1.Kolay
Alan karmaşıklığı neyi ölçer?
- ABilgisayarın fiziksel boyutunu
- BGirdi büyüdükçe bir algoritmanın ihtiyaç duyduğu bellek miktarını
- CProgramın derlendikten sonraki dosyasının disk alanını
- DKod satırı sayısını
2.Kolay
n sayıdan oluşan sırasız bir dizide en büyük değeri bulmanın zaman karmaşıklığı nedir?
- AO(1)
- BO(n log n)
- CO(n)
- DO(log n)
3.Kolay
3n² + 5n + 2 ifadesinin Büyük O'su nedir?
- AO(n²)
- BO(3n²)
- CO(5n)
- DO(n³)
4.Orta
Bir problemin optimal alt yapıya sahip olması ne anlama gelir?
- AHer alt problem aynı boyuttadır
- BOptimal bir çözüm, alt problemlerinin optimal çözümlerinden oluşturulabilir
- CProblem sabit zamanda çözülebilir
- DProblemin tam olarak bir optimal çözümü vardır ve bu çözümü her alt problem paylaşır
5.Orta
Prim algoritması minimum kapsayan ağacı nasıl oluşturur?
- ATüm kenarları ağırlığa göre sıralar ve ormanda döngü oluşturmayacaksa her birini ekler
- BGenişlik öncelikli arama çalıştırır ve BFS ağacını tutar
- CDöngü kalmayana kadar en pahalı kenarı çıkarır
- DBir başlangıç düğümünden tek bir ağaç büyütür ve ağaçtan çıkan en ucuz kenarı ekler
6.Orta
O(log n)'de olduğu gibi, Büyük O'da logaritmanın tabanı neden genellikle yazılmaz?
- AFarklı tabanlı logaritmalar yalnızca sabit bir çarpan kadar farklıdır
- BTaban yalnızca küçük n için önemlidir
- CLogaritmalar her zaman tamsayılara yuvarlanır
- DBilgisayar bilimindeki tüm logaritmaların tabanı 10'dur, bu yüzden zımnen bellidir
7.Zor
Biri NP-tam bir problem için polinom zamanlı bir algoritma bulsaydı ne sonuç çıkardı?
- AYalnızca o problem P'ye geçerdi
- BTüm üstel zamanlı algoritmalar hemen doğrusal zamanda çalışırdı
- CDurma problemi karar verilebilir hâle gelirdi
- DNP'deki her problem polinom zamanda çözülebilirdi, yani P = NP
8.Zor
En kısa basit yollar polinom zamanda bulunabilir. Genel bir çizgede iki düğüm arasındaki en uzun basit yolu bulmak hakkında ne bilinmektedir?
- AHer zaman O(V + E)'de çözülebilir
- BAğırlıkları negatifleştirilmiş Dijkstra algoritmasıyla çözülebilir
- CKarar verilemezdir
- DNP-zordur
Cevap anahtarı
- 1. B · Girdi büyüdükçe bir algoritmanın ihtiyaç duyduğu bellek miktarını
- 2. C · O(n)
- 3. A · O(n²)
- 4. B · Optimal bir çözüm, alt problemlerinin optimal çözümlerinden oluşturulabilir
- 5. D · Bir başlangıç düğümünden tek bir ağaç büyütür ve ağaçtan çıkan en ucuz kenarı ekler
- 6. A · Farklı tabanlı logaritmalar yalnızca sabit bir çarpan kadar farklıdır
- 7. D · NP'deki her problem polinom zamanda çözülebilirdi, yani P = NP
- 8. D · NP-zordur
Tam adım adım çözümler: bu konuyu examproblems.com’da çalışın.