Phiếu bài tập Thuật toán và độ phức tạp có đáp án

Phiếu bài tập Thuật toán và độ phức tạp miễn phí để in: 8 bài từ cơ bản đến mức đề thi, kèm đáp án. In ra hoặc lưu thành PDF.

Dành cho giảng viên: miễn phí in, sao chép và sử dụng trên lớp. Mỗi phiếu bài tập mới có số liệu mới và đáp án riêng. Chúng tôi rất cảm ơn nếu bạn đặt liên kết đến ExamProblems trên trang môn học.

Tên: ____________________   Ngày: ____________

1.Dễ

Ký hiệu nào mô tả cận trên của tốc độ tăng?

  1. ALittle omega
  2. BBig O
  3. CBig Theta
  4. DBig Omega
2.Dễ

Độ phức tạp thời gian của tìm kiếm nhị phân trên một mảng đã sắp xếp là gì?

  1. AO(log n)
  2. BO(1)
  3. CO(n)
  4. DO(n log n)
3.Dễ

Sắp xếp trộn chuẩn dựa trên mảng dùng thêm bao nhiêu bộ nhớ?

  1. AO(log n)
  2. BO(1)
  3. CO(n)
  4. DO(n²)
4.Trung bình

Trong một mảng đã sắp xếp, bạn tìm hai phần tử có tổng bằng giá trị đích bằng cách di chuyển một con trỏ từ mỗi đầu vào trong. Độ phức tạp thời gian là bao nhiêu?

  1. AO(n)
  2. BO(n log n)
  3. CO(n²)
  4. DO(log n)
5.Trung bình

Công thức truy hồi T(n) = 2T(n/2) + O(n) có nghiệm là:

  1. AO(log n)
  2. BO(n²)
  3. CO(n log n)
  4. DO(n)
6.Trung bình

Độ phức tạp thời gian của thuật toán Bellman–Ford trên đồ thị có V đỉnh và E cạnh là gì?

  1. AO(V³ × E)
  2. BO(V + E)
  3. CO(E log V)
  4. DO(V × E)
7.Khó

Phép nhân Karatsuba thỏa mãn T(n) = 3T(n/2) + O(n). Nghiệm của nó là gì?

  1. AΘ(nlog₂ 3), khoảng n1,585
  2. BΘ(n²)
  3. CΘ(n log n)
  4. DΘ(n3)
8.Khó

Phát biểu nào về ký hiệu little-o là đúng?

  1. A2n = o(n), vì 2n tăng chậm
  2. Bn = o(n²), nhưng n không phải o(n)
  3. Cn² = o(n)
  4. Dn = o(n), vì mọi hàm đều là little-o của chính nó

Đáp án

  1. 1. B · Big O
  2. 2. A · O(log n)
  3. 3. C · O(n)
  4. 4. A · O(n)
  5. 5. C · O(n log n)
  6. 6. D · O(V × E)
  7. 7. A · Θ(nlog₂ 3), khoảng n1,585
  8. 8. B · n = o(n²), nhưng n không phải o(n)

Lời giải đầy đủ từng bước: hãy luyện chủ đề này trên examproblems.com.