KUIS INFORMATIKA FASE F

Apa prinsip utama dari algoritma greedy?

• Mencari solusi terbaik secara keseluruhan terlebih dahulu

• Memecah masalah menjadi sub-masalah

• Memilih solusi terbaik lokal pada setiap langkah

• Menggunakan pendekatan brute force untuk semua kemungkinan

Algoritma greedy akan berhasil jika masalah yang diselesaikan memiliki sifat:

• Kompleksitas eksponensial

• Optimalitas parsial

• Struktur optimal submasalah

• Greedy-choice property dan optimal substructure

Dalam masalah knapsack fractional, jika kapasitas tas adalah 50 kg, dan terdapat barang dengan berat 10 kg (nilai 60), 20 kg (nilai 100), dan 30 kg (nilai 120), berapa nilai maksimum yang dapat diperoleh?

• 220

• 240

• 260

• 300

Apa perbedaan utama antara knapsack problem 0/1 dan fractional knapsack problem?

• Fractional memungkinkan pembagian barang, sedangkan 0/1 tidak

• Fractional menggunakan brute force, sedangkan 0/1 menggunakan greedy

• 0/1 dapat dibagi menjadi sub-masalah, sedangkan fractional tidak

• Fractional lebih efisien daripada 0/1

Apa yang dimaksud dengan rekursi?

• Fungsi yang memanggil fungsi lain

• Fungsi yang memanggil dirinya sendiri

• Struktur data yang berulang

• Fungsi yang mengembalikan hasil iterasi

Manakah pernyataan berikut yang salah tentang rekursif?

• Rekursif cocok untuk menyelesaikan masalah yang dapat dipecah menjadi sub-masalah.

• Rekursif dapat digantikan oleh iterasi pada sebagian besar kasus.

• Rekursif selalu lebih efisien dibandingkan iterasi.

• Fungsi rekursif memerlukan base case.

Manakah langkah pertama dalam berpikir kritis?

• Membuat asumsi

• Menentukan solusi

• Menganalisis masalah

• Menentukan sumber daya

Apa tujuan utama dari berpikir kritis dalam pemecahan masalah?

• Menyelesaikan masalah dengan cepat

• Menghindari analisis mendalam

• Mengambil keputusan yang rasional dan logis

• Memastikan semua solusi dicoba

Dalam algoritma greedy untuk coin change problem, kapan algoritma ini gagal?

• Ketika koin tidak berurutan

• Ketika ada denominasi koin yang tidak bisa saling membagi

• Ketika jumlah koin terbatas

• Ketika jumlah koin terlalu banyak

Dalam knapsack problem 0/1, algoritma greedy tidak dapat digunakan karena:

• Barang tidak memiliki bobot

• Barang memiliki nilai yang tidak proporsional

• Masalah tidak memiliki struktur optimal submasalah

• Masalah tidak memiliki greedy-choice property