Considerando-se a análise assintótica (Notação Big O), qual é a complexidade do ...

Questão de Informática da banca CESGRANRIO aplicada no concurso FINEP (2011). Confira a resolução completa abaixo:

Q267286•
Informática•
Complexidade do algortimo•
CESGRANRIO•
FINEP•
Analista Desenvolvimento de Sistemas

Considerando-se a análise assintótica (Notação Big O), qual é a complexidade do caso médio do algoritmo de ordenação chamado de Ordenação por Inserção?

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Técnico Judiciário Tecnologia da Informação

Considere os seguintes algoritmos e suas complexidades na notação Big O:

- Algoritmo A: O(log n)
- Algoritmo B: O(n²)
- Algoritmo C: O(n . log n)

Considerando-se o pior caso de execução destes algo- ritmos, é correto afirmar que o algoritmo

A é o menos eficiente.

C é o menos eficiente.

A não é o mais eficiente nem o menos eficiente.

B é o menos eficiente.

C é o mais eficiente.

Q114742•
Informática •
Complexidade do algortimo•
CESGRANRIO•
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Analista de Nível Superior Desenvolvimento de Sistemas

No desenvolvimento de um sistema de análise financeira, um programador utilizou um algoritmo cuja complexidade de tempo, no pior caso, é igual a O(n).
Outro programador aponta um algoritmo de melhor complexidade igual a

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CESGRANRIO•
TRANSPETRO•
Analista de Sistemas Júnior

Dois vetores ordenados, contendo, cada um deles, N números inteiros, precisam ser unidos em outro vetor maior, que conterá os 2N números, que também serão armazenados de forma ordenada. A complexidade de tempo de melhor caso desse processo será, então,

O(1), pois se precisa fazer apenas uma cópia simples de cada um dos elementos originais.

O(log N), pois se usa a busca binária para determinar qual será o próximo elemento copiado para o vetor de destino.

O(N), pois se precisa fazer uma cópia de cada um dos elementos originais, o que implica uma varredura completa de cada vetor de origem.

O(Nlog N), pois se precisa fazer uma busca de cada elemento para depois inseri-lo no vetor de destino.

O(N² ), pois, como há dois vetores, precisa-se fazer dois laços de forma aninhada (um dentro do outro), gerando uma multiplicação das quantidades de elementos.

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