Giải SBT Tin học 11 KNTT Bài 24. Đánh giá độ phức tạp thời gian thuật toán có đáp án

137 lượt thi 10 câu hỏi

Đề số 1

Đề thi liên quan:

Giải SGK Tin học 11 KNTT Bài 1. Hệ điều hành có đáp án

312 lượt thi

Giải SBT Tin Học 11 KNTT Bài 1. Hệ điều hành có đáp án

193 lượt thi

Giải SGK Tin học 11 KNTT Bài 2. Thực hành sử dụng hệ điều hành có đáp án

209 lượt thi

Giải SBT Tin Học 11 KNTT Bài 2. Thực hành sử dụng hệ điều hành có đáp án

136 lượt thi

Giải SGK Tin học 11 KNTT Bài 3. Phần mềm nguồn mở và phần mềm chạy trên Internet có đáp án

398 lượt thi

Giải SBT Tin Học 11 KNTT Bài 3. Phần mềm nguồn mở và phần mềm chạy trên Internet có đáp án

259 lượt thi

Giải SGK Tin học 11 KNTT Bài 4. Bên trong máy tính có đáp án

269 lượt thi

Giải SBT Tin Học 11 KNTT Bài 4. Bên trong máy tính có đáp án

149 lượt thi

Giải SGK Tin học 11 KNTT Bài 5. Kết nối máy tính với các thiết bị số có đáp án

291 lượt thi

Giải SBT Tin Học 11 KNTT Bài 5. Kết nối máy tính với các thiết bị số có đáp án

158 lượt thi

Danh sách câu hỏi:

Câu 1:

Giả sử một chương trình P mô tả một thuật toán nào đó. Người ta đo được các thông tin thời gian sau:

T1 = thời gian chương trình nhập dữ liệu input và đưa vào bộ nhớ.

T2 = thời gian chạy chương trình từ khi nhập xong dữ liệu input và tính xong dữ liệu output.

T3 = thời gian đưa dữ liệu output ra thiết bị ngoài chuẩn.

Khi đó thời gian chạy chương trình T(n) dùng để tính độ phức tạp thời gian của thuật toán là phương án nào trong các phương án sau?

A. T1 + T2.

B. T2.

C. T2+T3.

Câu 1:

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau:

Câu 2:

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau:

Câu 3:

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau, trong đó A là ma trận vuông bậc n.

Câu 4:

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau tính theo đơn vị thời gian, A là một dãy số cho trước có n phần tử.

Câu 5:

Đánh giá thời gian chạy của thuật toán sắp xếp chèn đã học trong sách giáo khoa.

Câu 6:

Đánh giá thời gian chạy của thuật toán sắp xếp nổi bọt đã học trong sách giáo khoa.

Câu 7:

Tính độ phức tạp của các hàm sau theo kí hiệu O-lớn.

a) n + 2n.log(n) + 10.

b) 2n2 + 3n3log(n) + n3/2.

c) 2" + 3" + 5".

Câu 8:

a) Chứng minh n = O(n2).

b) Chứng minh n2 = O(n).

Câu 9:

Chứng minh rằng nếu f(n) = O(g(n)) và g(n) = O(h(n)) thì ta có: f(n) = O(h(n)).

4.6

27 Đánh giá

50%

40%

0%

0%

0%

Bạn vui lòng để lại thông tin để được
TƯ VẤN THÊM

Hoặc gọi Hotline tư vấn: 084 283 45 85
Email: vietjackteam@gmail.com

VietJack