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

46 người thi tuần này 4.6 229 lượt thi 10 câu hỏi

🔥 Đề thi HOT:

1404 người thi tuần này

Bộ 4 đề thi cuối học kì 2 Tin 11 Kết nối tri thức có đáp án (Đề 1)

4.7 K lượt thi 31 câu hỏi
1095 người thi tuần này

15 câu Trắc nghiệm Tin học 11 Kết nối tri thức Bài 26 có đáp án

2.7 K lượt thi 15 câu hỏi
854 người thi tuần này

Bộ 4 đề thi giữa học kì 2 Tin 11 Kết nối tri thức có đáp án (Đề 1)

6.4 K lượt thi 31 câu hỏi
783 người thi tuần này

15 câu Trắc nghiệm Tin học 11 Kết nối tri thức Bài 25 có đáp án

2.1 K lượt thi 15 câu hỏi
517 người thi tuần này

Bộ 4 đề thi cuối học kì 2 Tin 11 Kết nối tri thức có đáp án (Đề 2)

3.8 K lượt thi 30 câu hỏi
499 người thi tuần này

15 câu Trắc nghiệm Tin học 11 Kết nối tri thức Bài 27 có đáp án

1.4 K lượt thi 15 câu hỏi
461 người thi tuần này

15 câu Trắc nghiệm Tin học 11 Kết nối tri thức Bài 28 có đáp án

1.3 K lượt thi 15 câu hỏi
376 người thi tuần này

Bộ 4 đề thi cuối học kì 2 Tin 11 Kết nối tri thức có đáp án (Đề 3)

3.6 K lượt thi 31 câu hỏi

Nội dung liên quan:

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.

Lời giải

Đáp án đúng là: B. T2. T2 = thời gian chạy chương trình từ khi nhập xong dữ liệu input và tính xong dữ liệu output.

Câu 2

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau:

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau: (ảnh 1)

Lời giải

Đánh giá thời gian chạy của chương trình như sau: T(n) = n+2.

Câu 3

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau:

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau: (ảnh 1)

Lời giải

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau: T(n) = 2log2n + 2.

Câu 4

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

Đánh giá thời gian chạy của chương trình sau, trong đó A là ma trận vuông bậc n.   (ảnh 1)

Lời giải

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

T(n) = n2 + 2.

Câu 5

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.

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. (ảnh 1)

Lời giải

T(n) = (3/2).n2 + (5/2)n + 1 trong trường hợp xấu nhất.

Câu 6

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

Lời giải

T(n) = 2n2 – 3n + 2 trong trường hợp xấu nhất.

Câu 7

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

Lời giải

T(n) = 2n2 – 2n + 1 trong trường hợp xấu nhất.

 

Câu 8

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".

Lời giải

a) O(nlogn);

b) O(n3.logn);

c) O(5").

Câu 9

 a) Chứng minh n = O(n2).

b) Chứng minh n2 = O(n).

Lời giải

a) Vì hiển nhiên n < n với n > 1 nên suy ra n = O(n).

b) Nếu như n2 = O(n) thì ta phải có n2 < C.n với n đủ lớn, nhưng từ bất đẳng thức này suy ra n < C. Mâu thuẫn. Vậy suy ra n = O(n).

Câu 10

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

Lời giải

Chứng minh rằng nếu f(n) = O(g(n)) và g(n) = O(h(n)) thì ta có: f(n) = O(h(n)). (ảnh 1)
4.6

46 Đánh giá

50%

40%

0%

0%

0%