Logo Passei Direto
Buscar

Pedagogia

Outros

Considere um algoritmo de busca linear em um vetor de tamanho n. Qual e a complexidade de tempo no pior caso? a) O(1) b) O(logn) c) O(n) d) O(n^2)

User badge image
Pedagogiando

há 3 meses

User badge image
Pedagogiando

há 3 meses

Complexidade de tempo
9 pág.

Complexidade de tempo

Respostas

User badge image

Ed Verified user icon

há 3 meses

A busca linear é um algoritmo que percorre cada elemento de um vetor até encontrar o elemento desejado ou até que todos os elementos tenham sido verificados. No pior caso, isso significa que o elemento procurado está no final do vetor ou não está presente. Analisando as alternativas: a) O(1) - Isso representa tempo constante, o que não se aplica à busca linear. b) O(logn) - Isso representa uma complexidade logarítmica, típica de algoritmos de busca binária, não de busca linear. c) O(n) - Isso representa uma complexidade linear, que é a correta para a busca linear no pior caso, pois pode ser necessário verificar todos os n elementos. d) O(n^2) - Isso representa uma complexidade quadrática, que não se aplica à busca linear. Portanto, a alternativa correta é: c) O(n).

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike0

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Complexidade de tempo
9 pág.

Complexidade de tempo

Mais perguntas desse material

Qual das opcoes a seguir melhor descreve o conceito de complexidade de tempo em algoritmos?
a) A quantidade de memoria que um algoritmo consome.
b) O numero de operacoes que um algoritmo executa em funcao do tamanho da entrada.
c) O numero de linhas de codigo que um algoritmo possui.
d) O tempo real de execucao medido em segundos, independentemente da entrada.

Qual das notacoes a seguir e utilizada para expressar o pior caso da complexidade de um algoritmo?
a) (n)
b) O(n)
c) (n)
d) o(n)

Qual das alternativas apresenta corretamente a relacao entre as notacoes O(n), (n) e (n)?
a) O(n) indica limite inferior, (n) indica limite superior, (n) indica crescimento medio.
b) O(n) indica limite superior, (n) indica limite exato, (n) indica limite inferior.
c) Todas indicam exatamente o mesmo conceito, apenas com simbolos diferentes.
d) O(n) indica limite medio, (n) indica pior caso, (n) indica melhor caso.

Um algoritmo de ordenacao bolha (bubble sort) possui complexidade de tempo O(n^2) no pior caso.
O que isso significa na pratica?
a) Que o algoritmo e sempre rapido, independentemente do tamanho da entrada.
b) Que o tempo de execucao cresce aproximadamente com o quadrado do numero de elementos a serem ordenados.
c) Que o algoritmo e mais eficiente que algoritmos O(nlogn).
d) Que o algoritmo consome menos memoria do que outros algoritmos de ordenacao.

Qual e a complexidade de tempo media de uma busca binaria em um vetor ordenado de n elementos?
a) O(n)
b) O(logn)
c) O(n^2)
d) O(1)

Se um algoritmo possui complexidade O(n!), como ele se comporta quando o tamanho da entrada aumenta?
a) Cresce de forma linear, sendo adequado para grandes entradas.
b) Cresce de forma exponencial, tornando-o inviavel para entradas maiores.
c) Cresce logaritmicamente, sendo muito eficiente.
d) Cresce de forma constante, independente do tamanho da entrada.

Entre as opcoes abaixo, qual representa a complexidade de tempo mais eficiente para um algoritmo de ordenacao no pior caso?
a) O(n^2)
b) O(nlogn)
c) O(n!)
d) O(2^n)

Considerando o seguinte trecho de codigo: for i = 1 to n: for j = 1 to n: print(i, j)
Qual e a complexidade de tempo desse algoritmo?
a) O(n)
b) O(nlogn)
c) O(n^2)
d) O(n!)

Em qual cenario a analise de complexidade de tempo e mais relevante?
a) Quando queremos medir a memoria utilizada por um algoritmo.
b) Quando queremos prever como o tempo de execucao aumentara com entradas maiores.
c) Quando queremos contar quantas linhas de codigo o algoritmo possui.
d) Quando precisamos apenas executar o algoritmo uma vez.

Mais conteúdos dessa disciplina