Quiz Algoritma Greedy

Apa yang dimaksud dengan algoritma greedy?

• Algoritma yang selalu memilih solusi optimal secara lokal pada setiap langkah

• Algoritma yang mengecek semua solusi secara brute force

• Algoritma yang memecah masalah menjadi sub-masalah

• Algoritma yang menggunakan pendekatan dinamis

Sifat penting dari algoritma greedy adalah...

• Selalu memberikan solusi optimal global

• Memilih solusi optimal lokal pada setiap langkah

• Mengevaluasi semua solusi yang mungkin

• Menggunakan rekursi untuk memecah masalah

Manakah dari masalah berikut yang cocok diselesaikan menggunakan algoritma greedy?

• Traveling Salesman Problem

• Knapsack Problem (fraksional)

• Longest Common Subsequence

• Sorting

Apa kelemahan utama algoritma greedy?

• Kompleksitas waktu yang besar

• Tidak selalu memberikan solusi optimal global

• Sulit diimplementasikan

• Membutuhkan banyak memori

Apa langkah utama dalam pendekatan greedy?

• Memilih solusi optimal lokal pada setiap langkah

• Mengevaluasi semua kemungkinan solusi

• Menggunakan pemrograman dinamis

• Menggunakan rekursi

Manakah contoh algoritma yang menggunakan pendekatan greedy?

• Dijkstra's Algorithm

• Merge Sort

• Floyd-Warshall

• Backtracking

Kapan algoritma greedy akan memberikan solusi optimal?

• Ketika masalah memiliki sifat optimal substruktur dan greedy choice property

• Ketika semua solusi dievaluasi secara global

• Jika menggunakan rekursi

• Ketika masalah bersifat acak

Apa itu greedy choice property?

• Solusi optimal global dapat dicapai dengan memilih solusi lokal terbaik

• Memilih solusi optimal dari semua kombinasi

• Menggunakan memoization untuk solusi optimal

• Membagi masalah menjadi sub-masalah

Manakah dari berikut ini yang tidak menggunakan algoritma greedy?

• Huffman Coding

• Kruskal's Algorithm

• Bellman-Ford Algorithm

• Prim's Algorithm

Sifat optimal substructure menyatakan bahwa...

• Solusi optimal keseluruhan dapat diperoleh dari solusi optimal sub-masalahnya

• Masalah dapat dipecah menjadi sub-masalah yang saling bergantung

• Semua solusi diperiksa untuk solusi terbaik

• Solusi optimal lokal selalu benar