1.Fácil
Qual algoritmo de ordenação escolhe um pivô e particiona o array em elementos menores e maiores?
- AQuicksort
- BBubble sort
- CInsertion sort
- DMerge sort
2.Fácil
Quais são as três etapas de um algoritmo de divisão e conquista?
- AChutar, verificar, repetir
- BLer, calcular, escrever
- COrdenar, buscar, retornar
- DDividir, conquistar, combinar
3.Fácil
Qual é a complexidade de tempo do insertion sort no pior caso?
- AO(n log n)
- BO(n²)
- CO(n)
- DO(log n)
4.Média
É correto dizer que um algoritmo O(n²) também é O(n³)?
- ASim, mas só se n for menor que 100
- BSim, porque o O grande é um limite superior e n² não cresce mais rápido que n³
- CNão, porque n³ é menor que n² para n grande
- DNão, porque o O grande deve sempre dar a taxa de crescimento exata da função
5.Média
Qual é a complexidade de tempo de multiplicar duas matrizes n × n com o laço triplo padrão?
- AO(n)
- BO(n² log n)
- CO(n²)
- DO(n³)
6.Média
Por que a base do logaritmo costuma ser omitida no O grande, como em O(log n)?
- AA base só importa para n pequeno
- BOs logaritmos são sempre arredondados para inteiros
- CTodos os logaritmos em computação têm base 10, então ela fica implícita
- DLogaritmos de bases diferentes diferem apenas por um fator constante
7.Difícil
Qual é a complexidade de tempo de: for i = 1 to n: for (j = i; j ≤ n; j = j + i) faça trabalho O(1)?
- AO(n log n)
- BO(n)
- CO(n²)
- DO(n √n)
8.Difícil
Qual afirmação sobre P e NP está correta?
- ATodo problema em P também está em NP
- BFoi provado que P ≠ NP
- CSoluções de problemas NP não podem ser verificadas rapidamente
- DNP significa "não polinomial"
Gabarito
- 1. A · Quicksort
- 2. D · Dividir, conquistar, combinar
- 3. B · O(n²)
- 4. B · Sim, porque o O grande é um limite superior e n² não cresce mais rápido que n³
- 5. D · O(n³)
- 6. D · Logaritmos de bases diferentes diferem apenas por um fator constante
- 7. A · O(n log n)
- 8. A · Todo problema em P também está em NP
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