Trắc nghiệm Tin học 11 Cánh diều KHMT bài 5 Đánh giá thuật toán

A A. O(1) B B. O(log n) C C. O(n) D D. O(n^2)

A A. O(1) B B. O(log n) C C. O(sqrt(n)) D D. O(n)

A A. Tình huống mà thuật toán chạy nhanh nhất. B B. Tình huống mà thuật toán yêu cầu lượng bộ nhớ tối thiểu. C C. Tình huống mà thuật toán yêu cầu thời gian hoặc không gian sử dụng tối đa. D D. Tình huống mà thuật toán sử dụng ít lệnh nhất.

A A. O(n) B B. O(n log n) C C. O(n^2) D D. O(2^n)

A A. O(n) B B. O(n^2) C C. O(log n) D D. O(1)

A A. O(n) B B. O(n log n) C C. O(n^2) D D. O(log n)

A A. Vì nó chỉ thực hiện một vài phép cộng. B B. Vì nó tính toán lại các giá trị Fibonacci đã biết nhiều lần. C C. Vì nó sử dụng quá ít bộ nhớ. D D. Vì nó yêu cầu truy cập dữ liệu từ ngoài.

A A. O(n) B B. O(n log n) C C. O(n^2) D D. O(log n)

A A. Chỉ các cấu trúc dữ liệu lớn. B B. Chỉ các cấu trúc dữ liệu phức tạp. C C. Tất cả các cấu trúc dữ liệu, vì cách tổ chức và truy cập dữ liệu ảnh hưởng đến hiệu quả thao tác. D D. Không có cấu trúc dữ liệu nào ảnh hưởng đến độ phức tạp.

A A. Để đảm bảo thuật toán luôn chạy đúng trong mọi trường hợp. B B. Để lựa chọn thuật toán hiệu quả nhất về thời gian và không gian cho một bài toán cụ thể. C C. Để làm cho mã nguồn dễ đọc và dễ bảo trì hơn. D D. Để giảm thiểu số lượng dòng code.

A A. O(n) B B. O(n log n) C C. O(n^2) D D. O(log n)

A A. 4 B B. 8 C C. 16 D D. Log2(16)

A A. Chất lượng mã nguồn và độ dễ đọc. B B. Số lượng lệnh cần thực hiện theo thời gian chạy trên một máy tính cụ thể. C C. Số lượng lệnh cần thực hiện phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu đầu vào. D D. Tốc độ xử lý của phần cứng máy tính.

A A. Thuật toán có độ phức tạp không đổi, không phụ thuộc đầu vào. B B. Thời gian chạy của thuật toán tăng tuyến tính với kích thước dữ liệu đầu vào. C C. Thời gian chạy của thuật toán tăng theo bình phương kích thước dữ liệu đầu vào. D D. Thời gian chạy của thuật toán tăng theo logarit kích thước dữ liệu đầu vào.

A A. Sắp xếp chọn (Selection Sort) B B. Sắp xếp chèn (Insertion Sort) C C. Sắp xếp nhanh (Quick Sort) hoặc Sắp xếp trộn (Merge Sort) D D. Sắp xếp bong bóng (Bubble Sort)

A A. Vì nó sử dụng quá nhiều biến cục bộ. B B. Vì nó có thể tạo ra nhiều lời gọi hàm lặp lại, tốn bộ nhớ ngăn xếp và thời gian xử lý. C C. Vì nó luôn có độ phức tạp cao hơn thuật toán lặp. D D. Vì nó không thể xử lý dữ liệu lớn.

A A. Tình huống mà thuật toán chạy nhanh nhất. B B. Tình huống mà thuật toán yêu cầu thời gian hoặc không gian sử dụng trung bình trên tất cả các đầu vào có thể. C C. Tình huống mà thuật toán yêu cầu lượng bộ nhớ tối thiểu. D D. Tình huống mà thuật toán gặp ít lỗi nhất.

A A. Độ phức tạp thời gian. B B. Độ phức tạp không gian. C C. Tính đúng đắn (correctness). D D. Số lượng dòng code.

A A. O(1) B B. O(n) C C. O(log n) D D. O(n^2)

A A. Thời gian tối đa mà thuật toán cần để hoàn thành. B B. Lượng bộ nhớ (RAM hoặc không gian lưu trữ) mà thuật toán sử dụng. C C. Số lượng các phép toán số học mà thuật toán thực hiện. D D. Số lượng các biến được khai báo trong mã nguồn.

A A. Thời gian chạy tăng theo bình phương kích thước dữ liệu. B B. Thời gian chạy tăng theo logarit kích thước dữ liệu. C C. Thời gian chạy không phụ thuộc vào kích thước dữ liệu. D D. Thời gian chạy tăng tuyến tính với kích thước dữ liệu.

A A. Thuật toán A, vì nó hiệu quả hơn khi n lớn. B B. Thuật toán B, vì nó đơn giản hơn. C C. Cả hai đều như nhau. D D. Phụ thuộc vào ngôn ngữ lập trình.

A A. Thời gian chạy sẽ tăng gấp đôi. B B. Thời gian chạy sẽ tăng gấp bốn lần. C C. Thời gian chạy sẽ giảm một nửa. D D. Thời gian chạy sẽ giữ nguyên.

A A. Tìm kiếm tuần tự (Linear Search). B B. Tìm kiếm nhị phân (Binary Search). C C. Tìm kiếm nội suy (Interpolation Search). D D. Tìm kiếm nhảy (Jump Search).

A A. Khi kích thước dữ liệu đầu vào rất nhỏ. B B. Khi kích thước dữ liệu đầu vào lớn. C C. Khi thuật toán O(n^2) sử dụng ít bộ nhớ hơn. D D. Khi thuật toán O(n log n) khó cài đặt hơn.