Ciência de Dados - Análise Probabilística de Algoritmos

Qual é a importância da análise probabilística de algoritmos?

• Avaliar apenas o desempenho prático dos algoritmos

• Analisar apenas algoritmos com complexidade linear

• Entender o comportamento de algoritmos no pior caso

• Compreender a complexidade de partes específicas de algoritmos

Por que a análise de pior caso pode não ser prática ou útil em alguns casos?

• Porque a análise de pior caso sempre reflete a realidade

• Porque as entradas ruins são comuns

• Porque as entradas ruins são raras

• Porque a análise de pior caso é mais fácil de calcular

O que é a complexidade de caso médio de um algoritmo?

• O valor esperado dos tempos de execução para diferentes entradas

• O tempo de execução no pior caso

• O tempo de execução no melhor caso

• A complexidade espacial do algoritmo

Como é calculada a complexidade média da Busca Linear em um vetor?

• Analisando apenas o tempo de execução do algoritmo

• Contando o número de iterações do loop enquanto

• Considerando a quantidade de comparações para chaves presentes e ausentes no vetor

• Calculando a complexidade de caso médio para vetores ordenados

Qual é a principal diferença entre a Busca Linear e a Busca Binária em vetores?

• A Busca Binária sempre encontra a chave na primeira comparação

• A Busca Linear é mais rápida para vetores ordenados

• A Busca Linear não requer que o vetor esteja ordenado

• A Busca Binária é mais eficiente para vetores desordenados

Como é construída a Árvore de Decisão da Busca Binária?

• Utilizando um algoritmo de ordenação especial

• Por meio de uma análise probabilística dos elementos do vetor

• Através de uma busca linear em todo o vetor

• Por um processo recursivo que divide o vetor em intervalos

Qual é a probabilidade de encontrar a chave buscada em um vetor na Busca Linear?

• q * (n - 1)

• 1 - q

• n - q

• q/n

Por que a análise probabilística é importante para algoritmos como o Quicksort?

• Porque o Quicksort tem complexidade de pior caso exponencial

• Porque o Quicksort não é afetado por entradas ruins

• Porque o Quicksort é sempre mais lento que outros algoritmos

• Porque o Quicksort não requer análise probabilística

O que é a Árvore de Decisão da Busca Binária utilizada para representar?

• O processo de comparação de chaves durante a busca binária

• A estrutura de dados de um vetor ordenado

• Os diferentes casos de execução de um algoritmo

• As probabilidades de sucesso em buscas lineares

Qual é a principal diferença na abordagem entre a Busca Linear e a Busca Binária?

• A Busca Binária divide o vetor ao meio em cada iteração

• A Busca Linear é mais eficiente para vetores ordenados

• A Busca Linear sempre percorre o vetor do início ao fim

• A Busca Binária é mais lenta que a Busca Linear