1.Mudah
Apakah Big O bagi 3n² + 5n + 2?
- AO(n³)
- BO(5n)
- CO(3n²)
- DO(n²)
2.Mudah
Apakah kerumitan masa carian binari pada tatasusunan yang telah disusun?
- AO(log n)
- BO(n log n)
- CO(n)
- DO(1)
3.Mudah
Notasi manakah yang menerangkan batas atas pertumbuhan?
- ABig Omega
- BBig O
- CBig Theta
- DOmega kecil
4.Sederhana
Apakah yang diukur oleh analisis teramortisasi?
- AKos purata bagi setiap operasi merentasi jujukan operasi kes terburuk
- BKos dijangka merentasi input rawak
- CKos satu operasi yang paling mahal di mana-mana dalam jujukan itu
- DKos algoritma pada input terbaik
5.Sederhana
Algoritma tamak (greedy):
- AHanya menggunakan rekursi
- BMembuat pilihan terbaik setempat pada setiap langkah
- CMencuba setiap penyelesaian yang mungkin
- DSentiasa memberikan penyelesaian optimum
6.Sederhana
Apakah kerumitan masa kes terburuk isihan pantas?
- AO(n²)
- BO(n log n)
- CO(n)
- DO(log n)
7.Sukar
Apakah kos masa dan ruang mengira nombor Fibonacci ke-n dengan gelung yang hanya menyimpan dua nilai terakhir?
- AMasa O(log n) dan ruang O(n)
- BMasa O(n) dan ruang O(1)
- CMasa O(2ⁿ) dan ruang O(1)
- DMasa O(n) dan ruang O(n)
8.Sukar
Mengapakah carian purata dalam jadual cincang ialah O(1) tetapi kes terburuk O(n)?
- ABanyak kunci mungkin berlanggar ke dalam baldi yang sama
- BTatasusunan mempunyai akses O(n)
- CFungsi cincang adalah perlahan
- DKunci mesti disusun dahulu
Kunci jawapan
- 1. D · O(n²)
- 2. A · O(log n)
- 3. B · Big O
- 4. A · Kos purata bagi setiap operasi merentasi jujukan operasi kes terburuk
- 5. B · Membuat pilihan terbaik setempat pada setiap langkah
- 6. A · O(n²)
- 7. B · Masa O(n) dan ruang O(1)
- 8. A · Banyak kunci mungkin berlanggar ke dalam baldi yang sama
Penyelesaian langkah demi langkah yang lengkap: berlatih topik ini di examproblems.com.