Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- aa:tema_1_2018 [2018/11/03 02:33]
cmihaela
+++ aa:tema_1_2018 [2018/11/06 19:25] (current)
cmihaela
@@ Line 4: / Line 4: @@
 ''Responsabili tema'': Mihaela Catrina, Teodor Popescu
-   * Pentru fiecare din urmatoarele recurente aplicati teorema Master (sau argumentati de ce nu poate fi aplicata, daca este cazul):
+   * I. (//0.5 x 6 = 3p//) Pentru fiecare din urmatoarele recurente aplicati teorema Master (sau argumentati de ce nu poate fi aplicata, daca este cazul):
       * $math[T(n) = T(\frac{n}{2}) + 2^n]
       * $math[T(n) = 2^nT(\frac{n}{2}) + n^n]
@@ Line 13: / Line 13: @@
-  * Determinati $math[f(n)] astfel incat $math[T(n) = \theta(f(n))]:
+  * II. (//1p//) Determinati $math[f(n)] astfel incat $math[T(n) = \theta(f(n))]:
       * $math[T(n) = \frac{1}{4}T(\frac{n}{4}) + \frac{3}{4}T(\frac{3n}{4}) + 1]
-  * Rezolvati urmatoarea recurenta, presupunand ca n este o putere a lui 2:
+  * III. (//1p//) Rezolvati urmatoarea recurenta, presupunand ca n este o putere a lui 2:
       * $math[T(n) = \displaystyle\sum_{i=1}^{log_2n} T(\frac{n}{2^i}) + n]
-  * Determinati $math[f(n)] astfel incat $math[T(n) = \theta(f(n))]:
+  * IV. (//2p//) Determinati $math[f(n)] astfel incat $math[T(n) = \theta(f(n))]:
       * $math[T(n) = \sqrt{2n}T(\sqrt{2n}) + n^2]
-  * Analizati complexitatea urmatorului algoritm,
+  * V. (//3p//) Analizati complexitatea urmatorului algoritm,
 <code cpp>
 s = 0;
@@ Line 35: / Line 35: @@
      - <code> f(i,j) = (j-1) & j </code>
      -  <code> f(i,j) = (j-1) & i </code>
+=== PRECIZARI ===
+  * Tema va fi redactata individual.
+  * Tema va fi predata la cursul din data de **23 noiembrie 2018**.
+  * Tema valoreaza **1** punct din nota finala.