Сертификат "Алгоритмы и модели вычислений"
  • Сертификат "Алгоритмы и модели вычислений"
  • Сертификат "Алгоритмы и модели вычислений"
Сертификат "Алгоритмы и модели вычислений"
  • Сертификат "Алгоритмы и модели вычислений"
  • Сертификат "Алгоритмы и модели вычислений"

Алгоритмы и модели вычислений

700,00 руб.
В течение часа!
Экзамен "Алгоритмы и модели вычислений" для пользователей и системных администраторов.
Количество
Есть в наличии!

Форма сдачи теста: Экстерн
Количество вопросов: 30
Проходной балл: 90% и выше
Срок действия сертификата: неограничен

Сертификат появляется в профиле ресурса INTUIT, и Вы можете заказать его бумажную версию на сайте INTUIT.
10756 шт.
Внимание !
Вопросы к тесту выложены исключительно в ознакомительных целях: количество вопросов может не совпадать с действительным, актуальность не поддерживается,- за решением теста Welcome to the cashier!

Множество дуг и узлов носит название

терминал
граф   
суппорт



Пара узлов графа носит название

ветвь
константа
дуга



Граф, в котором дуги имеют ориентацию, носит название

конечный
структурный
ориентированный



Что представляет собой поток в сети?

функцию
симплекс
матрицу



Граф, в котором выделен источник и сток, и каждой дуге назначена ее пропускная способность, носит название

сеть
контейнер
орграф



Для того, чтобы граф считался сетью, среди его вершин следует выделить

сток
источник
лидера группы 


Поток нулевой мощности носит название

диссоциация
конкатенация
циркуляция
   
   

Разбиение потока на две части носит название

терминация
разрез
вариация



Сумма пропускных способностей рёбер разреза называется

величиной разреза
объемом разреза
маркировкой разреза



Дуга, расположенная по ориентации потока, носит название

стандартная
реверсная
прямая



Дуги, которые расположены против направления из истока в сток, называются

аддитивными
обратными
возвратными



Поток максимален тогда и только тогда, когда в остаточной сети нет

кратных дуг
увеличивающего пути
петель



Конечное число операций алгоритма Форда-Фалкерсона выражается значением

O(Umlog(n))
O(nmU)
O(nlog(m)U)



Какое количество операций необходимо для построения увеличивающегося пути?

O(log(n))
O(n2)
O(n)



Какие из приведенных ниже значений могут быть элементами матрицы инцидентности?

1
-1
0


Длина слов, с которым работает алгоритм Форда-Фалкерсона, выражается значением

O(lg(U))
O(log2(U))
O(ln(U))



Если путь из вершины в сток содержит хотя бы одну насыщенную дугу, он называется

блокированным
конструктивным
возвратным



Какое количество памяти необходимо для работы алгоритма Форда-Фалкерсона?

O(n2 log2(U))
O(n2U)
O(n2)



На каждой итерации нахождения тупикового потока сети выполняется

достройка
балансирование
конвергенция



Если поток в источник блокирован, то такой поток называется

разностным
тупиковым
конечным



Величина максимального потока определяется

любым местом в сети
самым узким местом в сети
самым широким местом в сети



Балансирование при нахождении тупикового потока производится на дефицитных вершинах

минимального ранга
максимального ранга
нулевого ранга



Алгоритм Форда-Фалкерсона может работать бесконечно, если величина пропускной способности

натуральное число
иррациональное число
отрицательное число



Величина произвольного потока в сети ограничена сверху величиной

модуля пропускной способности
величиной произвольного разреза
объемом вершин потока



Если сток является помеченным, то

разрез является максимальным
алгоритм Форда-Фалкерсона является зацикленным
существует увеличивающийся путь



Построение начального потока алгоритма Карзанова занимает времени

O(log(m))
O(2m)
O(m)



Какое количество операций необходимо при замене потока в алгоритме Карзанова?

O(2m2-1)
O(m/2)
O(m)



Какое количество операций занимает процедура расстановки меток в алгоритме Карзанова?

O(2m-1)
O(m)
O(m2)



Какое количество раз обрабатывается насыщенная дуга при нахождении тупикового потока?

1
m-1
2



На каждом шагу алгоритма Карзанова количество частично насыщенных дуг ограничено значением

m
3mn
2n2



Количество обработок насыщенных дуг ограничено сверху значением

m
log(m)
m2



Для чего применяется алгоритм Карзанова?

для нахождения максимального потока
для нахождения максимального разреза
для насыщения вершин



Если количество дуг в потоке выражается значением O(n2)), алгоритм Карзанова занимает времени

O(n2)
O(n3)
O(n)



Какой алгоритм работает быстрее: Форда-Фалкерсона или Карзанова?

одинаково
Карзанова
Форда-Фалкерсона



Из приведенных ниже характеристик выберите те, которые соответствуют работам в многопроцессорном расписании:

комплексность
длительность
потоковость



К характеристикам работы в многопроцессорном расписании следует отнести

коэффициент суммарного потока
директивный интервал
модуль величины потока



Директивный интервал в многопроцессорном расписании является

временным
скалярным
векторным



В многопроцессорном расписании для каждой работы следует указывать

номер процессора
тип данных
интервал выполнения



При выполнении работ переключения с одного процессора на другой

невозможны
допускаются
приведут к выходу из строя оборудования



Прерывания и переключения в многопроцессорном расписании

являются необходимыми
производятся согласно реверсному порядку
не требуют временных издержек



Какое количество процессоров выполняет заданную работу в фиксированный момент времени в многопроцессорном расписании?

1
множество
2



Расписание, при котором каждая работа получает в точности определенное время процессора (длительность), и выполняется в директивном интервале, носит название

допустимое
идеальное
вариативное



Какое количество работ выполняется одним процессором в фиксированный момент времени в многопроцессорном расписании?

множество
одна
более трех



Количество операций алгоритма упаковки оценивается значением

O(n)
O(n2)
O(logn)



Слово в алгоритме упаковки имеет размер

O(lgT)
O(T)
O(2T)



Длительность каждой работы в многопроцессорном расписании должна быть равна

модулю работы
величине директивного интервала
коэффициенту связности



В каком случае может применятся алгоритм упаковки?

при нулевых директивных интервалах
при одинаковых директивных интервалах
при разных директивных интервалах



Какие узлы присутствуют в сети при использовании алгоритма Танаева?

узлы-интервалы
узлы-маркеры
узлы-коннекторы



Какое количество памяти требуется для реализации алгоритма упаковки?

O(nlgT)
O(lgT)
O(n)



Поток в сети в алгоритме Танаева интерпретируется

как процессорное время
как пропускная способность
как модуль работ



Пропускные способности входящих в сток дуг в сети в алгоритме Танаева равны

коэффициенту семантической нагрузки
модулю возврата действия
процессорному времени на одну работу



Какие узлы применяются в сети при использовании алгоритма Танаева?

узлы-работы
узлы-интервалы
узлы-терминалы



Сумма интервалов процессорного времени на выполнение работ в алгоритме Танаева представляет собой

суммарный коэффициент заполнения
величину потока
модуль мощности работ



Какой алгоритм необходимо применить к сети в алгоритме Танаева, если все выходные дуги насыщены?

алгоритм упаковки
алгоритм Мейера
алгоритм симплекса



Если максимальный поток в алгоритме Танаева не насытил хотя бы одну выходную дугу, то

нет выхода по мощности для работ
такой алгоритм неверно составлен
допустимого расписания не существует



Чтобы полностью определить допустимое расписание в алгоритме Танаева с помощью алгоритма Карзанова нужно

O(lgn) операций
O(2n) операций
O(n3) операций



Чтобы полностью определить допустимое расписание в алгоритме Танаева с помощью алгоритма упаковки нужно

O(n2) операций
O(lgn) операций
O(n) операций



Максимальное количество прерываний и переключений в алгоритме Танаева составляет

m
2m
m-1



В двоичном дереве левого и правого потомка

имеет любая вершина, кроме листа
не может иметь ни одна вершина
имеет любая вершина



В худшем случае алгоритм Танаева выполняется

за O(n) операций
за O(n2)
за O(n3)



В двоичном дереве с n вершинами вершины с номерами [n/2]+1… n называются

контейнерами
листьями
потомками


Двоичное дерево, в котором значение в любой вершине больше (меньше), чем значения ее потомков, носит название

массив
стек
куча



Высота кучи определяется высотой

маркеров
корневого узла
листов



Число дуг в самом длинном пути, ведущем из вершины в лист, называется

мощностью
высотой
модулем



Высота кучи равна

O(n)
O(logn)
O(n2)



Извлечение элемента из кучи в худшем случае выполняется за время

O(logn)
O(2n-1)
O(n)



Для создания кучи из неупорядоченного массива входных данных необходимо

O(nlogn) операций
O(n) операций
O(2n) операций



К достоинствам алгоритма пирамидальной сортировки следует отнести

всего O(1) дополнительной памяти в специфических случаях
наличие доказанной оценки худшего случая O(logn)
хорошее сочетание с подкачкой памяти



Алгоритм пирамидальной сортировки работает в худшем случае за время

O(n)
O(logn)
O(nlogn)



К недостаткам пирамидальной сортировки следует отнести

сложность реализации
плохое сочетание с кэшированием
неустойчивость



Задача распознавания свойств характеризуется

Вопросами
детерминизмом
списком параметров



К словам алфавита в задаче распознавания свойств следует от нести

0
,
"да"



Вопрос в задаче распознавания свойств ставится в виде

предиката
конкатенации свойств
параллельных вычислений



Каким образом обозначается длина слова x в задаче распознавания свойств?

[x]
|x|
{x}



Значения всех параметров в задаче распознавания свойств формируют

логику
контейнер
слово



К составляющим частям машины Тьюринга следует отнести

начальное состояние
конечное состояние с неизвестным ответом
конечное состояние



Из приведенных ниже записей выделите составляющие части машины Тьюринга:

входной алфавит
конечный алфавит
терминальный алфавит



Какие из приведенных ниже элементов являются составляющими частями машины Тьюринга?

функция перехода
модификатор ввода
пустой символ



Имитация других исполнителей машиной Тьюринга осуществляется с помощью заданий

правил перехода
конечного алфавита
модуля сдвига параметров



Если каждой комбинации состояния и ленточного символа в таблице соответствует не более одного правила, машина Тьюринга называется

корректирующей
детерминированной
параметризированной



Правила перехода формируются с помощью

функций корректировки соответствия параметров
алгоритма, реализуемого машиной Тьюринга
конечного алфавита символов



Если существует пара (ленточный символ - состояние), для которой существует две и более команд, такая машина Тьюринга называется

недетерминированной
вариативной
маркированной



Тип формального языка, называемый разрешимым по Тьюрингу, носит название

детерминантный язык
формализованный язык
рекурсивный язык



Для какого состояния машины Тьюринга не формируются правила

для заключительного
для нулевого
для начального



При любом входе машина Тьюринга должна

переписывать все правила
останавливаться
заменять символы алфавита



Класс всех рекурсивных языков обозначается

RL
RF
R



Рекурсивное подмножество множества всех возможных слов в алфавите формального языка носит название

формальный рекурсивный язык
конкатенационный рекурсивный язык
терминальный рекурсивный язык



Формальный язык, для которого существует машина Тьюринга, которая останавливается на любой входной цепочке и допускает ее тогда и только тогда, когда она принадлежит языку, является

рекурсивным
ковалентным
вариативным



Из приведенных ниже операций выделите те, по которым рекурсивные языки замкнуты:

Разность
пересечение
дополнение



По каким из приведенных ниже операций замкнуты рекурсивные языки?

замыкание Клини
объединение
конкатенация



К рекурсивным языкам следует отнести

контекстно-свободные языки
контекстно-зависимые языки
регулярные языки



Рекурсивно перечислимое подмножество множества всевозможных слов над алфавитом языка представляет собой

вариативно распознаваемый формальный язык
модульно распознаваемый формальный язык
рекурсивно распознаваемый формальный язык



Если язык распознаваем некоторой полиномиальной машиной Тьюринга, то он называется

полиномиально распознаваемым
полиномиально структурированным
полиномиально конкретизированным



Класс всех рекурсивно распознаваемых языков называется

RF
RG
RE



Языки, для которых существуют распознающие их предикаты класса P, следует отнести

к классу PP
к классу NPC
к классу P



К примерам алгоритмов класса P следует отнести

перемножение матриц
выяснение связности графов
алгоритмы целочисленного деления



Сложность функции в классе P, вычисляемой некоторой машиной Тьюринга, зависит

от длины слова
от типа алфавита
от модуля считывания




Если классы P и NP равны, то любую задачу из класса NP можно будет решить

за O(1) времени
за полиномиальное время
за экспоненциальное время



Множество алгоритмов, время работы которых существенно зависит от размера входных данных, и которое уменьшается при предоставлении алгоритму некоторых дополнительных сведений, носит название

класс PC
класс DP
класс NP



Всякую задачу, принадлежащую NP, можно решить

за логарифмическое время
за экспоненциальное время
за линейное время



К NP-полным задачам следует отнести

задачу о вершинном покрытии
задачу о выполнимости булевых формул
задачу о клике



Задача из класса NP, к которой можно свести любую другую задачу из класса NP, называется

NP-полной
NP-корректной
NP-модифицированной



Определение факта, принадлежит ли данное слово языку, носит название

задача распознавания
задача включения
задача принадлежности



Из приведенных ниже областей выберите те, в которых реализованы NP-полные задачи:

теория чисел
теория расписаний
математическое программирование



Класс всех NP-полных языков обозначается

NPC
Co-P
PN



Какое количество литералов применяется в задаче 3-выполнимости?

3
не менее 2
более 4



К NP-полным задачам следует отнести

задачу выполнимости
задачу разбиения
задачу конкретизации параметров



Из приведенных ниже записей выделите NP-полные задачи:

задача 3-сочетания
задача 3-выполнимости
задача 3-тождественности



Какие из приведенных ниже записей соответствуют NP-полным задачам?

вершинное покрытие
Гамильтонов цикл
клика



Экземпляром задачи выполнимости является

булева формула
список констант
массив идентификаторов



К элементам экземпляра задачи выполнимости следует отнести

Операции
имена переменных
скобки



Какие операции применяются в формулах в задаче выполнимости?

исключающее "или"
"или"
"не"



Задача выполнимости булевых формул в k-конъюнктивной нормальной форме является NP-полной при значении k

меньше 3
больше 4
не меньше 3



Является ли задача выполнимости в нормальной конъюнктивной форме NP-полной?

да, является
является только для комплексных аргументов
нет, не является



Каков размер вершинного покрытия с 10 вершинами?

log10
10
210-1



Число входящих в вершинное покрытие вершин является его

размером
объемом
3степенью



Множество вершин S графа такое, что у каждого ребра графа хотя бы один из концов входит в S, носит название

вершинное покрытие
аддитивное покрытие
коронарное покрытие



Граф с n вершинами имеет вершинное покрытие размера k тогда и только тогда, когда данный граф имеет независимый набор размера

nlogk
2n-k2
n-k



В чем суть задачи о вершинном покрытии?

в нахождении минимального вершинного покрытия
в определении степени вхождения вершин в вершинном покрытии
в нахождении наибольшего вершинного покрытия



Множество вершин является вершинным покрытием тогда и только тогда, когда его дополнение является

терминальным графом
кликой
независимым набором



Простая цепь, проходящая через все вершины графа, называется

темперной
когнитивной
гамильтоновой


Путь, содержащий каждую вершину графа ровно один раз, носит название
Гамильтонов цикл

Марковский цикл
Эйлеров цикл



Гамильтонов путь, начальная и конечная вершины которого совпадают, называется

гамильтоновым разрезом
гамильтоновым перебором
гамильтоновым циклом



Пусть p - число вершин в данном графе. Если степень каждой вершины не меньше, чем p/2, то граф является

остовным
параллельным
гамильтоновым



Граф является гамильтоновым тогда и только тогда, когда его замыкание представляет собой

планарный граф
гамильтонов граф
остовный граф



Если в графе степени любых двух несмежных вершин не меньше общего числа вершин в графе, то такой граф считается

вариативным
гамильтоновым
рекурсивным



Если NP не равно co-NP, то любая задача, которая лежит и в классе NP и в классе co-NP

является NP-полной
является NP-тривиальной
не может быть NP-полной



Класс сложности co-NP определяется

для одного языка
для двух языков
для множества языков



Класс дополнений языков из NP носит название

a-NP
co-NP
re-NP



К подклассам эквивалентности класса NP следует отнести

SP
PP
NPC



На пересечении классов NP и co-NP лежит

класс NC
класс RNP
класс P



Если задача лежит одновременно в классе NP и в классе co-NP, то она лежит

в классе NCP
в классе P
в классе N



Сколько общих элементов имеют между собой классы co-NPC и NP?

ни одного
1
множество



Пересекаются ли классы P и NPC?

да, пересекаются
нет, не пересекаются
только в классе co-NP



В каком классе лежит задача линейного программирования?

RNP
P
co-NPE



Подмножество вершин графа, такое, что между каждой парой вершин этого подмножества существует ребро и, кроме того, это подмножество не принадлежит никакому большому подмножеству с тем же свойством, носит название

контейнер
клика
пробой



В неориентированном графе подмножество вершин, каждые две из которых соединены ребром графа, называется

дуплексом
кликой
симплексом



Максимальный полный подграф графа называется

проходом
остовом
кликой



Размер клики определяется

степенью полуисходов в графе
количеством вершин в ней
числом проходов по вершинному покрытию



В оптимизационной задаче о клике необходимо найти в графе

клику нулевого размера
клику минимального размера
клику максимального размера



Необходимым и достаточным условием для существования клики размера k является наличие независимого множества в дополнении графа, размера не менее

2k
k-1
k



Если в индивидуальной задаче нет чисел, то функция максимума для каждой задачи полагается равной

0
бесконечности
1



Функция максимума из множества индивидуальных задач принимает значение, равное

максимальному числу параллельных проходов по вершинному покрытию
максимальному числу в задаче
максимальной клике в графе

Внимание !
Вопросы к тесту выложены исключительно в ознакомительных целях: количество вопросов может не совпадать с действительным, актуальность не поддерживается,- за решением теста Welcome to the cashier!

Функция максимума определена на множестве

индивидуальных задач
задач с ответом "нет"
задач с ответом "да"



Если в задаче нет полинома длины, который сверху ограничивал функцию максимума, то такая задача называется

задачей частичного возврата
задачей с числовыми параметрами
задачей максимальной эквивалентности



Задача с числовыми параметрами - это задача, в которой

нет полинома длины, который сверху ограничивал функцию максимума
есть минимальное вершинное покрытие с нулевой вершиной
максимальная клика совпадает по значениям с полиномом максимумов



От каких из приведенных ниже элементов зависит задача с числовыми параметрами?

от функции максимума
ни от функции максимума, ни от полинома длины
от полинома длины



Полином, ограничивающий вычислительную сложность псевдополиномиального алгоритма, зависит

от функции длины
от функции терминалов
от функции разбиения



Алгоритм, вычислительная сложность которого ограничена сверху полиномом от функции длины и функции максимума, носит название

конкатенационный
унимодальный
псевдополиномиальный



От каких из приведенных ниже функций зависит полином, ограничивающий вычислительную сложность псевдополиномиального алгоритма?

функция возврата
функция максимума
функция связности



Если количество операций и длины слов алгоритма ограничиваются полиномом от функции длины и функции максимума, то такой алгоритм будет

жадным
псевдополиномиальным
возвратным



От выбора каких функций зависит псевдополиномиальность алгоритма?

от выбора функций псевдополиномиальность алгоритма не зависит
функции максимума
функции длины



Если в алгоритме присутствуют только операции сложения и вычитания, то длина результата каждой операции

больше длины операндов в два раза
не более чем на одну единицу превышает длину операндов
меньше длины операций в два раза



При решении задачи о максимальном потоке с помощью псевдополиномиального алгоритма в качестве функции максимума берется максимальное значение

суммы индексов вершин и пропускных способностей
величины клики и вершинного покрытия
пропускной способности и числа, ограничивающего максимальный поток



К элементам задачи о максимальном потоке в виде задачи распознавания свойств следует отнести
Сеть
исток и сток
пропускные способности



Задачу о максимальном потоке можно сформулировать в виде задачи

пакетного моделирования
увеличения проходимости
распознавания свойств



Какие операции используются в алгоритме Форда-Фалкерсона?

вычитание
умножение
сложение



Сумма всех пропускных способностей дуг в сети носит название

величина клики
величина вершинного покрытия
величина потока



Количество операций сложения и вычитания в алгоритме Форда-Фалкерсона составляет

O(lognm)
O(nlogm)
O(nmU)



Задача является NP-полной в сильном смысле, если

существует подзадача для этой задачи, принадлежащая NPC
вершинное покрытие данной в задаче сети составляется псевдополиномиальным алгоритмом
она принадлежит классу NP



Любая NP-полная задача без числовых параметров является

NP-завершенной
NP-полной в сильном смысле
NP-зависимой



Если числа, которые присутствуют в формулировке задачи, равномерно ограничены сверху константой, то на данном подмножестве индивидуальных задач псевдополиномиальный алгоритм становится

равномерным
полиномиальным
терминальным



К NP-полным в сильном смысле задачам следует отнести

задачу терминального обобщения полиномов
задачу конкатенации подмножеств
задачу о коммивояжере



К NP-полным в сильном смысле задачам следует отнести

задачу многопроцессорного расписания
задачу линеаризации вершинных покрытий
задачу потоковой сводимости в графе



К элементам входа для задачи РМПС следует отнести

Задачи
директивный срок
длительности



Из полиномиальной сводимости для задач распознавания свойств следует

сводимость по Тьюрингу
вариативная сводимость
комплексная сводимость



Из полиномиальной сводимости для задач распознавания свойств следует

вариативная сводимость
комплексная сводимость
сводимость по Тьюрингу



Если существует NP-полная задача П1, которая сводится по Тьюрингу к задаче П2, то задача П2 является

NP-сводимой
NP-трудной
NP-легкой



К оптимизационным задачам следует отнести

задачу о комплексных вершинах
задачу многопроцессорного расписания
задачу о разбиении



Оптимизационный вариант задачи о коммивояжере является

NP-вариативным
NP-трудным
NP-легким



Множество NP-трудных задач обозначается

NPX
NPH
NPC



Множество NPH определяет

NP-трудные задачи
NP-разрешимые задачи
NP-комплексные задачи



Если задача П сводится по Тьюрингу к оптимизационной, то задача П является

NP-трудной
NP-легкой
NP-маркированной



Если задача П1 сводится по Тьюрингу к задаче П2 из класса NP, то задача П1 является

NP-терминальной
NP-легкой
NP-конечной



При использовании приближенного алгоритма необходимо учитывать

необходимую память
сложность
погрешность



Длина интервала от нуля до момента завершения работы в задаче многопроцессорного расписания определяет

модуль расписания
коэффициент сводимости расписания
длину расписания



Существует ли полиноминально точный алгоритм решения оптимизационной задачи многопроцессорного расписания?

нет, не существует
да, существует
только когда количество работ ограничено сверху константой



Для приближенного решения оптимизационной задачи многопроцессорного расписания используют

эвристические алгоритмы
генетические алгоритмы
муравьиные алгоритмы



В задаче о вершинном покрытии необходимо найти

максимальное вершинное покрытие
минимальное вершинное покрытие
нулевое вершинное покрытие



Если P не равно NP, то для оптимизационной задачи вершинного покрытия

не существует приближенного алгоритма решения
соответствие классов NPH и NPC определяется с помощью сведения по Тьюрингу
существует полиномиальный алгоритм решения



Оптимизационная задача о вершинном покрытии является

NP-неопределенной
NP-трудной
NP-легкой



Какое количество раз гамильтонов цикл проходит через каждую вершину сети, если количество узлов равно n?

1
n-1
n



Гамильтонов цикл - это

минимальный путь в сети от истока к стоку
цикл, который проходит ровно один раз через каждый узел
обратное вершинное покрытие



Цикл в сети, который проходит ровно один раз через каждый узел, носит название

эйлеров цикл
гамильтонов цикл
цикл Лагранжа



Какое количество ребер в дереве с n вершинами?

2n-1
n-1
n



Связный граф, в котором n вершин и n-1 ребро, носит название

остов
дерево
клика



Пусть граф имеет 100 вершин. Каким должно быть количество ребер, чтобы граф был деревом?

99
101
100



Ациклический подграф данного графа, в который входят все вершины данного графа, носит название

комплексное дерево
остовное дерево
вершинное покрытие



Каково количество компонент связности в остовном дереве графа, если в графе их n?

n-1
n+1
n



Остовное дерево - это

совокупность вершин с максимальными пропускными способностями
клика, имеющая наименьшую мощность
ациклический подграф данного графа, в который входят все вершины данного графа



Метод ветвей и границ используется

как для точного, так и для приближенного поиска решений
только для приближенного поиска решений
только для точного поиска решений



Сумма длин ребер остовного дерева носит название

мощность дерева
длина дерева
рекурсия дерева



Остовное дерево называется минимальным, если

имеет минимальное количество вершин
имеет минимальную длину
имеет минимальное количество ребер



Общим алгоритмическим методом для нахождения оптимальных решений различных задач оптимизации является

метод строк и столбцов
метод ветвей и границ
метод конечноразностных полиномов



Метод ветвей и границ является

конкатенационным
комбинаторным
рекурсивным



Из приведенных ниже записей выделите этапы метода ветвей и границ:

ветвление
нахождение оценок
скаляризация



Разбиение области допустимых решений на подобласти меньших размеров в методе ветвей и границ представляет собой

процедуру детерминации
процедуру ветвления
процедуру полиномизации



Какие из приведенных ниже процедур используются в методе ветвей и границ?

процедура ветвления
процедура формирования рекурсивных циклов
процедура векторизации



Если при решении задачи минимизации методом ветвей и границ нижняя граница для подобласти A дерева поиска больше, чем верхняя граница какой-либо ранее просмотренной подобласти B, то

подобласть B не рассматривается для потенциального решения
метод ветвей и границ не может быть реализован
подобласть A может быть исключена из дальнейшего рассмотрения



Подобласти, образовавшиеся в результате процедуры ветвления в методе ветвей и границ, образуют дерево, называемое

деревом поиска
деревом выборки
деревом связей



Если нижняя граница для узла дерева совпадает с верхней границей, то это значение является

нулем функции
минимумом функции
максимумом функции



При многопроцессорном расписании в фиксированный момент времени один процессор может выполнять

только одну работу
две и более работ
множество работ



В фиксированный момент времени при многопроцессорном расписании одна работа выполняется

двумя или более процессорами
множеством процессоров
только одним процессором



Работы при многопроцессорном расписании выполняются

с рекурсиями
без прерываний
без переключений



Задача многопроцессорного расписания является

NP-зависимой
NP-трудной
NP-легкой



Максимальная длительность работы на процессоре представляет собой

длину процессорного расписания
модуль сложности процессорного расписания
коэффициент быстродействия



Аналог задачи многопроцессорного расписания в виде задачи распознавания свойств является

NP-вариативной задаче
NP-однозначной задачей
NP-полной задачей



При решении задачи многопроцессорного расписания для m процессоров с помощью метода ветвей и границ количество вершин первого уровня дерева поиска может достигать

m-1
m
m+1



Множество всех возможных назначений работ на процессоры в дереве поиска представляется в виде

листьев
узлов
корня



При решении задачи многопроцессорного расписания для m процессоров с помощью метода ветвей и границ количество вершин любого уровня дерева поиска не превышает числа

m
2m-1
2m



Какая величина соответствует частоте появления события?

вероятность
рекурсивность
параметричность



Какими из приведенных ниже свойств обладает вероятность?

вероятность в пустом множестве равна 1
вероятность объединения событий равна сумме их вероятностей
вероятность события больше или равна нулю



Если при раскрытии всех скобок и приведения подобных слагаемых в полиноме все слагаемые будут взаимоуничтожены, такой полином является

рандомизированным
тождественно равным нулю
детерминированным



Обращение к ячейке памяти в параллельной машине с прямым доступом осуществляется

по времени исполнения
по типу данных
по адресу


В качестве модели многопроцессорной системы можно рассматривать

логарифмический дифференциатор с выбором меток
генетический осциллятор с коррекцией входа
параллельную машину с прямым доступом



К моделям многопроцессорных систем следует отнести

ERSW
ESWR
EREW



Из приведенных ниже записей выделите модели многопроцессорных систем:

GRGW
EREW
CRCW



Многопроцессорная модель с исключающим чтением и исключающей записью носит название

CRWR
EREW
ASAD



Многопроцессорная модель с исключающим чтением и одновременной записью называется

EWRW
ERCW
CRCW



Какая многопроцессорная модель является самой легкой с точки зрения аппаратной поддержки?

CREW
EREW
CRCW



Какая многопроцессорная модель является самой удобной с точки зрения пользователя?

CRCW
ERCW
EREW



В многопроцессорной модели, допускающей запись разнородной информации, записываться в ячейку будет информация от процессора

с наименьшим номером
с наименьшим откликом
с наибольшим быстродействием



Произведение времени работы процессора на количество процессоров носит название

общие затраты алгоритма
вычислительная сложность алгоритма
мощность алгоритма



Если в многопроцессорной системе выполняется некоторый цикл, в котором процессоры одновременно выполняют операции, то в качестве времени работы этого цикла берется

количество итераций
максимальное число петлевых вычислений
степень полуисхода цикла



Общие затраты алгоритма в многопроцессорной системе представляют собой

общее количество итераций цикла на каждом процессоре
максимальную пропускную способность процессоров
произведение времени работы процессора на количество процессоров



За какое время решается задача определения порядковых номеров в списке однопроцессорным алгоритмом?

O(logn)
O(n)
O(nlogn)



Чему равны общие затраты в однопроцессорном алгоритме определения порядковых номеров в списке, если вычислительная сложность определяеся величиной O(n)?

O(logn)
O(n)
O(1)



Крайний справа элемент в списке при определении порядковых номеров многопроцессорными системами имеет номер

0
1
n



Общие затраты в многопроцессорном алгоритме для определения порядковых номеров в списке определяются величиной

O(nlog2n)
O(log2n)
O(n)



При использовании многопроцессорного алгоритма для определения порядковых номеров в списке, количество элементов с нулевыми указателями на каждой итерации

остается неизменным
уменьшается на 1
увеличивается вдвое



Сложность многопроцессорного алгоритма для определения порядковых номеров в списке составляет

O(2log2n)
O(nlog2n)
O(log2n)



К бинарным ассоциативным операциям следует отнести

целочисленное деление
умножение
сложение



Глубина вершин двоичного дерева, у которых непосредственным предком является корень, составляет

0
1
2



Однопроцессорный алгоритм вычисления глубины вершины в двоичном дереве работает методом

конечного ветвления
двойного обхода
аналитического соответствия



Сложность однопроцессорного алгоритма вычисления глубины вершины в двоичном дереве с количеством вершин n составляет

O(1)
O(logn)
O(n)



Каковы общие затраты однопроцессорного алгоритма вычисления глубины вершины в двоичном дереве с количеством вершин n?

O(n-1)
O(n)
O(nlogn)



Если d - максимальная высота дерева леса, то многопроцессорный алгоритм определения корня для вершины двоичного леса имеет сложность

O(log2d)
O(dlog2d)
O(d)



На какой многопроцессорной модели реализовывается алгоритм определения корня для вершины двоичного леса?

CREW
CRSW
EREW



В многопроцессорном алгоритме определения корня для вершины двоичного леса количество вершин, для которых определяется корень, на каждой итерации

уменьшается на единицу
остается неизменным
увеличивается вдвое



Однопроцессорный алгоритм определения максимального элемента n-мерного массива имеет вычислительную сложность

O(n)
O(n+1)
O(logn)



Если d - максимальная высота дерева леса, n - количество вершин, то общие затраты многопроцессорного алгоритма определения корня для вершины двоичного леса составляют

O(dn)
O(n+d-1)
O(nlog2d)



За какое время, имея n процессоров, можно сделать двусторонний список из одностороннего?

O(1)
O(logn)
O(n)



Какова вычислительная сложность многопроцессорного алгоритма определения максимального элемента n-мерного массива для n процессоров?

O(n)
O(1)
O(logn)


Определите время, за которое можно сделать двусторонний список из одностороннего, имея процессоров, в logn раз меньше, чем n?

O(1)
O(logn)
O(n-1)



При эффективной параллельной обработке префиксов из каждой группы элементов, за которую отвечает процессор, исключается

половина элементов, округленная в меньшую сторону
один элемент
не менее двух элементов



При эффективной параллельной обработке префиксов из каждой группы элементов, за которую отвечает процессор, нельзя извлекать элеемнты, которые находятся

в начале группы
рядом
в конце группы



Для эффективной параллельной обработки префиксов процессорами, количества p, двусторонний список разбивается

на p групп
на p-1 групп
на p+1 групп



Задача выполнимости булевых формул в 2-конъюнктивной нормальной форме имеет

логарифмическое решение
экспоненциальное решение
полиномиальное решение


Вы можете обратится к нам напрямую, через:

skype По Skype: molodoyberkut
telegram По Telegram: @MolodoyBerkut
icq По ICQ: 657089516

Или через форму обратной связи на нашем сайте
Пока сочиняется...
4.png