1.Lengvas
Koks yra rikiavimo suliejimu laiko sudėtingumas blogiausiu atveju?
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(n log n)
- DO(log n)
2.Lengvas
Kam lygus log₂ 1024?
- A10
- B32
- C12
- D512
3.Lengvas
Koks yra rikiavimo įterpimu laiko sudėtingumas blogiausiu atveju?
- AO(log n)
- BO(n)
- CO(n²)
- DO(n log n)
4.Vidutinis
Koks yra šio kodo laiko sudėtingumas: for i = 1 to n: (j = 1; while j < n: j = j × 2)?
- AO(n log n)
- BO(log n)
- CO(n)
- DO(n²)
5.Vidutinis
Ką reiškia, kad uždavinys turi optimalią struktūrą (optimal substructure)?
- AVisi daliniai uždaviniai yra vienodo dydžio
- BUždavinį galima išspręsti per pastovų laiką
- COptimalų sprendinį galima sudaryti iš optimalių jo dalinių uždavinių sprendinių
- DUždavinys turi lygiai vieną optimalų sprendinį, kurį bendrai turi visi dalinių uždavinių sprendiniai
6.Vidutinis
Kaip Primo algoritmas sudaro minimalų jungiamąjį medį?
- AJis vykdo paiešką platyn ir pasilieka BFS medį
- BJis surikiuoja visas briaunas pagal svorį ir prideda kiekvieną, jei ji miške nesudaro ciklo
- CJis šalina brangiausią briauną, kol nebelieka ciklų
- DJis augina vieną medį nuo pradinės viršūnės, kaskart pridėdamas pigiausią iš medžio išeinančią briauną
7.Sunkus
Kuo skiriasi neišsprendžiamas uždavinys nuo praktiškai neišsprendžiamo (intractable)?
- APraktiškai neišsprendžiamų uždavinių negali išspręsti joks algoritmas, o neišsprendžiamiems reikia tik eksponentinio laiko
- BNeišsprendžiami uždaviniai priklauso NP, o praktiškai neišsprendžiami – P
- CAbu reiškia, kad uždavinys visai neturi algoritmo
- DNeišsprendžiamo uždavinio visoms įvestims neišsprendžia joks algoritmas, o praktiškai neišsprendžiamas yra išsprendžiamas, bet reikalauja per daug laiko
8.Sunkus
Kuris metodas užtikrina tikėtiną O(n log n) greitojo rikiavimo vykdymo laiką bet kokiems įvesties duomenims?
- AĮvesties duomenų surikiavimas prieš paleidžiant greitąjį rikiavimą
- BVisada pirmojo elemento parinkimas
- CAtraminio elemento parinkimas atsitiktinai pagal tolygųjį skirstinį
- DRekursijos taikymas tik kairiajai pusei
Atsakymai
- 1. C · O(n log n)
- 2. A · 10
- 3. C · O(n²)
- 4. A · O(n log n)
- 5. C · Optimalų sprendinį galima sudaryti iš optimalių jo dalinių uždavinių sprendinių
- 6. D · Jis augina vieną medį nuo pradinės viršūnės, kaskart pridėdamas pigiausią iš medžio išeinančią briauną
- 7. D · Neišsprendžiamo uždavinio visoms įvestims neišsprendžia joks algoritmas, o praktiškai neišsprendžiamas yra išsprendžiamas, bet reikalauja per daug laiko
- 8. C · Atraminio elemento parinkimas atsitiktinai pagal tolygųjį skirstinį
Išsamūs sprendimai žingsnis po žingsnio: praktikuokite šią temą svetainėje examproblems.com.