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Algoritmos: complexidade e padrões comuns

Notação Big O, algoritmos comuns de ordenação e busca, e padrões de recursão cobrados em entrevistas técnicas e disciplinas universitárias.

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38 cartas básicas de Ciência da Computação para College. Baralho 2 de 2 em Algoritmos. Começa com "O que a notação Big O mede?" e "Defina a complexidade de tempo O(1)". Estude junto com os outros baralhos de College abaixo.

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O que a notação Big O mede?: Ver resposta
Como o tempo de execução ou os requisitos de espaço de um algoritmo crescem à medida que o tamanho da entrada aumenta.
Defina a complexidade de tempo O(1).: Ver resposta
Tempo constante; o tempo de execução não muda independentemente do tamanho da entrada.
Defina a complexidade de tempo O(n).: Ver resposta
Tempo linear; o tempo de execução cresce proporcionalmente ao tamanho da entrada n.
Defina a complexidade de tempo O(log n).: Ver resposta
Tempo logarítmico; o tempo de execução cresce com o logaritmo do tamanho da entrada.
Defina a complexidade de tempo O(n^2).: Ver resposta
Tempo quadrático; o tempo de execução cresce com o quadrado do tamanho da entrada.
Defina a complexidade de tempo O(n log n).: Ver resposta
Tempo linearítmico; o tempo de execução é n vezes o logaritmo de n.
Defina a complexidade de tempo O(2^n).: Ver resposta
Tempo exponencial; o tempo de execução dobra a cada aumento no tamanho da entrada.
Qual é a complexidade de tempo de acessar um elemento de um array pelo índice?: Ver resposta
O(1), tempo constante.
Qual é a complexidade de tempo de buscar um valor em um array não ordenado?: Ver resposta
O(n), tempo linear.
Qual é a complexidade de tempo da busca binária em um array ordenado?: Ver resposta
O(log n), tempo logarítmico.
O que deve ser verdade sobre um array antes de usar a busca binária?: Ver resposta
O array deve estar ordenado.
Qual é a complexidade de tempo de inserir um elemento no início de um array?: Ver resposta
O(n), tempo linear.
Qual é a complexidade de tempo de adicionar um elemento a um array dinâmico com capacidade disponível?: Ver resposta
O(1), tempo constante amortizado.
Qual é a complexidade de tempo média de buscar em uma tabela hash?: Ver resposta
O(1), tempo constante com uma boa função hash.
Qual é a complexidade de tempo do quicksort no caso médio?: Ver resposta
O(n log n), tempo linearítmico.

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