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Algoritmos e Estruturas de Dados - LEI 2026-2027
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Indique se a seguinte afirmação é verdadeira ou falsa.
Um algoritmo que tem tempo de execução T( n ) = 1000n+ n 2 +10 tem complexidade temporal O ( n2 )
//
Indicate whether the following statement is true or false.
An algorithm that has a running time of T( n ) = 1000n+ n 2 +10 has time complexity O ( n2 )
Qual a complexidade temporal do método allDiff no pior caso? // What is the worst-case time complexity of the method allDiff?
/** * * @param numbers : an array that is filled up to position n-1 * @return true iff all the numbers are different */ public static boolean allDiff(int[] numbers,int n) { int i=0; while (i<n && diff(numbers[i],numbers,i,n)) i++; return i==n; } private static boolean diff(int number, int[] numbers, int pos, int n) { int i=pos+1; while (i<n && number!=numbers[i]) i++; return i==n; }
Qual a complexidade temporal do método allEqual no pior caso? // What is the worst-case time complexity of the method allEqual?/** * * @param numbers : The array is completely full. * @return */public static boolean allEqual(int[] numbers) { int x=numbers[0]; int i=1; while (i<numbers.length && x==numbers[i]) i++; return i==numbers.length;}
Qual das situações representa um cenário de melhor caso do método allEqual? //Which situation represents a best-case scenario for the method allDEqual?/** * * @param numbers : an array that is completely full * @return */public static boolean allEqual(int[] numbers) { int x=numbers[0]; int i=1; while (i<numbers.length && x==numbers[i]) i++; return i==numbers.length;}
Qual das situações representa um cenário de pior caso do método allEqual? //Which situation represents a worst-case scenario for the method allEqual?/** * * @param numbers : The array is completely full * @return */public static boolean allEqual(int[] numbers) { int x=numbers[0]; int i=1; while (i<numbers.length && x==numbers[i]) i++; return i==numbers.length;}
Considere um algoritmo que tem taxa de execução T( n ) = 10n + 1000 n2
Este algoritmo é (escolha todas as opções correctas).
//
Consider an algorithm that has execution rate T( n ) = 10n + 1000 n2This algorithm is (choose all options that apply).
Imagine que tem um programa P implementado, que recebe como input n números. Ao experimentar executá-lo com testes aleatorizados, obteve os seguintes tempos de execução:
- Com n=100
demorou 0.5 segundos
- Com n=200
demorou 4 segundos
- Com n=400
demorou 32 segundos
Qual será a complexidade temporal mais provável do programa P?
//
Imagine you have an implemented program P, which receives n numbers as input. When you run it with randomized tests, you get the following execution times:With n=300, it took 0.5 secondsWith n=600, it took 4.0 secondsWith n=1200, it took 32 secondsWhat is the most likely time complexity of program P?
Qual situação representa um cenário de pior caso do método allDiff? // Which situation represents a worst-case scenario for the method allDiff?/** * * @param numbers : an array that is filled up to position n-1 * @return true iff all the numbers are different */ public static boolean allDiff(int[] numbers,int n) { int i=0; while (i<n && diff(numbers[i],numbers,i,n)) i++; return i==n; } private static boolean diff(int number, int[] numbers, int pos, int n) { int i=pos+1; while (i<n && number!=numbers[i]) i++; return i==n; }
Indique se a seguinte afirmação é verdadeira ou falsa.
Um algoritmo que tem tempo de execução T( n ) = 2n2 +3n + 2 tem complexidade temporal O ( n ).
//
Indicate whether the following statement is true or false.An algorithm that has running time T( n ) = 2n2 +3n + 2 has time complexity O( n ).
Qual a complexidade temporal do método allEqual no melhor caso, sendo n=numbers.length? //What is the best-case time complexity of the method allEquals, where n=numbers.length?/** * * @param numbers : array that completely full * @return */public static boolean allEqual(int[] numbers) { int x=numbers[0]; int i=1; while (i<numbers.length && x==numbers[i]) i++; return i==numbers.length;}