1.Lengvas
Koks yra rikiavimo įterpimu laiko sudėtingumas geriausiu atveju, kai masyvas jau surikiuotas?
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(1)
- DO(n log n)
2.Lengvas
Kaip vadinamas O(2ⁿ) augimas?
- ALogaritminis
- BTiesinis
- CPolinominis
- DEksponentinis
3.Lengvas
Kas yra rekursija?
- AFunkcija, kuri iškviečia pati save su mažesniais įvesties duomenimis
- BCiklas, kuris niekada nesibaigia
- CDuomenų struktūros tipas
- DRikiavimo metodas
4.Vidutinis
Kam lygus rekurentinės lygties T(n) = T(n − 1) + O(n) sprendinys?
- AO(n log n)
- BO(2ⁿ)
- CO(n)
- DO(n²)
5.Vidutinis
Kuris rikiavimo algoritmas yra stabilus?
- ARikiavimas krūva
- BGreitasis rikiavimas (įprasta versija vietoje)
- CRikiavimas suliejimu
- DRikiavimas išrinkimu (įprasta versija)
6.Vidutinis
Koks yra dviejų n × n matricų daugybos standartiniu trigubu ciklu laiko sudėtingumas?
- AO(n² log n)
- BO(n²)
- CO(n³)
- DO(n)
7.Sunkus
Koks yra šio kodo laiko sudėtingumas: for i = 1 to n: for (j = i; j ≤ n; j = j + i) atlikti O(1) darbą?
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(n log n)
- DO(n √n)
8.Sunkus
Ar 22n priklauso O(2ⁿ)?
- ANe, nes 22n auga lėčiau už 2ⁿ
- BTaip, nes abu yra eksponentiniai
- CTaip, nes didžiajame O pastovūs laipsnio rodiklio daugikliai visada nepaisomi
- DNe, nes 22n = 4ⁿ, o 4ⁿ / 2ⁿ = 2ⁿ auga neaprėžtai
Atsakymai
- 1. A · O(n)
- 2. D · Eksponentinis
- 3. A · Funkcija, kuri iškviečia pati save su mažesniais įvesties duomenimis
- 4. D · O(n²)
- 5. C · Rikiavimas suliejimu
- 6. C · O(n³)
- 7. C · O(n log n)
- 8. D · Ne, nes 22n = 4ⁿ, o 4ⁿ / 2ⁿ = 2ⁿ auga neaprėžtai
Išsamūs sprendimai žingsnis po žingsnio: praktikuokite šią temą svetainėje examproblems.com.