1.Fácil
O que a busca binária exige da sua entrada?
- AO array deve conter só números positivos
- BO array não pode ter mais de 1000 elementos
- CO tamanho do array deve ser uma potência de dois
- DO array deve estar ordenado
2.Fácil
O que significa uma operação rodar em tempo O(1)?
- ASempre leva exatamente um segundo
- BProcessa exatamente um elemento por segundo de tempo de execução
- CSeu tempo de execução não cresce com o tamanho da entrada
- DSó pode ser executada uma vez
3.Fácil
Um algoritmo O(n²) leva 1 segundo para n = 1000. Quanto tempo leva, aproximadamente, para n = 2000?
- A4 segundos
- B8 segundos
- C2 segundos
- D1 segundo
4.Média
Qual é a complexidade de tempo de multiplicar duas matrizes n × n com o laço triplo padrão?
- AO(n³)
- BO(n)
- CO(n² log n)
- DO(n²)
5.Média
Por que a programação dinâmica não traz ganho real de velocidade para o merge sort?
- AA programação dinâmica só funciona em problemas de grafos, não em vetores
- BO merge sort não tem estrutura recursiva
- CO merge sort já é O(n)
- DSeus subproblemas não se sobrepõem, então não há nada para reaproveitar
6.Média
É correto dizer que um algoritmo O(n²) também é O(n³)?
- ASim, mas só se n for menor que 100
- BNão, porque n³ é menor que n² para n grande
- CNão, porque o O grande deve sempre dar a taxa de crescimento exata da função
- DSim, porque o O grande é um limite superior e n² não cresce mais rápido que n³
7.Difícil
Qual limite está correto para log(n!)?
- AΘ(n)
- BΘ(n²)
- CΘ(n log n)
- DΘ(log n)
8.Difícil
Qual é o tempo de execução do algoritmo de Dijkstra com um heap binário num grafo com V vértices e E arestas?
- AO((V + E) log V)
- BO(V + E)
- CO(V³)
- DO(V × E)
Gabarito
- 1. D · O array deve estar ordenado
- 2. C · Seu tempo de execução não cresce com o tamanho da entrada
- 3. A · 4 segundos
- 4. A · O(n³)
- 5. D · Seus subproblemas não se sobrepõem, então não há nada para reaproveitar
- 6. D · Sim, porque o O grande é um limite superior e n² não cresce mais rápido que n³
- 7. C · Θ(n log n)
- 8. A · O((V + E) log V)
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