1.Лёгкая
Каково O большое для 3n² + 5n + 2?
- AO(5n)
- BO(n³)
- CO(n²)
- DO(3n²)
2.Лёгкая
Что такое рекурсия?
- AТип структуры данных
- BМетод сортировки
- CЦикл, который никогда не заканчивается
- DФункция, которая вызывает саму себя для меньших входных данных
3.Лёгкая
Что из этого растёт медленнее всего при больших n?
- AO(log n)
- BO(n)
- CO(n²)
- DO(n log n)
4.Средняя
Каково время работы поразрядной сортировки LSD для n целых чисел из d цифр в системе счисления с основанием k?
- AO(n²)
- BO(dn log k)
- CO(d(n + k))
- DO(n log n)
5.Средняя
Какова временна́я сложность алгоритма Беллмана–Форда на графе с V вершинами и E рёбрами?
- AO(E log V)
- BO(V + E)
- CO(V × E)
- DO(V³ × E)
6.Средняя
Каково решение рекуррентного соотношения T(n) = T(n/2) + O(1)?
- AO(n log n)
- BO(1)
- CO(log n)
- DO(n)
7.Сложная
Как алгоритм Беллмана–Форда обнаруживает цикл отрицательного веса, достижимый из источника?
- AОн проверяет, есть ли ребро с отрицательным весом
- BПосле V − 1 раундов он проверяет, можно ли ещё релаксировать какое-либо ребро
- CОн подсчитывает циклы поиском в глубину
- DОн дважды запускает алгоритм Дейкстры и сравнивает два полученных результата расстояний
8.Сложная
Почему любой поиск в отсортированном массиве, основанный на сравнениях, требует в худшем случае Ω(log n) сравнений?
- AКаждый элемент нужно сравнить хотя бы один раз
- BКаждое сравнение занимает логарифмическое время
- CДерево решений с n возможными исходами должно иметь глубину не менее log₂ n
- DБинарный поиск — единственный возможный алгоритм, и ему нужно log₂ n сравнений
Ответы
- 1. C · O(n²)
- 2. D · Функция, которая вызывает саму себя для меньших входных данных
- 3. A · O(log n)
- 4. C · O(d(n + k))
- 5. C · O(V × E)
- 6. C · O(log n)
- 7. B · После V − 1 раундов он проверяет, можно ли ещё релаксировать какое-либо ребро
- 8. C · Дерево решений с n возможными исходами должно иметь глубину не менее log₂ n
Полные пошаговые решения: занимайтесь этой темой на examproblems.com.