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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)
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há 3 meses

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Complexidade de tempo
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Complexidade de tempo

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há 3 meses

Para determinar a complexidade de tempo mais eficiente para um algoritmo de ordenação no pior caso, vamos analisar as opções: a) O(n^2) - Essa é a complexidade de algoritmos de ordenação como o Bubble Sort e o Insertion Sort no pior caso. Não é a mais eficiente. b) O(n log n) - Essa é a complexidade de algoritmos de ordenação mais eficientes, como o Merge Sort e o Quick Sort (no pior caso, dependendo da implementação). É considerada uma das melhores complexidades para ordenação. c) O(n!) - Essa complexidade é extremamente ineficiente e não é aplicável a algoritmos de ordenação comuns. d) O(2^n) - Essa complexidade também é muito ineficiente e não é típica de algoritmos de ordenação. Portanto, a opção que representa a complexidade de tempo mais eficiente para um algoritmo de ordenação no pior caso é: b) O(n log n).

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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)

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.

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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