Enunciado
No que se refere ao SonarQube, às estruturas de dados e à complexidade de algoritmos, julgue os itens subsecutivos. Para grandes volumes de dados, um algoritmo com complexidade de tempo O(n) (linear) é considerado menos eficiente que um algoritmo com complexidade de tempo O(n log n), uma vez que o crescimento linear é mais acentuado que o crescimento logarítmico.
Escolha uma alternativa para ver o gabarito.
Gabarito: B
Errado. Para entradas grandes, O(n) é mais eficiente que O(n log n), e não o contrário. A função n log n é o produto de n por log n; como log n cresce (ainda que devagar) à medida que n aumenta, n log n acaba superando n. Exemplo: com n = 1.000.000, n log₂ n ≈ 20 milhões de operações, contra 1 milhão do algoritmo linear.
Base legal: Fundamento: análise assintótica (n log n = n × log n) e documentação Microsoft, List .Sort Para n > 2, log₂ n > 1, logo n log₂ n > n; com n = 1.000.000, n log₂ n ≈ 19.931.569. List .Sort: "This method is an O(n log n)...
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