Informática, perguntado por Usuário anônimo, 3 meses atrás

A teoria da computação fornece base científica e matemática para muitos processos computacionais. Um deles é o que se refere à análise de algoritmos, o que permite a comparação entre desempenho de algoritmos que resolvem um mesmo problema. Em geral, quanto mais rápido cresce a função que representa um algoritmo em função do tamanho de entrada e o número de comparações, pior é o algoritmo

Dados quatro algoritmos (A), (B), © e (D) que resolvem um mesmo problema, sendo que: (A) algoritmo de desempenho logarítmico, (B) algoritmo de desempenho linear, © algoritmo de desempenho polinomial e (D) algoritmo de desempenho exponencial, podemos afirmar:

A-Algoritmo A é preferível, depois na ordem, B, C e D, sendo este último o menos interessante deles

B-Algoritmo D é preferível, depois na ordem, C, D e A, sendo este último o menos interessante deles

C-Algoritmo B é preferível, depois na ordem A, C e D, sendo este último o menos interessante deles

D-Algoritmo C é preferível, depois na ordem, B, A e D, sendo este último o menos interessante deles

E-Algoritmo A é preferível, depois na ordem, D, C e B, sendo este último o menos interessante deles

Soluções para a tarefa

Respondido por kleberjeneiro
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Resposta:

A-Algoritmo A é preferível, depois na ordem, B, C e D, sendo este último o menos interessante deles

Explicação:

Anexos:

milen95: Quanto mais lentamente cresce a função, mais interessante é o algoritmo uma vez que o “custo” computacional é menor. Nesse sentido, a sequência é A, B, C, D
Respondido por oilauri
2

Analisamos as complexidades apresentadas e concluímos que, considerando que o algoritmo pode receber uma entrada de qualquer tamanho, podemos dizer que o Algoritmo A é preferível, depois na ordem, B, C e D, sendo este último o menos interessante deles. Logo a alternativa A está correta.

Analisando os algoritmos pela sua complexidade para o pior caso

Quando temos um algoritmo podemos determinar que ele possui um pior caso de execução e um melhor caso de execução, conforme sua entrada. Temos por exemplo:

  • Um algoritmo de ordenamento, que recebe uma entrada de cinco valores;
  • O melhor caso é que os valores já estejam todos ordenados;
  • O pior caso é se todos os valores estiverem inversamente ordenados.

Mas neste exemplo nosso algoritmo recebeu apenas 5 valores de entrada. No mundo real precisamos ter a ideia de que os algoritmos receberão entradas imensas. Por isso precisamos sempre considerar sua complexidade para lidar com esses casos. Podemos ordenar as complexidades da seguinte maneira:

  • Desempenho logaritmico: é um algoritmo de muito bom desempenho, principalmente quando consideramos uma entrada grande.
  • Desempenho linear: Quando se tem uma entrada grande o algoritmo linear deixa de ser uma boa opção.
  • Desempenho Polinomial: Ele é ótimo para uma entrada pequena, mas para uma entrada grande, ele não é uma boa opção.
  • Desempenho Exponencial: Esse desempenho não é bom nem para entradas pequenas.

Após analisarmos as complexidades apresentadas, considerando que o algoritmo pode receber uma entrada de qualquer tamanho, podemos dizer que o Algoritmo A é preferível, depois na ordem, B, C e D, sendo este último o menos interessante deles. Logo a alternativa A está correta.

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