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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.

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Complexidade de tempo

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Vamos analisar as opções apresentadas em relação às notações de complexidade: 1. O(n): Esta notação é usada para indicar o limite superior da complexidade de um algoritmo, ou seja, o pior caso. 2. Θ(n): Esta notação indica o limite exato, ou seja, a complexidade média ou o comportamento assintótico de um algoritmo. 3. Ω(n): Esta notação representa o limite inferior, ou seja, o melhor caso. Agora, vamos analisar as alternativas: a) O(n) indica limite inferior, Θ(n) indica limite superior, Ω(n) indica crescimento médio. - Incorreta. b) O(n) indica limite superior, Θ(n) indica limite exato, Ω(n) indica limite inferior. - Correta. c) Todas indicam exatamente o mesmo conceito, apenas com símbolos diferentes. - Incorreta. d) O(n) indica limite médio, Θ(n) indica pior caso, Ω(n) indica melhor caso. - Incorreta. Portanto, a alternativa correta é: b) O(n) indica limite superior, Θ(n) indica limite exato, Ω(n) indica limite inferior.

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Complexidade de tempo

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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)

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)

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.

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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)

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)

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)

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!)

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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)

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)

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)

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!)