Um problema computacional é dito NP-completo quando...

Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados da banca IADES aplicada no concurso BRB (2024). Confira a resolução completa abaixo:

Q907058•
Algoritmos e Estrutura de Dados•
Complexidade de Algoritmos•
IADES•
BRB•
Analista de Tecnologia da Informação•
2024

Um problema computacional é dito NP-completo quando

a complexidade de tempo no caso médio é igual à complexidade do pior caso.

sua solução não é garantida em tempo polinomial.

a completude do programa pode ser demonstrada matematicamente.

a complexidade de tempo no pior caso é igual a O(n^k), para algum k.

o resultado obtido não pode ser otimizado.

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Na computação, várias disciplinas aplicam conceitos matemáticos avançados para resolver problemas complexos. Uma dessas disciplinas é a Teoria da Complexidade Computacional, que estuda a eficiência dos algoritmos e a dificuldade dos problemas. Considere os conceitos de classes de complexidade, problemas NP-completos e algoritmos aproximados. Qual das seguintes afirmações sobre essas disciplinas é a mais correta?

Todo problema na classe NP pode ser resolvido em tempo polinomial por um algoritmo determinístico.

Um problema NP-completo é aquele para o qual não existe nenhum algoritmo de aproximação eficiente conhecido.

Se um problema NP-completo puder ser resolvido em tempo polinomial, todos os problemas em NP também poderão ser resolvidos em tempo polinomial.

Algoritmos aproximados garantem sempre a solução exata de problemas NP-difíceis em tempo polinomial.

Q895492•
Algoritmos e Estrutura de Dados•
Complexidade de Algoritmos•
Gama Consult•
Câmara de Alto Paraíso RO•
Gestor de Tecnologia da Informação•
2024

Na área de Análise de Algoritmos, a notação assintótica é fundamental para descrever a complexidade de algoritmos. Considere as seguintes definições e propriedades da notação assintótica: O-notation (O grande), Ω-notation (Ômega grande), e Θ-notation (Theta grande). Qual das afirmativas a seguir é a mais correta em relação à análise assintótica de algoritmos?

O-notation descreve o limite superior exato do tempo de execução de um algoritmo.

Ω-notation descreve o limite inferior exato do tempo de execução de um algoritmo.

Um algoritmo com complexidade O(n^2) é sempre mais eficiente do que um algoritmo com complexidade Ω(n).

Θ-notation descreve tanto o limite superior quanto o inferior do tempo de execução de um algoritmo.

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