Lista de exercícios de Algoritmos e complexidade com respostas

Lista de exercícios de Algoritmos e complexidade grátis para imprimir: 8 exercícios do nível fácil ao nível de prova, com gabarito. Imprima ou salve como PDF.

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Nome: ____________________   Data: ____________

1.Fácil

Qual algoritmo de ordenação escolhe um pivô e particiona o array em elementos menores e maiores?

  1. AInsertion sort
  2. BMerge sort
  3. CBubble sort
  4. DQuicksort
2.Fácil

Um laço começa com i = 1 e dobra i a cada iteração até i > n. Quantas iterações ele executa?

  1. ACerca de n²
  2. BCerca de n / 2
  3. CCerca de n
  4. DCerca de log₂ n
3.Fácil

Qual é a complexidade de tempo da busca em profundidade num grafo armazenado como listas de adjacência?

  1. AO(V²)
  2. BO(V × E)
  3. CO(E log V)
  4. DO(V + E)
4.Média

Qual algoritmo encontra os caminhos mínimos a partir de uma origem em um grafo com pesos de arestas não negativos?

  1. ABellman-Ford é necessário em todos os casos
  2. BBusca em profundidade (DFS)
  3. CAlgoritmo de Dijkstra
  4. DAlgoritmo de Kruskal
5.Média

Qual é a complexidade de tempo de multiplicar duas matrizes n × n com o laço triplo padrão?

  1. AO(n)
  2. BO(n³)
  3. CO(n²)
  4. DO(n² log n)
6.Média

Qual é a complexidade de tempo de calcular o n-ésimo número de Fibonacci com uma tabela bottom-up?

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

Qual é a solução da recorrência T(n) = 2T(n/2) + n log n?

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

O que decorreria se alguém encontrasse um algoritmo de tempo polinomial para um problema NP-completo?

  1. ATodo problema em NP poderia ser resolvido em tempo polinomial, então P = NP
  2. BO problema da parada se tornaria decidível
  3. CSó aquele problema passaria para P
  4. DTodos os algoritmos de tempo exponencial passariam imediatamente a rodar em tempo linear

Gabarito

  1. 1. D · Quicksort
  2. 2. D · Cerca de log₂ n
  3. 3. D · O(V + E)
  4. 4. C · Algoritmo de Dijkstra
  5. 5. B · O(n³)
  6. 6. A · O(n)
  7. 7. A · Θ(n log² n)
  8. 8. A · Todo problema em NP poderia ser resolvido em tempo polinomial, então P = NP

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