O desempenho ou a eficiência na solução de problemas está relacionado a vários elementos, tais como a complexidade de tempo e espaço necessários para resolver o problema. Assim, considerando que nesta Unidade utilizamos a notação conhecida como big-O, com a forma O(expressão), que permite identificar a eficiência de um algoritmo – quanto à velocidade ou memória – para resolver determinado problema, dentro do estudo de métodos para a resolução de problemas por meio de buscas em um espaço de estados, vimos as complexidades de tempo e espaço dos métodos estudados, de modo que:
a) em um espaço de estados com fator de ramificação b, profundidade da solução mais rasa d e profundidade máxima m, um método de busca com eficiência em tempo de execução de O(bd/2) será pior que outros com eficiências de O(bm) e O(bd/2).
b)em um espaço de estados com fator de ramificação b, profundidade da solução mais rasa d e profundidade máxima m, um método de busca com eficiência O(bd+1) em tempo de execução será melhor que outro com eficiência de O(bd/2).
c)todos os métodos estudados são eficientes, uma vez que apresentam complexidades de tempo e memória logarítmicas.
d) em um espaço de estados com fator de ramificação b, profundidade da solução mais rasa d e profundidade máxima m, um método de busca com eficiência em tempo de execução de O(bd/2) será melhor que outros com eficiências de O(bm) e O(bd+1).
e) em um espaço de estados com qualquer estrutura, a situação ideal será ter um método de busca com complexidades de tempo e memória exponenciais.
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Alternativa - D
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d) em um espaço de estados com fator de ramificação b, profundidade da solução mais rasa d e profundidade máxima m, um método de busca com eficiência em tempo de execução de O(bd/2) será melhor que outros com eficiências de O(bm) e O(bd+1).
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