Flashcards de Comparação de algoritmos de ordenação e complexidade de tempo
Comparação de Algoritmos de Ordenação e Complexidade de Tempo
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Ordenação de Dados
70 cartões
Cartão 1
Pergunta: O que é ordenação de dados na ciência da computação?
Resposta: É a organização de elementos de uma lista ou array em uma ordem específica (crescente, decrescente, alfabética ou numérica).
Cartão 2
Pergunta: Por que a ordenação eficiente de dados é importante?
Resposta: É crucial para aplicações como pesquisa rápida (em bancos de dados), fusão de conjuntos de dados e apresentação compreensível de informações.
Cartão 3
Pergunta: Quais são as principais métricas para comparar algoritmos de ordenação?
Resposta: Complexidade de Tempo, Complexidade de Espaço e Estabilidade.
Cartão 4
Pergunta: O que mede a Complexidade de Tempo?
Resposta: A quantidade de tempo que um algoritmo leva para ser executado em função do tamanho da entrada (n), expressa pela notação Big O (O).
Cartão 5
Pergunta: Quais são os três casos de análise de Complexidade de Tempo?
Resposta: Melhor Caso, Caso Médio e Pior Caso.
Cartão 6
Pergunta: O que significa uma Complexidade de Tempo O(1)?
Resposta: Tempo constante, independente do tamanho da entrada.
Cartão 7
Pergunta: O que significa uma Complexidade de Tempo O(log n)?
Resposta: Tempo logarítmico, muito eficiente para grandes entradas.
Cartão 8
Pergunta: O que significa uma Complexidade de Tempo O(n)?
Resposta: Tempo linear, o tempo de execução cresce proporcionalmente ao tamanho da entrada.
Cartão 9
Pergunta: O que significa uma Complexidade de Tempo O(n log n)?
Resposta: Tempo linear-logarítmico, considerado muito eficiente para ordenação.
Cartão 10
Pergunta: O que significa uma Complexidade de Tempo O(n²)?
Resposta: Tempo quadrático, o tempo de execução cresce com o quadrado do tamanho da entrada, tornando-se ineficiente para grandes entradas.