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Questões de Concurso sobre Métodos de ordenação
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Sobre os algoritmos de ordenação Merge Sort e Bubble Sort (Método da Bolha), assinale a alternativa INCORRETA:
A
Ambos os algoritmos podem ser implementados de forma estável, preservando a ordem relativa de elementos com chaves iguais.
B
O Bubble Sort pode ser eficiente em cenários específicos, como em listas muito pequenas ou que já estejam quase ordenadas.
C
O Merge Sort é mais adequado para grandes volumes de dados devido à sua complexidade de tempo.
D
O Merge Sort é invariavelmente mais rápido que o Bubble Sort, independentemente do tamanho da lista ou do seu estado prévio de ordenação.
E
O Método da Bolha é mais simples de implementar.
No que se refere à ciência de dados aplicada à gestão pública e à saúde.
O uso de algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) permite converter dados não estruturados de prontuários médicos e diários oficiais em indicadores quantitativos monitoráveis.
C
Certo
E
Errado
Considere um algoritmo destinado a verificar se uma matriz quadrada “M”, de ordem “n”, é simétrica. Para isso, ele percorre apenas os elementos acima da diagonal principal e compara cada “M[i][j]” com “M[j][i]”, interrompendo a execução ao encontrar a primeira divergência. De acordo com o enunciado, o número de comparações realizadas entre pares de posições no pior caso, ou seja, quando a matriz efetivamente é simétrica e de ordem “n”, é:
A
n²
B
n² - n
C
(n - 1)²
D
(n² - n) / 2
E
(n² + n) / 2
Considere o algoritmo:
Qual é a complexidade assintótica?
A
O(n)
B
O(log n)
C
O(n log n)
D
O(n²)
E
O(2ⁿ)
Em problemas que envolvem dependência entre tarefas ou pré-requisitos, é necessário garantir que determinados elementos sejam executados antes de outros. Para isso, utiliza-se a Ordenação Topológica.
Assinale a alternativa que correta a respeito desse procedimento.
A
É aplicável a grafos não direcionados cíclicos. O objetivo é ordenar os vértices de forma linear, tal que, para toda aresta U → V, o vértice V venha antes de U na ordenação.
B
É aplicável a grafos direcionados cíclicos. O objetivo é organizar os vértices em níveis, permitindo que, para toda aresta U → V, não haja restrição de ordem entre U e V.
C
É aplicável a grafos não direcionados acíclicos. O objetivo é ordenar os vértices de forma linear, garantindo que, para toda aresta U → V, os vértices possam aparecer em qualquer posição.
D
É aplicável a grafos direcionados completos. O objetivo é ordenar os vértices de forma circular, tal que, para toda aresta U → V, o vértice V venha antes de U na ordenação.
E
É aplicável a grafos direcionados acíclicos. O objetivo é ordenar os vértices (nós) de forma linear, tal que, para toda aresta direcionada U → V, o vértice U venha antes de V na ordenação.
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Um Analista de TI da UFRJ decidiu utilizar o comando SELECT em uma tabela intitulada "funcionário", presente em um banco de dados desenvolvido em MySQL, para gerar uma tabela ordenada contendo o nome e o salário dos funcionários, em ordem ascendente por nome. A sintaxe correspondente a essa situação é:
A
SELECT nome, salario ON funcionario SORT OF nome;
B
SELECT nome, salario ON funcionario ORDER OF nome;
C
SELECT nome, salario FROM funcionario SORT BY nome;
D
SELECT nome, salario OVER funcionario ORDER BY nome;
E
SELECT nome, salario FROM funcionario ORDER BY nome;
Considere os seguintes exemplos de dados dos campos encontrados nos sistemas do TJRJ.
• Número do processo (ex.: 0001234-56.2023.8.26.0100)
• Nome do juiz responsável (ex.: "João Silva")
• Resultado da sentença (ex.: "Procedente", "Improcedente")
• Complexidade do caso (ex.: "Baixa", "Média", "Alta")
• Valor da causa (ex.: 45000.50)
Para implementar um modelo de Aprendizado de Máquina utilizando tipos ordinais, deve-se selecionar o campo:
A
número do processo;
B
nome do juiz responsável;
C
resultado da sentença;
D
complexidade do caso;
E
valor da causa.
No contexto da análise de algoritmos, as notações assintóticas são utilizadas para descrever o comportamento do tempo de execução em função do tamanho da entrada. Com base nas definições de Big O, little o e Ω, informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.
( ) A notação Big O (O(g(n))) define um limite superior assintótico, indicando que o algoritmo cresce no máximo como g(n).
( ) A notação little o (o(g(n))) define um limite superior estrito, indicando que a taxa de crescimento é estritamente menor que g(n).
( ) A notação Ω(g(n)) define um limite intermediário assintótico, sendo comumente empregada para expressar o pior caso de execução de um algoritmo.
( ) A notação Θ(g(n)) define um limite inferior assintótico, garantindo que o algoritmo cresce pelo menos como g(n).
A
V – V – F – F.
B
F – F – V – V.
C
V – F – F – F.
D
F – V – V – F.
E
V – F – F – V.
A Secretaria de Saúde de determinado município desenvolveu um sistema para organizar a fila de pacientes em uma unidade de pronto atendimento. O sistema precisa ordenar os registros com base na prioridade de atendimento (alta, média ou baixa) e, dentro de cada nível de prioridade, ordenar os pacientes de acordo com a data e hora de chegada. Durante os testes do sistema, a equipe de TI implementou diferentes algoritmos de ordenação, analisando suas características e desempenho.
Cada um desses algoritmos foi descrito pelos programadores da seguinte forma:
• Implementação 1: o algoritmo percorre repetidamente a lista, comparando e trocando elementos adjacentes até que toda a lista esteja ordenada.
• Implementação 2: a lista é dividida em duas metades recursivamente, e as metades ordenadas são combinadas para formar a lista final.
• Implementação 3: o algoritmo constrói a lista ordenada elemento por elemento, inserindo cada novo item na posição correta.
• Implementação 4: uma estrutura de heap é utilizada para armazenar os elementos, garantindo que o maior ou menor elemento seja extraído de forma eficiente.
Com base nas descrições anteriores, assinale a alternativa que relaciona corretamente as implementações aos algoritmos de ordenação.
A
Implementação 1 – Quick Sort Implementação 2 – Heap Sort Implementação 3 – Merge Sort Implementação 4 – Selection Sort
B
Implementação 1 – Bubble Sort Implementação 2 – Merge Sort Implementação 3 – Insertion Sort Implementação 4 – Heap Sort
C
Implementação 1 – Selection Sort Implementação 2 – Heap Sort Implementação 3 – Bubble Sort Implementação 4 – Quick Sort
D
Implementação 1 – Insertion Sort Implementação 2 – Selection Sort Implementação 3 – Quick Sort Implementação 4– Merge Sort
Em relação a uma stream da linguagem Java 8, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. O acesso aos elementos é sequencial, não sendo possível alcançá-los por meio de índices.
II. Não pode ser convertida para uma coleção porque é uma estrutura de dados incompatível.
III. Todos os métodos de uma stream devolvem uma nova stream como resultado do processamento.
A
Todas as assertivas estão corretas.
B
Todas as assertivas estão incorretas.
C
Apenas a assertiva I está correta.
D
Apenas a assertiva II está correta.
E
Apenas as assertivas II e III estão corretas.
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Durante uma análise de dados, o Auditor Carlos constatou que os registros de pagamentos feitos a uma determinada empresa estavam organizados de forma mensal. No entanto, para realizar sua análise, ele precisava consolidar os dados em uma perspectiva anual.
Para isso, ele utilizou uma estratégia de transformação de dados conhecida como
A
redução de dados verticais.
B
suavização.
C
agregação.
D
normalização.
E
discretização.
Com base no código Java a seguir, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. O método executado é o buscaMenor.
II. As variáveis de entrada são inicio e termino.
III. O retorno é dado pela variável maisBarato.
IV. O atributo buscaMenor é do tipo inteiro.
A
Todas as assertivas estão corretas.
B
Todas as assertivas estão incorretas.
C
Apenas as assertivas I e II estão corretas.
D
Apenas as assertivas III e IV estão corretas.
E
Apenas as assertivas I, II e III estão corretas.
Durante a análise e o desenvolvimento de sistemas no Tribunal de Justiça do Estado de Rondônia (TJRO), é essencial garantir a eficiência das operações de armazenamento e recuperação de dados. Uma das formas de otimizar essas operações é por meio de algoritmos de ordenação e busca. O conhecimento sobre a complexidade de algoritmos e a escolha da estrutura de dados mais adequada para um determinado problema impacta diretamente no desempenho do sistema. Sobre a complexidade dos algoritmos de ordenação, busca e respectivas estruturas de dados, assinale a afirmativa INCORRETA.
A
O algoritmo QuickSort tem uma complexidade média de O(n log n).
B
As tabelas hash oferecem uma busca com complexidade O(1) no pior caso.
C
O algoritmo de ordenação Bubble Sort tem complexidade O(n²) no pior caso.
D
A busca binária exige que o conjunto de dados esteja ordenado previamente.
E
As listas encadeadas não permitem busca eficiente, pois exigem percorrimento sequencial.
Considere o algoritmo a seguir:
O resultado da execução do algoritmo é
A
5 7 11 13 17 19
B
5 9 11 17 19
C
7 11 17
D
11 13 17
E
6 8 12 14 16 18 20
Considere o algoritmo a seguir:
O resultado da execução do algoritmo é
A
20 30 40
B
10 25 30
C
10 20 40
D
12 20 40
E
19 30 40
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O texto seguinte servirá de base para responder à questão 22.
Considere o seguinte algoritmo:
Fonte: Autor
Suponha que você tenha digitado o número 5. O resultado (x) escrito pelo algoritmo é:
A
1
B
2
C
Impar
D
5
Analise as afirmativas a seguir sobre a complexidade de algoritmos.
I - A complexidade de um algoritmo é uma medida de sua velocidade e do espaço que consome.
II - A notação Big-O é usada para descrever o melhor caso de complexidade de um algoritmo.
III - Um algoritmo com complexidade O(1) tem tempo de execução constante, independentemente do tamanho da entrada.
Qual(is) afirmativa(s) está(ão) correta(s)?
A
Somente a afirmativa I.
B
Somente as afirmativas II e III.
C
Somente as afirmativas l e IIl.
D
Somente as afirmativas l e ll.
E
Todas as três afirmativas estão corretas.
Considere o algoritmo abaixo, em Python, que busca o menor elemento de uma lista e remove-o repetidamente, formando uma nova lista ordenada:
def ordenar(lista):
resultado = []
while lista:
menor = min(lista)
resultado.append(menor)
lista.remove(menor)
return resultado
Esse algoritmo, apesar de funcional, apresenta baixa eficiência. A complexidade de tempo resultante é:
A
O(n log n), equivalente ao Merge Sort.
B
O(n2), pois cada iteração executa operações lineares sobre a lista restante.
C
O(n3), em razão das operações encadeadas de busca e remoção.
D
O(n), já que cada elemento é visitado apenas uma vez.
E
O(log n), pois utiliza a função min() otimizada internamente.
O trecho de código em linguagem JavaScript a seguir solicita a inserção do nome de cinco produtos, que são ordenados e então exibidos.
(() => {
const produtos = [];
for (let i = 0; i < 5; i++) {
let nome;
do {
nome = prompt(`Digite o nome do produto: ${i + 1}:`).trim();
} while (!nome);
produtos.push(nome);
}
produtos.sort((a, b) => b.localeCompare(a, 'pt-BR', { sensitivity:
'base' }));
const ul = document.getElementById('lista');
produtos.forEach(p => {
const li = document.createElement('li');
li.textContent = p;
ul.appendChild(li);
});
})();
Supondo que todos os nomes inseridos sejam diferentes entre si, indique qual será a ordem exibida ao final das cinco inserções.
A
Independentemente da ordem de inserção, será exibida a saída dos nomes em ordem alfabética/numérica crescente.
B
Independentemente da ordem de inserção, será exibida a saída dos nomes em ordem alfabética/numérica crescente e, logo após, em ordem decrescente.
C
Independentemente da ordem de inserção, será exibida a saída dos nomes em ordem alfabética/numérica decrescente.
D
Independentemente da ordem de inserção, será exibida a saída dos nomes em ordem alfabética/numérica decrescente e, logo após, em ordem crescente.
E
Independentemente da ordem de inserção, será exibida a saída dos nomes em ordem alfabética/numérica aleatória.
Em um TAD de mensagens, deseja-se reduzir aliasing e facilitar comparação por conteúdo. Marque a alternativa que melhor atende a esse objetivo.
A
Registro mutável com ponteiros compartilhados, campos variáveis sem cópia e comparação por endereço das instâncias.
B
Vetor mutável com fatias compartilhadas entre instâncias, campos opcionais lazily alocados e comparação por identidade de alocação.
C
Registro imutável com cópia defensiva no construtor, campos de tamanho fixo e comparação estrutural por todos os campos.
D
Tupla mutável com referências internas expostas, normalização tardia de campos e comparação por hash pré-computado sem confirmação.
Gerar simulado