Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados - Algoritmos para Concurso

A biblioteca Scikit-Learn emprega o algoritmo Classification And Regression Tree (CART) para treinar Árvores de Decisão. O algoritmo CART baseia-se na recursividade e na estratégia de divisão binária para construir uma árvore de decisão. Inicialmente, a árvore é representada por um único nó, que contém todos os dados de treinamento. A cada passo, o algoritmo busca a melhor maneira de dividir o conjunto de dados. A recursividade continua até que uma condição de parada seja atendida, como atingir uma profundidade máxima da árvore. Uma vez construída a árvore, a fase de predição ocorre ao percorrer a estrutura da árvore de acordo com as condições estabelecidas nos nós, levando a uma predição (inferência) para uma determinada entrada.
Considerando-se que n corresponde ao número de features e m ao número de instâncias, qual é a complexidade computacional assintótica de predição para árvores de decisão treinadas com o algoritmo CART?

Um pesquisador iniciante em aprendizado de máquina trabalhava com um modelo de classificação binário com as duas classes equilibradas. Inicialmente, ele fez a avaliação de seu modelo, separando 20% dos dados disponíveis para a avaliação, e o treinou com 80% dos dados, fazendo o processo apenas uma vez. Depois, a pedido de seu chefe, ele trocou a forma de avaliação, separando o conjunto de dados em 10 partes e escolhendo, em 10 rodadas, uma parte diferente para avaliação e as outras para treinamento.
Essas duas formas de avaliar um modelo são conhecidas, respectivamente, como

Seja um array de inteiros de 32 bits com 10.000 elementos, gerados e posicionados aleatoriamente nesse array.
Nessas condições, qual algoritmo irá ordenar esse array com um consumo de tempo, em seu caso médio, proporcional ao consumo de tempo do pior caso do Quick sort?

Considere o trecho de código abaixo:

int[] numeros = {1, 2, 3, 4, 5};

System.out.println(numeros[2]);

O valor que será apresentado ao termino da execução é:

Considere o trecho de código abaixo:

String[][] matriz = {{"A", "B"}, {"C", "D", "E"}, {"F", "G"}};

System.out.println(matriz[2][1]);

Assinale a alternativa que apresenta o valor ao termino da execução.