1.Легка
Як називається зростання O(2ⁿ)?
- AЕкспоненційне
- BЛінійне
- CПоліноміальне
- DЛогарифмічне
2.Легка
Що з наведеного зростає найповільніше зі збільшенням n?
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(log n)
- DO(n log n)
3.Легка
Що таке алгоритм повного перебору?
- AАлгоритм, що виконується на багатьох процесорах
- BАлгоритм, що перебирає всі можливі кандидати на розв'язок
- CАлгоритм, що завжди використовує рекурсію
- DАлгоритм, що вгадує відповідь випадково
4.Середня
Чому основу логарифма в «великому O» зазвичай не вказують, як-от в O(log n)?
- AЛогарифми з різними основами відрізняються лише сталим множником
- BУсі логарифми в інформатиці мають основу 10, тож вона мається на увазі
- CОснова має значення лише для малих n
- DЛогарифми завжди округлюють до цілих
5.Середня
Приблизно скільки порівнянь потребує бінарний пошук у найгіршому випадку на відсортованому масиві з 1,000,000 елементів?
- AБлизько 500,000
- BБлизько 100
- CБлизько 1,000
- DБлизько 20
6.Середня
Яка часова складність обчислення n-го числа Фібоначчі за допомогою таблиці знизу вгору?
- AO(log n)
- BO(n²)
- CO(n)
- DO(2ⁿ)
7.Складна
Задача є NP-повною, якщо вона:
- AРозв'язна за поліноміальний час
- BЛежить поза NP, але складніша за всі задачі NP, як-от проблема зупинки
- CНалежить до NP і будь-яка задача з NP зводиться до неї за поліноміальний час
- DНерозв'язна
8.Складна
Алгоритм динамічного програмування Гелда–Карпа точно розв'язує задачу комівояжера. Який його час виконання для n міст?
- AO(n³)
- BO(n² 2ⁿ)
- CO(2n²)
- DO(n!)
Ключ відповідей
- 1. A · Експоненційне
- 2. C · O(log n)
- 3. B · Алгоритм, що перебирає всі можливі кандидати на розв'язок
- 4. A · Логарифми з різними основами відрізняються лише сталим множником
- 5. D · Близько 20
- 6. C · O(n)
- 7. C · Належить до NP і будь-яка задача з NP зводиться до неї за поліноміальний час
- 8. B · O(n² 2ⁿ)
Повні покрокові розв’язки: тренуйте цю тему на examproblems.com.