1.Лёгкая
Какое из этих времён работы полиномиально?
- AO(n!)
- BO(nⁿ)
- CO(n³)
- DO(2ⁿ)
2.Лёгкая
Какой класс сложности растёт быстрее всех при больших n?
- AO(n log n)
- BO(n³)
- CO(2ⁿ)
- DO(n²)
3.Лёгкая
Какая нотация описывает верхнюю границу роста?
- AO-большое
- BОмега-малое
- CОмега-большое
- DТета-большое
4.Средняя
Что означает, что задача обладает оптимальной подструктурой?
- AОптимальное решение можно построить из оптимальных решений её подзадач
- BУ задачи ровно одно оптимальное решение, общее для всех подзадач
- CЗадачу можно решить за постоянное время
- DВсе подзадачи одного размера
5.Средняя
Почему динамическое программирование не даёт реального ускорения для сортировки слиянием?
- AУ сортировки слиянием нет рекурсивной структуры
- BДинамическое программирование работает только на задачах о графах, но не на массивах
- CСортировка слиянием уже работает за O(n)
- DЕё подзадачи не перекрываются, поэтому нечего использовать повторно
6.Средняя
Каково решение рекуррентного соотношения T(n) = 2T(n/2) + O(1)?
- AO(n)
- BO(log n)
- CO(n²)
- DO(n log n)
7.Сложная
Какое утверждение о P и NP верно?
- AКаждая задача из P также принадлежит NP
- BNP означает «неполиномиальный» (not polynomial)
- CРешения задач NP невозможно быстро проверить
- DДоказано, что P ≠ NP
8.Сложная
Принадлежит ли 22n классу O(2ⁿ)?
- AНет, потому что 22n растёт медленнее 2ⁿ
- BНет, потому что 22n = 4ⁿ, а 4ⁿ / 2ⁿ = 2ⁿ растёт неограниченно
- CДа, потому что постоянные множители в показателе в O большом всегда игнорируются
- DДа, потому что обе функции экспоненциальны
Ответы
- 1. C · O(n³)
- 2. C · O(2ⁿ)
- 3. A · O-большое
- 4. A · Оптимальное решение можно построить из оптимальных решений её подзадач
- 5. D · Её подзадачи не перекрываются, поэтому нечего использовать повторно
- 6. A · O(n)
- 7. A · Каждая задача из P также принадлежит NP
- 8. B · Нет, потому что 22n = 4ⁿ, а 4ⁿ / 2ⁿ = 2ⁿ растёт неограниченно
Полные пошаговые решения: занимайтесь этой темой на examproblems.com.