Algoritmi i kompleksnost

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Koje od navedenih akcija se mogu izvesti na podaćnim strukturama?

Pretraživanje (correct)

Kompilacija

Deklaracija

Izvršavanje

Svaka jednostavna operacija na Random Access Machine se izvodi u tri vremenske jedinice.

False

Šta predstavlja T(n) u kontekstu brojenja operacija?

T(n) predstavlja funkciju koja daje broj izvršenih operacija u zavisnosti od broja ulaznih podataka.

Algoritam B je __________ od algoritma A.

brži Signup and view all the answers

Uparite akcije sa njihovim opisima:

Pretraživanje = Profinding specific data in a structure Sortiranje = Arranging data in a specified order Umetanje = Adding data to a structure Brisanje = Removing data from a structure Signup and view all the answers

Koje od sljedećih karakteristika opisuje algoritam?

Postupak za rješavanje problema Signup and view all the answers

Algoritmi ne moraju imati konačan broj koraka.

False Signup and view all the answers

Šta predstavlja ulaz u algoritmu?

Podaci koji se unose u algoritam radi obrade. Signup and view all the answers

Algoritam se može opisati putem ________ ili programskog jezika.

psевdoјезика Signup and view all the answers

Uparite sljedeće pojmove sa njihovim opisima:

Ulazni podaci = Podaci koji se obrađuju u algoritmu Izlazni podaci = Rezultat obrade ulaznih podataka Koraci algoritma = Postupci koji se izvršavaju radi rješavanja problema Procedura = Jasno definisan niz operacija ili instrukcija Signup and view all the answers

Koji od sledećih članova se uklanja kada se određuje složenost algoritma uz oznaku O(..)?

Svi članovi osim člana sa najvišim stepenom Signup and view all the answers

Složenost algoritma uvek zavisi samo od broja operacija koje se izvršavaju unutar petlji.

False Signup and view all the answers

Šta predstavljaju O(n), O(n^2) i O(log n) u kontekstu algoritama?

Asimptotska složenost algoritama. Signup and view all the answers

Složenost algoritma __________ se analizira na osnovu vremena potrebnog za izvršavanje svake njegove operacije.

rekurzije Signup and view all the answers

Uskladite različite formule složenosti sa odgovarajućim opisima:

O(1) = Konstantno vreme izvršavanja O(n) = Linearno vreme izvršavanja O(n^2) = Kvadratno vreme izvršavanja O(log n) = Logaritamsko vreme izvršavanja Signup and view all the answers

Koji izraz najbolje opisuje složenost petlji koji iterira od 0 do n?

O(n) Signup and view all the answers

Koji je najgori slučaj vremena izvršavanja rekurzivnog algoritma za faktorijal?

O(n) Signup and view all the answers

Koja od sledećih opcija najbolje opisuje funkciju T(n)?

Funkcija koja opisuje stvarno vreme izvršavanja algoritma. Signup and view all the answers

Gornja asimptotska granica je predstavljena kao O(g(n)).

True Signup and view all the answers

Šta je 'Gole O' u kontekstu analize algoritama?

Metod za procenu složenosti algoritma i gornja asimptotska granica. Signup and view all the answers

U formuli T(n) je O(g(n)) postoje pozitivne konstante c i _______ takve da T(n) < c g(n) za n > n0.

n0 Signup and view all the answers

Upoznajte sledeće termine sa njihovim definicijama:

T(n) = Vreme izvršavanja algoritma g(n) = Gornja granica T(n) n = Broj ulaznih podataka O(g(n)) = Asimptotska notacija Signup and view all the answers

Koja od sledećih tvrdnji je tačna o algoritmima A i B?

Algoritam A je bolji ako je TA(n) = 0. Signup and view all the answers

Za veoma velika n, ne možemo odrediti koji je algoritam brži bez dodatne analize.

True Signup and view all the answers

Koja je svrha korišćenja 'Gole O' notacije?

Da se pojednostavi procena složenosti algoritma i eliminišu nepotrebne detalje. Signup and view all the answers

Study Notes

Predmet: Algoritmi i kompleksnost

Predmet se bavi algoritmima i njihovom složenošću.
Sadrži teme kao što su: složenost algoritama, podatkovne strukture, vrste algoritama, algoritmi za sortiranje, drveća i grafovi, algoritmi za stabla i grafove.

Sadržaj

Složenost algoritama: analiza vremena izvršenja algoritama.
Podatkovne strukture: načini organizacije podataka za efikasno korišćenje.
Vrste algoritama: raznovrsni algoritmi prilagođeni različitim problemima.
Algoritmi za sortiranje: tehnike za sortiranje podataka (npr. brzo sortiranje, spajanje sortiranje).
Drveća i grafovi: strukture podataka za predstavljanje relacija između podataka.
Algoritmi za stabla i grafove: algoritmi za rad sa drvećima i grafovima (npr. pretraga grafom).

Ocjena

Laboratorijske vježbe: 20%
Domaći zadaci/projekti: 20%
Završni ispit: 60%
Aktivnost u nastavi: 10%

Literatura

The Algorithm Design Manual od Stevena S. Skiene (2008).
Introduction to Algorithms, 3rd Edition od Cormena, Leisersona, Rivest i Steina (2009).

Osnovni koncepti o algoritmima

Algoritmi: algoritam je korak-po-korak postupak za rješavanje problema.
Ulazni podaci: podaci koji se koriste kao ulaz u algoritam.
Izlazni podaci: rezultati dobijeni primjenom algoritma na ulazne podatke.
Složenost algoritama: mjera koliko je algoritam efikasan u vremenskom i prostorom pogledu.

Određivanje složenosti algoritama

Brojanje koraka: mjera složenosti algoritama se određuje brojanjem potrebnih operacija.
O(n): oznaka za opisivanje složenosti algoritama, gdje se uzima najveći stepen izraza.
Primjeri složenosti: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²), O(n³).

Druge note

Postoje i druge metode mjerenja složenosti algoritama kao što su O-notacija, ω-notacija, Θ-notacija, itd.
Algoritmi mogu biti efikasni ili neefikasni
Efikasnost se mjeri vremenskom i prostornom složenošću.
Složenost algoritama se može opisati pomoću notacije O, Ω, Θ.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Ovaj kviz se fokusira na analizu algoritama i njihovih složenosti. Kroz razne teme kao što su podatkovne strukture, vrste algoritama, i algoritmi za sortiranje, testira se vaše znanje o efikasnom korišćenju podataka. Pripremite se za ispit i laboratorijske vježbe uz ovaj izazovan kviz.