1.Fácil
Qual é a complexidade de tempo do insertion sort no pior caso?
- AO(n log n)
- BO(n)
- CO(log n)
- DO(n²)
2.Fácil
Um algoritmo com dois laços aninhados, cada um executado n vezes, normalmente tem qual complexidade?
- AO(n²)
- BO(2n)
- CO(n)
- DO(log n)
3.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
4.Média
A complexidade de tempo do Fibonacci recursivo ingênuo (fib(n) = fib(n−1) + fib(n−2)) é:
- ALogarítmica
- BLinear
- CConstante
- DExponencial
5.Média
A programação dinâmica é útil quando um problema tem:
- AApenas entradas aleatórias
- BNenhum subproblema, de modo que pode ser resolvido em um único passo
- CSubproblemas sobrepostos e subestrutura ótima
- DUm único laço
6.Média
Qual é a solução da recorrência T(n) = T(n − 1) + O(1)?
- AO(2ⁿ)
- BO(n)
- CO(n²)
- DO(log n)
7.Difícil
Qual definição da classe NP está correta?
- AProblemas que nenhum algoritmo consegue resolver
- BProblemas que não podem ser resolvidos em tempo polinomial
- CProblemas que não são polinomiais
- DProblemas de decisão cujas respostas "sim" podem ser verificadas em tempo polinomial dado um certificado
8.Difícil
O problema da mochila 0/1 resolvido com programação dinâmica leva tempo O(nW). Por que isso é chamado de pseudopolinomial?
- APorque n é sempre pequeno
- BPorque só funciona para W = 0
- CW é um número, então o tempo é exponencial no número de bits usados para escrever W
- DPorque o algoritmo é aleatorizado e seu tempo de execução varia a cada entrada
Gabarito
- 1. D · O(n²)
- 2. A · O(n²)
- 3. D · Dividir, conquistar, combinar
- 4. D · Exponencial
- 5. C · Subproblemas sobrepostos e subestrutura ótima
- 6. B · O(n)
- 7. D · Problemas de decisão cujas respostas "sim" podem ser verificadas em tempo polinomial dado um certificado
- 8. C · W é um número, então o tempo é exponencial no número de bits usados para escrever W
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