1.Kolay
Bir algoritmanın en kötü durum çalışma süresi neyi tanımlar?
- AEn küçük girdide aldığı süreyi
- Bn boyutundaki rastgele bir girdide beklenen süreyi
- CYavaş bir bilgisayarda aldığı süreyi
- Dn boyutundaki tüm girdiler üzerinden aldığı en uzun süreyi
2.Kolay
n büyüdükçe bunlardan hangisi en yavaş büyür?
- AO(n log n)
- BO(log n)
- CO(n)
- DO(n²)
3.Kolay
O(n) bir algoritma n = 1 milyon için 3 saniye sürüyor. n = 2 milyon için yaklaşık ne kadar sürer?
- A12 saniye
- B6 saniye
- C3 saniye
- D9 saniye
4.Orta
T(n) = T(n/2) + O(1) yinelemesinin çözümü nedir?
- AO(n)
- BO(log n)
- CO(1)
- DO(n log n)
5.Orta
Şunun zaman karmaşıklığı nedir: for i = 1 to n: for j = 1 to i: O(1) iş yap?
- AO(n³)
- BO(n²)
- CO(n)
- DO(n log n)
6.Orta
Dinamik programlama birleştirmeli sıralama için neden gerçek bir hızlanma sağlamaz?
- AAlt problemleri çakışmaz, bu yüzden yeniden kullanılacak bir şey yoktur
- BBirleştirmeli sıralama zaten O(n)'dir
- CBirleştirmeli sıralamanın özyinelemeli bir yapısı yoktur
- DDinamik programlama yalnızca graf problemlerinde çalışır, dizilerde çalışmaz
7.Zor
Bir hash tablosunda arama neden ortalamada O(1), en kötü durumda ise O(n)'dir?
- ADizilere erişim O(n)'dir
- BHash fonksiyonları yavaştır
- CAnahtarların önce sıralanması gerekir
- DBirçok anahtar çakışarak aynı kovaya düşebilir
8.Zor
Hangi sırt çantası varyantı için "öğeleri ağırlık başına değer sırasına göre al" açgözlü kuralı her zaman optimal bir yanıt verir?
- AÖğelerin her zaman bütün olarak alınması gereken 0/1 sırt çantası
- BHer iki varyant
- CHiçbir varyant
- DÖğelerin bölünebildiği kesirli sırt çantası
Cevap anahtarı
- 1. D · n boyutundaki tüm girdiler üzerinden aldığı en uzun süreyi
- 2. B · O(log n)
- 3. B · 6 saniye
- 4. B · O(log n)
- 5. B · O(n²)
- 6. A · Alt problemleri çakışmaz, bu yüzden yeniden kullanılacak bir şey yoktur
- 7. D · Birçok anahtar çakışarak aynı kovaya düşebilir
- 8. D · Öğelerin bölünebildiği kesirli sırt çantası
Tam adım adım çözümler: bu konuyu examproblems.com’da çalışın.