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Algoritmos e complexidade Notas de
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Conteúdo 5. Programação dinâmic
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Conteúdo 15.Complexidade de circui
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Parte I. Análise de algoritmos 7
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2. Análise de complexidade • Par
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2. Análise de complexidade • Uma
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2. Análise de complexidade 1. Atri
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2. Análise de complexidade Exemplo
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2. Análise de complexidade Compone
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2. Análise de complexidade Algorit
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2. Análise de complexidade Tratabi
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2. Análise de complexidade A compl
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2. Análise de complexidade Exemplo
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2. Análise de complexidade 1 i f l
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2. Análise de complexidade Logo te
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2. Análise de complexidade 7 for c
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2. Análise de complexidade Com iss
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2. Análise de complexidade funçã
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2. Análise de complexidade Algorit
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2. Análise de complexidade resolve
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3. Introdução Resolver problemas
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4. Algoritmos gulosos A abordagem g
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4. Algoritmos gulosos Do outro lado
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4. Algoritmos gulosos Aplicações
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4. Algoritmos gulosos 1 V ′ := {v
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4. Algoritmos gulosos Algoritmo de
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4. Algoritmos gulosos Implementaç
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4. Algoritmos gulosos Variação do
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4. Algoritmos gulosos • Como comp
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4. Algoritmos gulosos Proposição
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4. Algoritmos gulosos Resultados O
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5. Programação dinâmica É simpl
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5. Programação dinâmica soluçã
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5. Programação dinâmica Teorema:
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5. Programação dinâmica e calcul
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5. Programação dinâmica 5.2.2. S
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5. Programação dinâmica 11 sol1
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5. Programação dinâmica O algori
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5. Programação dinâmica Dependen
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5. Programação dinâmica Análise
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5. Programação dinâmica curto do
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5. Programação dinâmica Logo, po
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5. Programação dinâmica (começa
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5. Programação dinâmica Árvore
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6. Divisão e conquista 6.1. Introd
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Recorrências simplificadas Formalm
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6.2. Resolver recorrências • Usa
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6.2. Resolver recorrências Para co
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6.2. Resolver recorrências O algor
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• Prove por indução que T (n) =
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Saída A potência a n . 1 i f n =
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3 Quicksort (l ,m − 1 ,a ) ; 4 Qu
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6.2. Resolver recorrências 1. Se f
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6.3. Algoritmos usando divisão e c
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6.3. Algoritmos usando divisão e c
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11.1. Introdução Máquinas univer
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Exemplos de simulação Teorema 11.
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12. Classes de complexidade Observa
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12. Classes de complexidade Hierarq
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12. Classes de complexidade Teorema
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13. Teoria de NP-completude 13.1. C
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13.2. Reduções 1 i f A(x, ɛ) = n
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Teorema 13.3 13.2. Reduções BHALT
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13.2. Reduções Instância Tipos d
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Teorema 13.5 (Cook) SAT é NP-compl
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13.2. Reduções importância. Assi
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13.3. Exercícios 13.3. Exercícios
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14. Fora do NP A classe co-NP TAUT
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14. Fora do NP Problemas PSPACE-com
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14. Fora do NP A hierarquia polinom
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14. Fora do NP Mais exemplos da cla
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14. Fora do NP O mundo até ELEMENT
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15. Complexidade de circuitos (As n
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Portanto, a classe SIZE(2n2 n ) con
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Máquinas de Turing com conselho Um
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fixando no máximo kd−2 variávei
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A. Conceitos matemáticos Prova. (i
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A. Conceitos matemáticos Os númer
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A. Conceitos matemáticos definiç
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A. Conceitos matemáticos se |x| <
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A. Conceitos matemáticos Indução
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A. Conceitos matemáticos • Linea
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B. Soluções dos exercícios Solu
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3. Temos as equivalências f ≺ g
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isso ela não é válida. Ele tem q
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Cp[Alg3] = Cp[Alg5] = = n i=1 j=i n
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O algoritmo tem complexidade pessim
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Solução do exercício 6.1. 1. T (
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custo da árvore T (n) ≤ n 0≤i
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Índice livre de prefixos, 91 cache
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Índice números de Fibonacci, 95 n
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Bibliografia [1] Scott Aaronson.
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Bibliografia [28] Martin Fürer e B
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Bibliografia [57] Salvador Roura.