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Qual e a relacao entre complexidade de tempo e eficiencia de um algoritmo?
a) Quanto maior a complexidade de tempo, mais eficiente e o algoritmo.
b) Quanto menor a complexidade de tempo, mais eficiente e o algoritmo.
c) Complexidade de tempo nao tem relacao com eficiencia.
d) Complexidade de tempo e relevante apenas para algoritmos recursivos.
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Pedagogiando

há 3 meses

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Complexidade de tempo
9 pág.

Complexidade de tempo

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há 3 meses

Para entender a relação entre complexidade de tempo e eficiência de um algoritmo, é importante saber que a complexidade de tempo mede quanto tempo um algoritmo leva para ser executado em função do tamanho da entrada. Analisando as alternativas: a) Quanto maior a complexidade de tempo, mais eficiente é o algoritmo. - Esta afirmação está incorreta, pois uma maior complexidade de tempo geralmente indica que o algoritmo é menos eficiente. b) Quanto menor a complexidade de tempo, mais eficiente é o algoritmo. - Esta afirmação está correta, pois um algoritmo com menor complexidade de tempo tende a ser mais eficiente. c) Complexidade de tempo não tem relação com eficiência. - Esta afirmação é falsa, pois a complexidade de tempo é um dos principais fatores que determinam a eficiência de um algoritmo. d) Complexidade de tempo é relevante apenas para algoritmos recursivos. - Esta afirmação é incorreta, pois a complexidade de tempo é relevante para todos os tipos de algoritmos, não apenas os recursivos. Portanto, a alternativa correta é: b) Quanto menor a complexidade de tempo, mais eficiente é o algoritmo.

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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.

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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