Unidad 2- Análisis y Diseño de Algoritmos

¿Qué se entiende por un algoritmo eficiente?

• Cuando se ejecuta en cualquier máquina

• Cuando logra sus objetivos minimizando el uso de recursos

• Cuando utiliza la mayor cantidad de recursos posibles

• Cuando es fácil de entender

¿Cuál de los siguientes casos se analiza en el estudio de algoritmos?

• Caso mejor, medio y peor

• Caso único

• Caso aleatorio

• Caso constante

¿Qué se mide en función de los parámetros de espacio y tiempo en un algoritmo?

• La legibilidad del algoritmo

• La eficacia del algoritmo

• La eficiencia del algoritmo

• La complejidad del algoritmo

¿Cuál de las siguientes estructuras de control no garantiza un número fijo de iteraciones?

• A) Bucle for

• B) Bucle while

• D) Bucle do-while

• D) Estructura switch

Dado el siguiente array {9, 7, 5, 3, 1}, ¿cómo quedará después de la primera iteración del algoritmo de Ordenamiento por Inserción (Insertion Sort)?

• A) {9, 7, 5, 3, 1} (sin cambios)

• B) {7, 9, 5, 3, 1}

• C) {5, 7, 9, 3, 1}

• D) {1, 3, 5, 7, 9}

¿Qué se entiende por notación asintótica en el análisis de algoritmos?

• Una forma de comparar funciones de tiempo de ejecución

• Una forma de medir el espacio utilizado

• Una forma de medir el tiempo de ejecución en el peor caso

• Una forma de simplificar el código

¿Qué es la recursión en el contexto de algoritmos?

• Un método de programación que no utiliza funciones

• Un algoritmo que no tiene solución

• Un proceso que se define en términos de sí mismo

• Un tipo de algoritmo que no se puede optimizar

¿Cuál de las siguientes técnicas de diseño de algoritmos se menciona en el texto?

• Método de retroceso

• Método de búsqueda binaria

• Método de prueba y error

• Método de optimización

¿Qué se busca al analizar la complejidad de un algoritmo?

• Determinar su legibilidad

• Determinar su eficiencia y eficacia

• Determinar su costo de desarrollo

• Determinar su popularidad

Dado el siguiente fragmento de código en C++, ¿cuántas veces se ejecuta cout en el peor caso?

• A) O(n)

• B) O(n log n)

• C) O(n²)

• D) O(2ⁿ)