Programming Essentials Deel 6

<p>De efficiëntie van een algoritme in termen van tijd en ruimte. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Het ophalen van een element uit een array met een index (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Om de efficiëntie van algoritmen te evalueren bij toenemende invoer. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>O(n^2) (D)</p> Signup and view all the answers

<p>O(n!) (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Gegevens programmeren (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Een probleem op te lossen door een reeks stappen te volgen. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>De tijd neemt kwadratisch toe met de invoergrootte (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Algoritmen beschrijven een proces of set regels voor probleemoplossing. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>De tijd neemt lineair toe met de invoergrootte (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Bij het analyseren van welk algoritme je moet kiezen voor grote datasets. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>O(n^2) (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Combinatorische problemen zoals de Toren van Hanoi (C)</p> Signup and view all the answers

<p>7n^3 (C)</p> Signup and view all the answers

<p>De tijd is constant, ongeacht de invoergrootte. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>O(n) (D)</p> Signup and view all the answers

<p>MergeSort (C)</p> Signup and view all the answers

<p>De tijd neemt toe in verhouding tot de logaritme van de invoergrootte. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>O(n log n) (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Omdat ze pas belangrijk worden bij kleine invoergroottes. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Te zorgen voor een efficiënte opslag en verwerking van gegevens. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Het geeft de uiterste tijdscomplexiteit van een algoritme aan. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Set (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Een structuur bestaande uit knopen met elk een verwijzing naar de volgende. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Elk knooppunt heeft maximaal twee kindknopen. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>O(n^2) (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Toepassing van LIFO (Last In, First Out) principe. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Ze zijn een set van instructies om een specifiek probleem op te lossen. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Het biedt snelle toegang tot waarden via sleutels. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Recursief algoritme (D)</p> Signup and view all the answers

Manieren om gegevens te organiseren, op te slaan en te beheren in het geheugen van een computer.

Een reeks stappen die een probleem oplossen of een taak uitvoeren.

Efficiëntie meten in tijd en ruimte voor datastructuren en algoritmen.

De hoeveelheid tijd die een algoritme nodig heeft om een taak te voltooien.

De hoeveelheid geheugen die een algoritme nodig heeft om te werken.

Een algoritme dat efficiënt is als de invoer (gegevens) groeit.

Een algoritme dat in staat is om verschillende soorten invoer te verwerken.

Het proces van het analyseren van een algoritme om te beoordelen of het voldoet aan de eisen.

De tijd die nodig is om een bewerking uit te voeren blijft altijd hetzelfde, ongeacht de grootte van de invoer.

De tijd om het algoritme uit te voeren neemt lineair toe met de grootte van de invoer.

De tijd neemt kwadratisch toe naarmate de invoer groeit.

De tijd verdubbelt voor elke extra invoer, extreem inefficiënt voor grote invoer.

De tijd groeit volgens het faculteit van de invoergrootte, zeldzaam maar extreem traag.

De tijd neemt toe met het kwadraat van de invoergrootte, typisch voor geneste lussen.

De tijd groeit volgens het kwadraat van de invoergrootte, typisch voor geneste lussen.

Recursieve problemen zoals de oplossing van de Toren van Hanoi. Sommige brute-force combinatorische problemen.

Big-O notatie beschrijft hoe de tijd of ruimte die een algoritme nodig heeft om te draaien groeit naarmate de invoer groter wordt.

De focus ligt op het grootste deel van de groei, ofwel de dominante term. Minder belangrijke termen worden genegeerd.

Constant betekent dat de tijd of ruimte die het algoritme nodig heeft altijd hetzelfde blijft, ongeacht de grootte van de invoer.

Logaritmische tijd betekent dat de tijd of ruimte die het algoritme nodig heeft groeit met de logaritme van de invoer.

Lineaire tijd betekent dat de tijd of ruimte die het algoritme nodig heeft proportioneel groeit met de grootte van de invoer.

Linear-logaritmisch tijd is een compromis - het algoritme is veel sneller dan O(n^2) maar iets langzamer dan O(n log n).

Kwadratische tijd betekent dat de tijd of ruimte exponentieel groeit met de grootte van de invoer.

In Big-O analyse negeren we constante factoren en focussen we op de dominante term.

Een datastructuur is een manier om data te organiseren en te beheren. Het definieert de relatie tussen data-elementen en hoe ze worden opgeslagen en opgehaald, zodat je efficiënt met data kunt werken.

Met Big-O Notatie kun je de efficiëntie van verschillende algoritmen vergelijken. Dit helpt je de beste keuze te maken voor een specifiek probleem.

Het beschrijft de relatieve grootte van een algoritme. De notatie geeft aan hoe de bronnen groeien naarmate de invoer toeneemt.

O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) zijn veelvoorkomende notaties. Elk beschrijft een specifieke groei van tijd of ruimte.

Bijvoorbeeld, O(n) betekent dat de rekentijd lineair groeit met de invoer. Als de invoer verdubbelt, verdubbelt de tijd ook.

Big-O Notatie wordt gebruikt om algoritmen te analyseren, te vergelijken en te optimaliseren. Het helpt om de efficiëntie te beoordelen en de beste keuze te maken voor een bepaalde taak.

Een onveranderbare reeks van elementen. Denk aan een identiteitskaart met naam, adres en geboortedatum.

Een veranderbare, geordende lijst van elementen, toegankelijk via indexen. Denk aan een shoppinglijst waarin je items kunt toevoegen, verwijderen of wijzigen.

Een verzameling van key-value paren. Denk aan een woordenboek waar elk woord (key) gekoppeld is aan een definitie (value)

Een verzameling van unieke elementen zonder een vaste volgorde. Denk aan een set met verschillende vruchten.

Een lineaire datastructuur waarbij elk element naar het volgende element verwijst. Denk aan een treinwagons.

Een hiërarchische datastructuur met een wortelknoop en vertakkende subknopen. Denk aan een stamboom.

Een LIFO (Last-In, First-Out) datastructuur. Denk aan een stapel boeken.