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O que é a complexidade de algoritmos?

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É um conceito fundamental para avaliar a eficiência de um algoritmo em termos de tempo e espaço, permitindo comparar soluções e escolher a mais adequada para um problema.

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Quais são os tipos de complexidade de algoritmos?

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Complexidade de Tempo e Complexidade de Espaço.

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O que mede a complexidade de tempo?

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Mede o tempo de execução de um algoritmo em função do tamanho da entrada (n).

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Dê um exemplo de complexidade de tempo.

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Busca Linear tem complexidade O(n) no pior caso, enquanto Busca Binária tem O(log n) exigindo dados ordenados.

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O que mede a complexidade de espaço?

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Mede a quantidade de memória utilizada pelo algoritmo.

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Dê um exemplo de complexidade de espaço.

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Algoritmo recursivo de Fibonacci tem complexidade O(n) em espaço devido à pilha de chamadas.

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O que é notação assintótica?

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É usada para descrever o comportamento de um algoritmo quando o tamanho da entrada (n) cresce.

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O que representa a notação Big-O (O)?

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Representa o limite superior (pior caso) do crescimento de um algoritmo.

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Dê um exemplo de notação Big-O.

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Um algoritmo com tempo O(n²) não cresce mais rápido que n².

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O que representa a notação Ômega (Ω)?

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Representa o limite inferior (melhor caso) do crescimento de um algoritmo.