반복마다 i를 두 배로 합니다. 몇 번 반복합니까?
- A약 n / 2
- B약 n²
- C약 log₂ n
- D약 n
3.쉬움
3n² + 5n + 2의 Big O는 무엇입니까?
- AO(3n²)
- BO(n²)
- CO(5n)
- DO(n³)
4.보통
for i = 1 to n: (j = 1; while j < n: j = j × 2) — 이 코드의 시간 복잡도는 무엇입니까?
- AO(n)
- BO(n log n)
- CO(n²)
- DO(log n)
5.보통
길이가 m과 n인 문자열의 최장 공통 부분 수열에 대한 표준 동적 계획법 알고리즘의 시간 복잡도는 무엇입니까?
- AO(m + n)
- BO(2m+n)
- CO(mn)
- DO(mn log n)
6.보통
원소가 1,000,000개인 정렬된 배열에서 이진 탐색은 최악의 경우 대략 몇 번 비교합니까?
- A약 20
- B약 100
- C약 1,000
- D약 500,000
7.어려움
새 문제 X가 NP-hard임을 보이려면 무엇을 해야 합니까?
- AX를 다항 시간에 알려진 NP-hard 문제로 환원한다
- B알려진 NP-hard 문제를 다항 시간에 X로 환원한다
- C작은 입력에서 X에 다항 알고리즘이 없음을 보인다
- DX를 다항 시간에 검증할 수 있음을 보인다
8.어려움
log(n!)에 대한 올바른 한계는 무엇입니까?
- AΘ(n log n)
- BΘ(n²)
- CΘ(n)
- DΘ(log n)
정답표
- 1. C · O(n)
- 2. C · 약 log₂ n
- 3. B · O(n²)
- 4. B · O(n log n)
- 5. C · O(mn)
- 6. A · 약 20
- 7. B · 알려진 NP-hard 문제를 다항 시간에 X로 환원한다
- 8. A · Θ(n log n)
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