Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados - Algoritmos para Concurso - Página 5

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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Q2518283

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 |

Q2518283 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma pesquisa sobre a dispersão espacial do risco de ocorrência de um determinado fenômeno utilizou a estimação Bayesiana como método de estimação.

Sobre esse método de estimação, assinale a opção correta.

A

Considera inicialmente que o parâmetro a estimar é desconhecido.

B

Considera inicialmente que o parâmetro a estimar é conhecido levando em conta os dados coletados da amostra.

C

Considera inicialmente que o parâmetro é uma quantidade cuja variação pode ser descrita por uma distribuição de probabilidade somente depois da retirada da amostra.

D

Considera inicialmente que o parâmetro é uma quantidade cuja variação pode ser descrita por uma distribuição de probabilidade antes da retirada da amostra.

E

Considera inicialmente uma amostra aleatória que é retirada e uma população indexada pelo parâmetro a estimar, baseado nos valores observados da amostra.

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Q2518081

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 8 - TI / Sistemas e Desenvolvimento - Tarde |

Q2518081 Algoritmos e Estrutura de Dados

Pedro adotou o algoritmo apresentado a seguir para ordenar um vetor de inteiros V, com índices variando de 1 até n.

Para K de 2 até n faça:
X <- V[K]
W <- (K – 1)
Enquanto W > 0 e V[W] > X faça:
V[W+1] <- V[W]
W <- (W-1)
Fim Enquanto
V[W+1] <- X
Fim Para

O algoritmo utilizado por Pedro foi o:

A

Selection Sort;

B

Insertion Sort;

C

Bubble Sort;

D

Merge Sort;

E

Quick Sort;

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Q2518080

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 8 - TI / Sistemas e Desenvolvimento - Tarde |

Q2518080 Algoritmos e Estrutura de Dados

O cálculo da complexidade computacional é essencial para verificar a viabilidade do algoritmo. Observe o código a seguir, em Python, para o problema da torre de Hanoi.

def hanoi(n, o, d, a):
if n==1:
print("D1 de "+o+" p/ "+d)
else:
hanoi(n-1, o, a, d)
print("D"+str(n)+" de "+o+" p/ "+d)
hanoi(n-1, a, d, o)

A complexidade desse algoritmo no pior caso é:

A

O(2ⁿ );

B

O(n);

C

O(n log n);

D

O(n² );

E

O(log n).

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Q2518079

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 8 - TI / Sistemas e Desenvolvimento - Tarde |

Q2518079 Algoritmos e Estrutura de Dados

Diversas operações matemáticas podem ser implementadas de forma recursiva, como no algoritmo seguinte.

Função X (J: inteiro, K: inteiro)
Início
Se J < K Então
Retorne J
Senão
Retorne X (J-K, K)
Fim

Considerando o domínio dos inteiros positivos, a função terá como resultado o(a):

A

adição entre J e K;

B

multiplicação de J por K;

C

resto da divisão de J por K;

D

subtração entre J e K;

E

elevação de J à potência K.

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Q2518068

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 8 - TI / Sistemas e Desenvolvimento - Tarde |

Q2518068 Algoritmos e Estrutura de Dados

O analista José precisa escolher entre dois algoritmos, Abusca e Cbusca. José sabe que, sendo N o tamanho da entrada do algoritmo, Abusca requer 2^N + log₂(N) operações para ser executado. Já o Cbusca requer N⁴ + N operações para ser executado. José determinou, na notação O-grande, a complexidade de tempo no pior caso para cada algoritmo e, por fim, deve escolher o algoritmo que apresenta a menor ordem de complexidade no pior caso.

José deve escolher o algoritmo:

A

Cbusca, que possui complexidade O(N);

B

Abusca, que possui complexidade O(2^N);

C

Cbusca, que possui complexidade O(N⁴ );

D

Cbusca, que possui complexidade O(3N);

E

Abusca, que possui complexidade O(log(N)).

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Q2518064

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 8 - TI / Sistemas e Desenvolvimento - Tarde |

Q2518064 Algoritmos e Estrutura de Dados

O analista Joaquim precisou ordenar um array com N elementos. Para economizar tempo, Joaquim optou por usar um algoritmo já disponível na biblioteca de ordenação. A biblioteca contém as implementações originais dos algoritmos Quicksort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort e Heap Sort. O analista escolheu o algoritmo que, no pior caso, apresenta uma relação quadrática entre a quantidade de operações necessárias para a ordenação e o número de elementos do array. No caso médio, a quantidade de operações necessárias se aproxima de N multiplicado por um logaritmo de N.

Joaquim escolheu o algoritmo de ordenação:

A

Quicksort;

B

Heap Sort;

C

Merge Sort;

D

Insertion Sort;

E

Selection Sort.

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Q2517633

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517633 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma certa organização busca melhorar a qualidade e agilidade do seu atendimento eletrônico. Para isso um projeto foi criado para agrupar os e-mails recebidos de acordo com o tipo de problema a ser resolvido e assim repassá-los para o setor mais apropriado.

A equipe responsável pela implementação do projeto resolveu utilizar um modelo de linguagem recente para representar o máximo possível de informação contida num e-mail em um vetor de dimensão 768. Entretanto, depararam-se com o seguinte problema: as distâncias entre os vetores se mostraram muito pequenas, tornando o agrupamento por diversos algoritmos muito pouco significativo.

Com esse último problema em mente, a sequência mais apropriada de algoritmos a ser aplicada sobre os vetores, de forma a obter um agrupamento significativo dos e-mails, é:

A

PCA → t-SNE → KNN;

B

UMAP → KNN;

C

t-SNE → HDBSCAN → K-Means;

D

UMAP → HDBSCAN;

E

K-Means -> t-SNE.

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Q2517619

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517619 Algoritmos e Estrutura de Dados

O cientista de dados Pedro trabalha em um projeto que envolve a previsão dos movimentos de um braço robótico em um ambiente complexo. Pedro tem um fluxograma de um algoritmo de aprendizado por reforço que é capaz de se adaptar dinamicamente ao ambiente e ajustar suas ações com base nos resultados de ações anteriores.

O algoritmo representado pelo referido fluxograma que deve ser empregado para a realização da tarefa de Pedro é o:

A

Máquina de Vetores de Suporte (SVM);

B

Rede Neural Convolucional (CNN);

C

Long Short-Term Memory (LSTM);

D

Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3);

E

K-Vizinhos Mais Próximos (KNN).

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Q2516990

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Operação de Sistemas Espaciais Embarcados |

Q2516990 Algoritmos e Estrutura de Dados

Com relação à formulação de algoritmos e suas formas de representação, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O refinamento passo a passo de cima para baixo é um processo para refinar o pseudocódigo, mantendo uma representação completa do programa durante cada refinamento.

( ) A técnica conhecida como “repetição controlada por contador” é muitas vezes denominada como “repetição definida”, porque o número de repetições é conhecido antes do laço começar a ser executado.

( ) O fluxograma é uma representação gráfica de um algoritmo. É desenhado com alguns símbolos especiais, como retângulos, elipses, círculos e losangos, conectados por setas.

As afirmativas são, respectivamente,

A

F – V – F.

B

F – V – V.

C

V – F – F.

D

V – V – V.

E

V – F – V.

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Q2513838

Ano: 2024 Banca: Ibest Órgão: CREFITO - 15ª Região (ES) Prova: Ibest - 2024 - CREFITO - 15ª Região (ES) - Técnico em Informática |

Q2513838 Algoritmos e Estrutura de Dados

Ao realizar a soma dos números binários 00011010₍₂₎ e 00100111₍₂₎, obtém-se como resposta o número binário

A

11001001.

B

01010001.

C

11000001.

D

01000001.

E

01000011.

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Q2511221

Ano: 2024 Banca: FUNATEC Órgão: Prefeitura de Rosário - MA Prova: FUNATEC - 2024 - Prefeitura de Rosário - MA - Técnico em Informática |

Q2511221 Algoritmos e Estrutura de Dados

Qual é a finalidade principal da análise de algoritmos?

A

Desenvolver algoritmos complexos

B

Determinar os recursos necessários para executar um dado algoritmo

C

Testar a eficiência de hardware

D

Determinar o tamanho físico dos algoritmos

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Q2510164

Ano: 2024 Banca: EPL Órgão: FHSTE - RS Prova: EPL - 2024 - FHSTE - RS - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2510164 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considere as assertivas abaixo sobre criptografia e funções do tipo hash:

I. O MD5 não é propriamente um modelo criptográfico, existindo limitações até mesmo de segurança. Seu hash é constituído por uma estrutura hexadecimal de 32 caracteres.
II. O AES (Advanced Encryption Standard) é um algoritmo de criptografia, porém é unidirecional, não permitindo a descriptografia.
III. O RSA (Rivest-Shamir-Adleman) é um algoritmo de criptografia assimétrica bidirecional.

Conforme as assertivas, responda a alternativa verdadeira:

A

Somente I está correta

B

Somente II está correta

C

Somente I e III estão corretas

D

Somente I e II estão corretas

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

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