Questão FC374708
A tecnologia da informação é composta de múltiplas áreas que atuam em conjunto para a construção e manutenção de ferramentas e soluções tecnológicas para diversos grupos de usuário
Algoritmos e Lógica de Programação
Instituto Consulplan · 2024
A tecnologia da informação é composta de múltiplas áreas que atuam em conjunto para a construção e manutenção de ferramentas e soluções tecnológicas para diversos grupos de usuários distintos. Uma área relevante nesse contexto é a ciência da computação, que trata da análise de complexidade de algoritmos e outras diversas atribuições. Essa análise consiste em estudar o desempenho de algoritmos em termos de tempo e espaço, determinando o crescimento da quantidade de recursos computacionais necessários para executar um algoritmo à medida que o tamanho da entrada de dados escala, colaborando ativamente para o desenvolvimento de softwares eficientes e cada vez mais adequados para as tarefas que foram projetados. Sobre esse conceito, analise as afirmativas a seguir.
I. O tempo de execução de um algoritmo é a quantidade de tempo necessária para executar o algoritmo completamente.
II. Uma complexidade O(n2) indica que o tempo de execução do algoritmo cresce quadraticamente ao tamanho da entrada.
III. Uma complexidade O(1) indica que o tempo de execução do algoritmo cresce proporcionalmente ao tamanho da entrada.
Está correto o que se afirma em
- I, II e III.
- I e II, apenas.
- I e III, apenas.
- II e III, apenas.
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Gabarito
B
Comentário do professor
As afirmativas I e II estão corretas porque definem conceitos básicos de análise de algoritmos.
Tempo de execução é a quantidade de tempo necessária para que um algoritmo complete sua execução; em análise assintótica costuma-se relacionar esse tempo ao tamanho da entrada, usualmente denotado por n.
Quando não se especifica o recurso, usa‑se por padrão a complexidade de tempo, que descreve como o tempo cresce conforme \(n\) aumenta.
\(O(n^2)\) significa que o tempo cresce de forma quadrática em relação a \(n\): para entradas maiores, o custo escala proporcionalmente a uma função da forma \(n^2\). Esse comportamento aparece tipicamente em algoritmos com laços aninhados que processam pares de elementos.
O formalismo \(O(\cdot)\) expressa o comportamento assintótico, abstraindo constantes e termos de ordem inferior para comparar eficiência em grande escala.
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