Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados - Algoritmos para Concurso - Página 3

Q2561165

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Cidreira - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Cidreira - RS - Técnico em Informática |

Q2561165 Algoritmos e Estrutura de Dados

São tipos de dados utilizados em algoritmos, EXCETO:

A

inteiro

B

caractere

C

real

D

lógico

E

constante

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Q2547113

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Panambi - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Panambi - RS - Técnico em Informática - Monitor de Laboratório |

Q2547113 Algoritmos e Estrutura de Dados

Abaixo está representada a declaração de uma variável em pseudocódigo (Portugol).

Notas: Vetor [1..10,1..3] de Real

Na declaração acima, quantas posições possui a variável Notas?

A

2.

B

10.

C

30.

D

60.

E

300.

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Q2542815

Ano: 2024 Banca: Instituto Consulplan Órgão: TJ-MA Prova: Instituto Consulplan - 2024 - TJ-MA - Analista Judiciário - Analista de Sistemas - Governança e Gestão de TIC |

Q2542815 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considerando uma tabela Hash com uma boa função de Hash e carga balanceada, qual é a complexidade de tempo médio para a operação de busca?

A

O(1).

B

O(n).

C

O(log n).

D

O(n log n).

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Q2542333

Ano: 2024 Banca: Instituto Consulplan Órgão: TJ-MA Prova: Instituto Consulplan - 2024 - TJ-MA - lista Judiciário - Analista de Sistemas - Banco de Dados |

Q2542333 Algoritmos e Estrutura de Dados

Qual das seguintes afirmativas sobre o algoritmo de ordenação MergeSort é verdadeira?

A

MergeSort tem uma complexidade de tempo média pior do que a do QuickSort.

B

MergeSort é um algoritmo de ordenação estável, preservando a ordem relativa de elementos iguais.

C

MergeSort sempre divide o array em partes de tamanhos iguais, independentemente da estrutura dos dados.

D

MergeSort é um algoritmo in-place, ou seja, não requer espaço adicional proporcional ao número de elementos a serem ordenados.

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Q2542332

Ano: 2024 Banca: Instituto Consulplan Órgão: TJ-MA Prova: Instituto Consulplan - 2024 - TJ-MA - lista Judiciário - Analista de Sistemas - Banco de Dados |

Q2542332 Algoritmos e Estrutura de Dados

Em uma Árvore Binária de Busca (BST) balanceada, qual das seguintes operações geralmente exibe uma complexidade de tempo média de O (log n), considerando a estrutura balanceada da árvore?

A

Inserção de um novo nó e remoção de um nó.

B

Remoção de um nó e busca por um elemento.

C

Inserção de um novo nó e busca por um elemento.

D

inserção de um novo nó, remoção de um nó e busca por um elemento.

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Q2539059

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Cruzaltense - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Cruzaltense - RS - Técnico em Informática |

Q2539059 Algoritmos e Estrutura de Dados

Analise o algoritmo abaixo, escrito no software VisuAlg 3.0:

algoritmo "concurso"

var

cont, res: inteiro

inicio

res <- 0;

para cont de 1 ate 8 faca

se (cont < 4) entao

res <- res + 1;

senao

res <- res - 1;

fimse

fimpara

fimalgoritmo

Ao final da execução do algoritmo acima, qual será o valor da variável “res”?

A

-2.

B

-1.

C

0.

D

1.

E

2.

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Q2537004

Ano: 2024 Banca: IBADE Órgão: SES-MG Prova: IBADE - 2024 - SES-MG - Especialista em Políticas e Gestão da Saúde - Área de TI |

Q2537004 Algoritmos e Estrutura de Dados

Nádia trabalha com programação e foi questionada onde seriam utilizadas as estruturas de controle de fluxo do tipo sequencial, repetição e seleção. Nádia respondeu:

A

lógica linear;

B

orientação a objetos;

C

lógica modular;

D

linguagem de máquina;

E

lógica estruturada;

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Q2536533

Ano: 2024 Banca: Instituto Consulplan Órgão: TJ-MA Prova: Instituto Consulplan - 2024 - TJ-MA - Analista Judiciário - Analista de Sistemas - Desenvolvimento |

Q2536533 Algoritmos e Estrutura de Dados

A representação de dados em binário é fundamental para o funcionamento de sistemas digitais e computadores. O sistema binário, com base 2, utiliza apenas dois dígitos: 0 e 1. Converta o número binário (10112) em decimal e assinale a alternativa correspondente.

A

10.

B

11.

C

12.

D

13.

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Q2524561

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524561 Algoritmos e Estrutura de Dados

O algoritmo Naive Bayes é amplamente utilizado em problemas de classificação, especialmente em aplicações de processamento de linguagem natural e análise de texto.

O princípio fundamental do algoritmo Naive Bayes

A

baseia-se na técnica de clustering para agrupar instâncias semelhantes.

B

calcula a média ponderada dos atributos para determinar a classe de um exemplo.

C

considera a independência condicional entre os atributos dos dados.

D

utiliza redes neurais profundas para modelar relações complexas entre os atributos.

E

utiliza uma abordagem de força bruta para encontrar a solução ótima de classificação.

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Q2518310

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518310 Algoritmos e Estrutura de Dados

Algoritmos para assimilação de dados podem ser implementados de maneira eficiente e otimizada por meio de paralelização de processos.

O Parallel Data Assimilation Framework (PDAF) é um pacote de software que simplifica a implementação de métodos de assimilação, provendo versões totalmente paralelizadas de algoritmos, como por exemplo, diferentes versões dos Filtros de Kalman por conjunto (EnKF). Um dos requisitos de funcionamento do PDAF é o uso de um protocolo padronizado de comunicação para computação paralela.

O principal padrão de comunicação entre os processos paralelos executados em um sistema de memória distribuída, é denominado

A

Secure Shell (SSH).

B

Message Passing Interface (MPI).

C

Transmission Control Protocol (TCP).

D

Representational State Transfer (REST).

E

Lightweight Communications and Marshalling (LCM).

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Q2518309

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518309 Algoritmos e Estrutura de Dados

Assimilação de dados profunda (Deep Data Assimilation - DDA) é uma técnica recente que integra aprendizado profundo e assimilação.

Utiliza-se uma rede neural recorrente para aprender o processo de assimilação, que por sua vez é treinada a partir dos estados de um sistema dinâmico e de seus resultados de assimilação correspondentes. Tais redes neurais recorrentes são implementadas com o uso de funções de ativação, que introduzem não linearidades às saídas dos neurônios das redes.

Assinale a opção que menos se adequa às características esperadas para funções de ativação.

A

Softmax.

B

Sigmoid.

C

Transformação Afim.

D

Tangente Hiperbólico.

E

Unidade Linear Retificada (Rectified Linear Unit – ReLU).

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Q2518303

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518303 Algoritmos e Estrutura de Dados

Relacione os algoritmos de otimização utilizados em assimilação de dados variacional com suas respectivas características correspondentes.

1. Método de Newton
2. Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS)
3. Gradiente Conjugado
( ) Determina pontos cada vez mais próximos das soluções dos problemas de otimização mudando a direção de busca a cada iteração.
( ) Requer o cálculo das expressões fechadas dos gradientes e matrizes Hessianas a cada iteração.
( ) Utiliza aproximações de matrizes Hessianas e suas inversas para reduzir a carga computacional a cada iteração.

Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.

A

3 – 1 – 2.

B

1 – 2 – 3.

C

2 – 1 – 3.

D

3 – 2 – 1.

E

2 – 3 – 1.

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Q2518302

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518302 Algoritmos e Estrutura de Dados

Métodos de assimilação de dados clássicos são tradicionalmente classificados em sequenciais ou variacionais. Os métodos variacionais guardam semelhanças com a teoria de controle ótimo, por sua vez desenvolvida a partir do estabelecimento dos fundamentos do cálculo variacional.

Com relação à formulação variacional de assimilação de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Trata-se da busca por estados dos sistemas que minimizam um funcional de custo, em geral definido como um erro quadrático entre observações e predições correspondentes àqueles estados, calculadas por modelos matemáticos.
( ) Envolve a necessidade de aplicação de técnicas de localização e/ou inflação de covariâncias para eliminar correlações espurias entre possíveis soluções de problemas de otimização.
( ) Baseia-se em otimizações com restrições dinâmicas fortes, introduzidas no problema por uso de multiplicadores de Largrange; ou fracas, introduzidas no problema como termos ponderados de penalidades.

As afirmativas são, respectivamente,

A

F – V – V.

B

V – F – V.

C

V – F – F.

D

F – F – V.

E

F – V – F.

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Q2518301

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518301 Algoritmos e Estrutura de Dados

O problema de previsão numérica de tempo em escala global é de altíssima dimensionalidade, envolvendo, por exemplo, representações de estados com centenas de milhões de variáveis.

Essa alta dimensionalidade impõe grandes dificuldades para a aplicação de filtros de partículas (PF) em problemas de assimilação de dados com muitas observações independentes, porque nessas situações o número de partículas necessárias para representar as distribuições de probabilidade cresce exponencialmente.

Técnicas recentemente desenvolvidas que visam contornar essas dificuldades baseiam-se em combinar filtros de partículas e filtros de Kalman por conjunto (EnKF), criando-se soluções híbridas PF-EnKF.

Assinale a opção que indica a principal vantagem de se utilizar filtros híbridos PF-EnKF.

A

A redução do número de partículas necessárias para representar distribuições, que passam a ser caracterizadas apenas pelo primeiro e pelo segundo momentos.

B

A seleção de faixas específicas das variáveis de estado, reduzindo a dimensionalidade momentaneamente a cada passo de assimilação.

C

Sua adequação a distribuições não gaussianas quando necessário, ao mesmo tempo que se tenta manter a eficiência dos EnKF quando as distribuições são gaussianas.

D

Sua convergência mais rápida, em que uma partícula se sobressai com relação às demais em poucos passos de assimilação.

E

Sua maior simplicidade de implementação, pois o processo de reamostragem por importância torna-se uma etapa desnecessária nos passos de assimilação, podendo ser evitado.

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Q2518300

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518300 Algoritmos e Estrutura de Dados

A reamostragem em filtros de partículas pode ser realizada por meio da criação de novas amostras retiradas das distribuições de probabilidade discretas correspondentes a conjuntos de partículas e suas configurações de pesos. No entanto, o fato de as novas amostras serem criadas exatamente nos mesmos pontos do espaço em que se localizam as partículas anteriores é inconveniente, pois facilita o empobrecimento das partículas (i.e., o chamado particle impoverishment).

Uma forma de produzir um novo conjunto de partículas em pontos distintos é substituir as distribuições discretas de probabilidade por aproximações contínuas e, somente então, realizar a reamostragem. A criação dessas aproximações se dá por meio de uma operação matemática entre a distribuição de probabilidade discreta e um kernel contínuo.

Nesse contexto, o processo de reamostragem em distribuições de probabilidade contínuas, que aproximam distribuições discretas correspondentes às configurações de partículas, é chamado de

A

Convolução.

B

Suavização.

C

Integração.

D

Nuclearização.

E

Regularização.

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Q2518298

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518298 Algoritmos e Estrutura de Dados

Filtros de Partículas são implementações não paramétricas de filtros Bayesianos em que as distribuições de probabilidade não são explicitamente definidas, sendo, portanto, representadas por um conjunto de amostras provenientes delas próprias (denominadas partículas).

Com relação aos filtros de partículas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) As partículas representam observações (ou medidas) obtidas por sensores aplicados ao sistema em análise, e a elas são associados pesos proporcionais às suas probabilidades de coincidirem com medidas correspondentes ao estado verdadeiro do sistema.
( ) Quando aplicados à assimilação de dados, a cada passo de assimilação, novos pesos são atribuídos às partículas. Caso não seja realizado nenhum processo de reamostragem, o conjunto de partículas costuma degenerar-se, com uma das partículas recebendo peso normalizado próximo de 1 e as outras partículas recebendo pesos normalizados próximos de 0.
( ) São capazes de representar distribuições de probabilidade multimodais, isto é, cujas densidades de probabilidade possuem mais de um máximo local.

As afirmativas são, respectivamente,

A

F – F – V.

B

V – V – F.

C

V – V – V.

D

F – V – V.

E

F – V – F.

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Q2518294

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518294 Algoritmos e Estrutura de Dados

A utilização de Filtros de Kalman clássicos (Kalman Filters - KF) ou estendidos (Extended Kalman Filters - EKF) para a assimilação de dados envolve dificuldades práticas.

Com relação a essas dificuldades, analise as afirmativas a seguir.

I. O EKF é o método otimizado para a assimilação de dados sequencial de um modelo dinâmico linear n-dimensional, sendo o KF apropriado apenas para sistemas unidimensionais.
II. O uso do KF e do EKF em modelos dinâmicos que contam com vetores de estados com muitas dimensões requer alta capacidade computacional e de armazenamento, tornando-os práticos apenas para modelos simplificados, de baixa dimensionalidade.
III. A linearização de modelos não lineares envolve a aproximação de funções matemáticas com o truncamento de séries, o que pode gerar erros de propagação de covariâncias, especialmente em modelos de alta dimensionalidade.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

I e II, apenas.

C

I e III, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q2518293

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518293 Algoritmos e Estrutura de Dados

Filtros Bayesianos são métodos usados para estimar o estado de um sistema dinâmico que seja observado por meio de medidas com incertezas. Entre os algoritmos utilizados para implementação de filtros Bayesianos, pode-se citar o Filtro de Kalman clássico, aplicável a sistemas de modelos lineares e com distribuições Gaussianas de probabilidade.

Nesse contexto, assinale a opção que indica uma das características do Filtro de Kalman clássico.

A

Usar expansões de Taylor para determinar modelos e aproximações Gaussianas para distribuições de probabilidade gerais.

B

Representar distribuições de probabilidade como um conjunto de amostras discretas de Monte Carlo com seus respectivos pesos.

C

Filtrar frequências indesejadas de sinais físicos contínuos no tempo, eliminando faixas determinadas pelo projetista que o implementa por meio dos ganhos de Kalman.

D

Usar grande poder computacional para calcular distribuições de probabilidades numericamente, evitando cálculos com equações analiticamente intratáveis.

E

Ser uma solução fechada para o problema de filtragem ou redução de incertezas, que não depende de aproximações numéricas por conta da menor complexidade computacional dos cálculos recursivos de médias e covariâncias Gaussianas.

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Q2518288

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518288 Algoritmos e Estrutura de Dados

Os Filtros Bayesianos são assim chamados por basearem-se na aplicação do Teorema de Bayes, que relaciona distribuições de probabilidade a priori com distribuições de probabilidade a posteriori.

Há dois passos fundamentais para a estimação de estados, onde o primeiro passo está associado ao modelo dinâmico do sistema ou processo, enquanto o segundo passo está associado ao modelo de observações ou sensoriamento.

Neste contexto, os passos são denominados, respectivamente,

A

Treinamento e Classificação.

B

Predição e Correção.

C

Atenuação e Geração.

D

Propagação Inversa e Propagação Direta.

E

Marginalização e Condicionamento.

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Q2518285

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518285 Algoritmos e Estrutura de Dados

Algoritmos de estimação aplicados a assimilação de dados requerem a solução de um problema de otimização.

Assinale a opção que indica o método que pode ser considerado híbrido.

A

Regressão Quantílica.

B

Filtro de Kalman.

C

3D-VAR.

D

BLUE.

E

Evolução Diferencial.

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A HORA DE VIRAR O JOGO É AGORA

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Questões de Concurso Comentadas sobre algoritmos em algoritmos e estrutura de dados

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