Analise E Complexidade De Algoritmo Trabalhos escolares e artigos acadêmicos
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Ciência da Computação 7ª. Série Análise e Complexidade de Algoritmos
2.1 Reconhecimento Facial Reconhecimento Facial é algo que os humanos fazem com uma certa facilidade e até mesmo inconscientemente, sendo uma ferramenta automática. O reconhecimento facial é definido usando certos padrões que são comuns como: boca, nariz, olhos, etc. E que tem a disposição relativamente parecida em todos as pessoas. SUNG (1994) afirma que a detecção facial é determinada por ter ou não ter uma face na imagem, e então deve ser apontado sua localização
Avaliação:Tamanho do trabalho: 959 Palavras / 4 PáginasData: 9/6/2015 -
ATPS - Análise e Complexidade de Algoritmos
ANHANGUERA EDUCACIONAL – LEME CENTRO UNIVERSITÁRIO ANHANGUERA UNIDADE LEME CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO ATPS - ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS ANÁLISE E COMPLEXIDADE DE ALGORITMOS ________________ ANÁLISE E COMPLEXIDADE DE ALGORITMOS Trabalho apresentado ao Centro Universitário Anhanguera, unidade Leme, como requisito parcial para obtenção de nota nas Atividades Práticas Supervisionadas da disciplina Complexidade de Algoritmos, do curso de Bacharel em Ciências da Computação. ________________ SUMÁRIO 1. Introdução 2. Objetivo do Desafio 3. Introdução à Análise de Complexidade de
Avaliação:Tamanho do trabalho: 4.129 Palavras / 17 PáginasData: 26/3/2016 -
Lista de Exercicios - Analise e Complexidade de Algoritmos
Centro Universitario Anhanguera de Campo Grande – Unidade I Professor: Antonio Felício Netto LISTA DE EXERCÍCIOS N2 1. Como se caracteriza os algoritmos de Algoritmos Gulosos? A principal característica são algoritmos que buscam uma solução para o problema independentemente da quantidade de recurso necessário para a solução. São algoritmos que buscam uma solução rápida. 1. Qual a diferença entre algoritmos NP e NP-Difícil? AS classes de algoritmos NP são os algoritmos que não consegue criar
Avaliação:Tamanho do trabalho: 277 Palavras / 2 PáginasData: 31/5/2016 -
ATPS etapas 1 e 2 de Análise e Complexidade de Algoritmos
imagem Relatório 1 Defina, de acordo com o texto lido no passo 1, as medidas de complexidade Ômicron(O) Ômega(Ω) e Theta(Ɵ). Existem três escalas de complexidade: * Melhor Caso * Caso Médio * Pior Caso Nas três escalas, a função f(n) retorna a complexidade de um algoritmo com entrada de N elementos. Melhor Caso: Definido pela letra grega Ω (Ômega), é o menor tempo de execução sobre todas as entradas possíveis (N entradas). Caso Médio:
Avaliação:Tamanho do trabalho: 2.424 Palavras / 10 PáginasData: 1/6/2016 -
Analise e Complexidade de algoritmo
C:\Users\John\Downloads\anhanguera.png Faculdade Anhanguera de Santa Bárbara Nome: John William Pereira Coelho Curso: Ciência da Computação Disciplina: Analise e Complexidade de Algoritmos Atividade: ATPS Série: 7º Prof: Thiago Data: 18/03/2014 Etapa 1 Passo 2 Medidas de Complexidade Ômega Exprime o menor tempo de execução de um algoritmo para uma entrada de tamanho n. f(n)=Ω(1) Baseia-se no maio tempo de execução sobre todas as entradas de tamanho n. É o método mas fácil de se obter. f(n)=0(1)
Avaliação:Tamanho do trabalho: 461 Palavras / 2 PáginasData: 9/6/2016 -
Análise e Complexidade do algoritmo Heap Sort
Universidade Federal de Viçosa Projeto de Algoritmos C:\Users\Thiago\Pictures\brasao ufv.jpg C:\Users\Thiago\Pictures\brasao brasil.png Thiago Henrique Ribeiro Munich – 3628 Análise e complexidade do algoritmo Heap Sort Estudo e pesquisa referente à disciplina SIN 213 - Projeto de Algoritmos, ministrada pelo professor Pedro Moisés de Souza, com objetivo de mostrar os diferentes casos e tempos de execução dos algoritmos listados acima. Rio Paranaíba – MG 2017 RESUMO A ordenação ou classificação de dados consiste em receber um montante
Avaliação:Tamanho do trabalho: 1.204 Palavras / 5 PáginasData: 8/4/2018 -
Análise de complexidade de algoritmos de ordenação de dados
UNIVERSIDADE PAULISTA ------------ Analise de complexidade de algoritmos de ordenação de dados SÃO PAULO 2017 Aline Maria Barbosa de Abreu Bianca Souza de Lima Gustavo Alves de Lima Matheus Henrique de Almeida Severo Analise de complexidade de algoritmos de ordenação de dados Trabalho para a obtenção de nota na disciplina atividades práticas supervisionadas apresentado a Universidade Paulista – UNIP. Orientador: Prof. César Augusto Cardoso Caetano SÃO PAULO 2017 Aline Maria Barbosa de Abreu Bianca Souza
Avaliação:Tamanho do trabalho: 4.363 Palavras / 18 PáginasData: 26/4/2018 -
A Análise de Computabilidade e Complexidade de Algoritmos
Faculdade Pitágoras São Luís, 19 de Maio de 2020 Aluno: Matheus dos Santos Sousa Disciplina: Análise de Computabilidade e Complexidade de Algoritmos Atividade Como sabemos a maquina de Turing é parte fundamental na computação, sendo um modelo de máquina onde já se previa o que viria logo após e equivalentemente o calculo lambda de Church. Essa equivalência em poder de expressão de dois formalismos definidos de maneiras radicalmente diferentes levou à proposição de que a
Avaliação:Tamanho do trabalho: 405 Palavras / 2 PáginasData: 21/5/2020 -
ATPS ETAPA 2 - Aula Tema: Desenvolvimento De Algoritmos: Análise E Resolução De Problemas, técnicas Top-down...
Aula tema: Desenvolvimento de Algoritmos: Análise e resolução de problemas, técnicas top-down. Estruturas de controle: Seleção. Estruturas de controle: Iteração. Passo 01 Pseudocódigo: ALGORÍTMO: Conversão de Moedas VAR: Cotação Dólar Americano, Cotação Dólar Canadense, Cotação Euro, Cotação Real, valor para conversão: REAL; VAR: Dólar Americano, Dólar Canadense, Euro, Real, Moeda Base, Moeda para Conversão: CARACTERE; Conversão do Dólar Americano para o Real e vice-versa INICIO “Digite: Escolha a moeda base: 01 para Dólar Americano, 02
Avaliação:Tamanho do trabalho: 1.769 Palavras / 8 PáginasData: 20/11/2012 -
ATPS Analise E Comlexidade De Algoritmos
SUMÁRIO 1 PRIMEIRA ETAPA 3 1.1 Melhor Caso 3 1.2 Pior Caso 3 1.3 Caso Médio 3 1.4 Comparação de função linear f(n) com função quadrática g(n) 4 1.5 Comparação de função exponencial f(n) com uma função cúbica g(n) 4 1.6 Comparação de duas funções quadráticas f(n) e g(n) 5 1.7 Algoritmo 5 2 Segunda Etapa 7 2.1 Vantagens e desvantagens dos algoritmos de ordenação por seleção e de ordenação por inserção. 7 2.1.1 Ordenação
Avaliação:Tamanho do trabalho: 1.054 Palavras / 5 PáginasData: 9/5/2013 -
ATPS Etapa 1 E 2 Analise E Complesidade De Algoritmos
Etapa 1 Passo 2 Definir de acordo com o texto lido no passo 1, as medidas de complexidade Ômicron ( O ), Ômega ( Ω ) e Theta ( Ɵ ). Melhor Caso Definido pela letra grega Ω (Ômega). Exprime o menor tempo de execução de um algoritmo para uma entrada de tamanho n. Ex: f(n)=Ω(1) Pior Caso Representado pela letra grega 0 (Ômicron). Baseia-se no maio tempo de execução sobre todas as entradas de
Avaliação:Tamanho do trabalho: 1.690 Palavras / 7 PáginasData: 25/5/2013 -
Analise E Complexidade De Algorítimos Etapa 1 E 2
FACULDADE ANHANGUERA DE TAUBATÉ – UNIDADE II Análise e Complexidade de Algoritmos Prof. Fernando Salles Claro Atividade Prática Supervisionada Curso: Ciência da Computação Semestre: 1º - Turma A – Ano: 2012/1 Etapa 1 Melhor Caso * Definido pela letra grega Ω (Ômega). * Exprime o menor tempo de execução de um algoritmo para uma entrada de tamanho n. * Ex: f(n)=Ω(1) Pior Caso * Representado pela letra grega 0 (Ômicron). * Baseia-se no maio tempo
Avaliação:Tamanho do trabalho: 1.911 Palavras / 8 PáginasData: 11/6/2013 -
Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas Construção de Algoritmos
FAC – Unidade 2 Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas Construção de Algoritmos Prof. Eder Barboza Célio Lopes De Souza Renê RA: 4251853108 Leonardo Costa Lobo RA: 4200074342 Leôncio Souza Santos RA: 37739022 Lucas Oliveira do Carmo RA: 3226021864 Mikael Gustavo Moretto RA: 4211795110 Renato Boher Barboza RA: 3769746698 ATPS Conversor de Moedas Campinas Setembro/ 2012 Sumário ETAPA 1 3 PASSO 1 3 ANALISE DE DADOS: 3 1.1) DESCRIÇÃO NARRATIVA DO ALGORITMO
Avaliação:Tamanho do trabalho: 2.223 Palavras / 9 PáginasData: 24/9/2013 -
ALGORÍTMOS SIMPLIFICADOS PARA ANÁLISE DE DADOS NO SPSS:ALGUNS PROCEDIMENTOS BÁSICOS
UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO ALGORÍTMOS SIMPLIFICADOS PARA ANÁLISE DE DADOS NO SPSS:ALGUNS PROCEDIMENTOS BÁSICOS POR GIOVANI GLAUCIO DE OLIVEIRA COSTA RIO DE JANEIRO, 2005. ÍNDICE ALGORÍTMOS BÁSICOS PARA MANIPULAÇÃO DO SPSSS 3 1°) RECODE: 4 2° )COMPUTE : 5 3° )SELECT CASE : 6 4°)MERG : 7 5° )SPLIT FILE : 8 ALGORÍTMOS PARA ALGUMAS ANÁLISES DE DADOS 9 1º)ESTATÍSTICAS UNIVARIADAS(TABELAS DE FREQUÊNCIAS) 10 2º)GRÀFICOS DE BARRAS SIMPLES 11 3º)GRÀFICOS DE BARRAS
Avaliação:Tamanho do trabalho: 2.832 Palavras / 12 PáginasData: 7/2/2014 -
Passo 3 (Equipe) Complexidade De Algoritmo
Ômega (Ω) Melhor Caso Esse algoritmo executa em menor tempo um valor de tamanho N, é pouco utilizado por ter aplicações em poucos casos. O algoritmo assume que o número procurado seria o primeiro selecionado na lista. Ex: f(n)=Ω(1) Theta (θ )Caso Médio Deve-se obter a média dos tempos de execução de todas as entradas de tamanho n, ou baseado em probabilidade de determinada condição ocorrer: Em média será necessário visitar n/2 elementos do vetor
Avaliação:Tamanho do trabalho: 1.252 Palavras / 6 PáginasData: 25/3/2014 -
Complexidade De Algoritmo
ETAPA 1 Passo 1 A Complexidade de um Algoritmo consiste na quantidade de trabalho necessário para a sua execução, expressa em função das operações fundamentais, as quais variam de acordo com o algoritmo, e em função do volume de dados . Para medir o custo de execução de um algoritmo é comum definir uma função de custo ou função de complexidade f. f(n) é a medida do tempo necessário pare executar um algoritmo para um
Avaliação:Tamanho do trabalho: 214 Palavras / 1 PáginasData: 2/4/2014 -
ATPS COMPLEXIDADE DE ALGORITMOS
FACULDADE ANHANGUERA DE TAUBATÉ – UNIDADE II Análise e Complexidade de Algoritmos Prof. Fernando Salles Claro Atividade Prática Supervisionada Curso: Ciência da Computação Semestre: 1º - Turma A – Ano: 2012/1 Etapa 1 Melhor Caso * Definido pela letra grega Ω (Ômega). * Exprime o menor tempo de execução de um algoritmo para uma entrada de tamanho n. * Ex: f(n)=Ω(1) Pior Caso * Representado pela letra grega 0 (Ômicron). * Baseia-se no maio tempo
Avaliação:Tamanho do trabalho: 755 Palavras / 4 PáginasData: 3/4/2014 -
Complexidade De Algoritmos
Sumario Etapa 1 3 Passo 2 3 Passo 3 3 1.)Função Linear f(n)=3n + 2 | Função Quadrática g(n) = 3n² + 2n -3 3 2.)Função Exponencial f(n)=n4 | Função cúbica g(n)=2n³ + n² - n + 2 3 3.)Função Quadrática f(n)=n²-n+2 | Função Quadrática g(n)=2n²-3n +2 3 Passo 4 4 Etapa 2 5 Passo 1 5 Selection sort 5 Insertion sort 5 Passo 2 5 Passo 3 6 Passo 4 6 Etapa 1 Passo
Avaliação:Tamanho do trabalho: 687 Palavras / 3 PáginasData: 15/4/2014 -
A análise da eficiência de alguns algoritmos clássicos de busca, ordenação e em gráficos
Aula-tema: Análise de desempenho de alguns algoritmos clássicos de busca, ordenação e sobre grafos. Essa atividade é importante para que você aprenda a representar grafos através de listas de adjacência e matriz de adjacência. Para realizá-la, é importante seguir os passos descritos. Ciência da Computação – 7ª Série – Análise e Complexidade de Algoritmos Marcela Cristiani Ferreira Pág. 5 de 8 PASSOS Passo 1 (Equipe) Criar um grafo com no mínimo 5 vértices, represente-o
Avaliação:Tamanho do trabalho: 221 Palavras / 1 PáginasData: 17/5/2014 -
DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA PARA ANÁLISE DE PERFORMANCE DE ALGORITMOS DE ORDENAÇÃO DE DADOS
Índice 1–Objetivo do Trabalho.......................................................................................3 2–Introdução.......................................................................................................4 3–Referencial Teórico.........................................................................................5 3.1–Blubble Sort..................................................................................................5 3.2–Merge Sort....................................................................................................5 3.3–Quick Sort…….............................................................................................6 4–Resultados e Discussão..................................................................................7 4.5–Vantagens e Desvantagens........................................................................11 5–Considerações Finais....................................................................................12 6–ReferênciasBibliográficas..............................................................................13 7–Código Fonte.................................................................................................14 1 - Objetivo do Trabalho O objetivo desse trabalho é analisar a performance de algoritmos de ordenação de dados, tais como: * BubleSort * SelectSort * InsertSort * QuickSort * MargeSort 2 – Introdução A ordenação é um dos aspectos fundamentais das ciências computacionais. Torna-se, então, importante reduzir ao máximo a
Avaliação:Tamanho do trabalho: 2.715 Palavras / 11 PáginasData: 30/5/2014 -
Análise e solução de problemas de programação através da construção de algoritmos computacionais
RESUMO Este projeto tem como objetivo analisar e resolver problemas de programação através da construção de algoritmos computacionais. As aplicações computacionais serão apresentadas em linguagem de portugol através do programa VisuAlg. Os problemas propostos serão apresentados em forma de representação gráfica e pseudo-linguagem. Palavras-chaves: Representação gráfica, pseudo-linguagem, lógica de programação, estruturas de controle, variáveis compostas unidimensionais e multidimensionais. LISTA DE FIGURAS Figura 1 – Representação grafia da solução da soma de números impares. 9 Figura
Avaliação:Tamanho do trabalho: 247 Palavras / 1 PáginasData: 22/9/2014 -
Complexidade De Algorítmos
1) Implementar o algoritmo Fibonacci como uma função em C: a) Algoritmo recursivo int FibR (int n, int a, int b) { if (n == 0) return a; if (n ==1) return b; return FibR (n-1, b, a+b); } Int Fib (intn) { return FibR (n, 0, 1); } b) Algoritmo não recursivo int FibIter(int n) { int i, k, F; i = 1; F = 0; for (k = 1; k <= n; k++)
Avaliação:Tamanho do trabalho: 225 Palavras / 1 PáginasData: 12/10/2014 -
A análise do livro de modulação do algoritmo
3. Dá a você as formas de interatividade com o algoritmo, ou seja, a representação da troca de informações que ocorrerá entre o computador e o usuário; 4. Mostra as tomadas de decisão que permitem que determinados comandos sejam executados ou não, dependendo do resultado de um teste realizado (condição); 5. Aborda as estruturas de repetição necessárias de um ou vários trechos de um algoritmo um determinado número de vezes; 6. Apresenta estruturas de dados
Avaliação:Tamanho do trabalho: 227 Palavras / 1 PáginasData: 13/11/2014 -
APS - ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA PARA ANÁLISE DE PERFORMANCE DE ALGORITMOS DE ORDENAÇÃO DE DADOS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLOGIA-ICET CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS ARARAQUARA – SP 2014 COLABORADORES APS – ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA PARA ANÁLISE DE PERFORMANCE DE ALGORITMOS DE ORDENAÇÃO DE DADOS Atividades Práticas Supervisionadas desenvolvimento de um sistema apresentado como exigência para avaliação, em disciplina do 3º semestre, do curso de Ciência da Computação da Universidade Paulista, sob orientação do professor Leandro Fernandes 1º semestre de 2014. ARARAQUARA – SP 2014
Avaliação:Tamanho do trabalho: 5.101 Palavras / 21 PáginasData: 28/11/2014 -
DESENVOLVIMENTO DO SISTEMA DE ANÁLISE DA PRODUTIVIDADE DOS ALGORITMOS DE PROCESSAMENTO DE DADOS
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO TEMA: “DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA PARA ANÁLISE DE PERFORMANCE DE ALGORITMOS DE ORDENAÇÃO DE DADOS”. INDICE OBJETIVO DO TRABALHO 03 INTRODUÇÃO 04 CRIPTOGRAFIA E CONCEITOS GERAIS 06 TÉCNICAS CRIPTOGRÁFICAS 09 DISSERTAÇÃO 13 ESTRUTURA DO PROGRAMA 14 RELATÓRIO COM AS LINHAS DE CÓDIGOS 15 BIBLIOGRAFIA 16 FICHA DE ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS 17 OBJETIVO DO TRABALHO ORDENAÇÃO é o ato de se colocar os elementos de uma sequência de informações, ou dados, em uma relação
Avaliação:Tamanho do trabalho: 1.344 Palavras / 6 PáginasData: 20/2/2015