1.Легка
Яка часова складність пошуку в глибину на графі, збереженому у вигляді списків суміжності?
- AO(V²)
- BO(E log V)
- CO(V + E)
- DO(V × E)
2.Легка
Час виконання алгоритму — O(n). Як називається таке зростання?
- AЛінійне
- BСтале
- CЛогарифмічне
- DКвадратичне
3.Легка
Алгоритм O(n²) працює 1 секунду для n = 1000. Приблизно скільки він працюватиме для n = 2000?
- A4 секунди
- B2 секунди
- C1 секунду
- D8 секунд
4.Середня
Нижня межа для сортування на основі порівнянь у найгіршому випадку становить:
- AΩ(log n)
- BΩ(n log n)
- CΩ(n²)
- DΩ(n)
5.Середня
Яка часова складність: for i = 1 to n: (j = 1; while j < n: j = j × 2)?
- AO(n log n)
- BO(n²)
- CO(log n)
- DO(n)
6.Середня
Динамічне програмування корисне, коли задача має:
- AЖодних підзадач, тож її можна розв'язати за один крок
- BЛише випадкові вхідні дані
- CПерекривні підзадачі та оптимальну підструктуру
- DОдин цикл
7.Складна
Яка амортизована вартість інкременту двійкового лічильника, якщо один інкремент може змінити багато бітів?
- AO(1) на інкремент
- BO(log n) на інкремент
- CO(n) на інкремент
- DO(n log n) на інкремент
8.Складна
Яка різниця між нерозв'язною задачею та практично нерозв'язною?
- AПрактично нерозв'язні задачі не може розв'язати жоден алгоритм, а нерозв'язні лише потребують експоненційного часу
- BДля нерозв'язної задачі немає алгоритму для всіх вхідних даних; для практично нерозв'язної він є, але надто повільний
- CОбидва терміни означають, що задача взагалі не має алгоритму
- DНерозв'язні задачі належать до NP, а практично нерозв'язні — до P
Ключ відповідей
- 1. C · O(V + E)
- 2. A · Лінійне
- 3. A · 4 секунди
- 4. B · Ω(n log n)
- 5. A · O(n log n)
- 6. C · Перекривні підзадачі та оптимальну підструктуру
- 7. A · O(1) на інкремент
- 8. B · Для нерозв'язної задачі немає алгоритму для всіх вхідних даних; для практично нерозв'язної він є, але надто повільний
Повні покрокові розв’язки: тренуйте цю тему на examproblems.com.