Lembaran kerja Algoritma & kerumitan dengan jawapan

Mengakses elemen mengikut indeks dalam tatasusunan mengambil masa:

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

Algoritma O(n²) mengambil 1 saat untuk n = 1000. Kira-kira berapa lamakah ia mengambil masa untuk n = 2000?

1. A4 saat
2. B8 saat
3. C2 saat
4. D1 saat

Apakah maksudnya jika sesuatu operasi berjalan dalam masa O(1)?

1. AIa hanya boleh dijalankan sekali
2. BIa memproses tepat satu elemen bagi setiap saat masa larian
3. CMasa larinya tidak bertambah dengan saiz input
4. DIa sentiasa mengambil tepat satu saat

Apakah yang diukur oleh analisis teramortisasi?

1. AKos purata bagi setiap operasi merentasi jujukan operasi kes terburuk
2. BKos algoritma pada input terbaik
3. CKos satu operasi yang paling mahal di mana-mana dalam jujukan itu
4. DKos dijangka merentasi input rawak

Pengaturcaraan dinamik berguna apabila sesuatu masalah mempunyai:

1. ASubmasalah bertindih dan substruktur optimum
2. BHanya input rawak
3. CSatu gelung
4. DTiada submasalah langsung, jadi ia boleh diselesaikan dalam satu langkah

Apakah kerumitan masa teramortisasi bagi menambah pada tatasusunan dinamik yang menggandakan kapasitinya apabila penuh?

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

Apakah penyelesaian hubungan jadi semula T(n) = 2T(n/2) + n log n?

1. AΘ(n log² n)
2. BΘ(n²)
3. CΘ(n)
4. DΘ(n log n)

Algoritma pengaturcaraan dinamik Held–Karp menyelesaikan masalah jurujual kembara dengan tepat. Apakah masa larinya untuk n bandar?

1. AO(n!)
2. BO(2^n²)
3. CO(n² 2ⁿ)
4. DO(n³)