Questões de Concurso
Sobre algoritmos em algoritmos e estrutura de dados
Foram encontradas 1.889 questões
Ano: 2024
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Panambi - RS
Prova:
FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Panambi - RS - Técnico em Informática - Monitor de Laboratório |
Q2547114
Algoritmos e Estrutura de Dados
Analise o algoritmo abaixo, escrito no software VisuAlg 3.0.
Ao ser executado no VisuAlg 3.0, o algoritmo apresentará um aviso de problema. O que precisará ser
modificado para que o problema seja corrigido?
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?
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?
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?
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?
Ano: 2024
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Cruzaltense - RS
Prova:
FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Cruzaltense - RS - Técnico em Informática |
Q2539060
Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma das formas de representação de algoritmos é através da utilização de
fluxogramas. Em um fluxograma, o que é representado pelo símbolo abaixo?
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”?
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:
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.
Ano: 2024
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Coqueiral - MG
Prova:
FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Coqueiral - MG - Técnico de Informática |
Q2529021
Algoritmos e Estrutura de Dados
Analise o algoritmo abaixo, escrito no software VisuAlg 3.0:
Ao final da execução do algoritmo acima, qual variável conterá o maior valor numérico?
Ano: 2023
Banca:
VUNESP
Órgão:
DPE-SP
Prova:
VUNESP - 2023 - DPE-SP - Agente de Defensoria - Analista Desenvolvedor |
Q2524587
Algoritmos e Estrutura de Dados
Considere o seguinte programa, apresentado na forma
de uma pseudolinguagem (português estruturado).
Nesse programa, o valor assumido ao seu final pela variável S é igual a:
Nesse programa, o valor assumido ao seu final pela variável S é igual a:
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
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
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
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.
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.
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 |
Q2518304
Algoritmos e Estrutura de Dados
Em assimilação variacional, frequentemente são encontrados
problemas inversos mal-postos, (ill-posed problems). Esses
problemas podem ser convertidos em bem-postos (well-posed) pelo
uso de técnicas de regularização. Um exemplo é o uso da
regularização de Tikhonov, em que se adiciona um termo de
regularização a um funcional a ser minimizado, evitando-se assim
instabilidades numéricas durante o cálculo da solução.
Por exemplo: suponha que se busque um vetor x que resolva o sistema Hx = y, minimizando-se o funcional
em que
é a norma L2
(isto é, um problema de mínimos
quadrados mal-posto). Pode-se adicionar o termo de regularização
de Tikhonov ao funcional, substituindo-o por
em que
, e I é a matriz identidade.
Considere um caso hipotético onde as variáveis H, y e α possuem os seguintes valores:
Neste caso, o vetor X que minimiza
é:
Por exemplo: suponha que se busque um vetor x que resolva o sistema Hx = y, minimizando-se o funcional
em que
é a norma L2
(isto é, um problema de mínimos
quadrados mal-posto). Pode-se adicionar o termo de regularização
de Tikhonov ao funcional, substituindo-o por em que
, e I é a matriz identidade. Considere um caso hipotético onde as variáveis H, y e α possuem os seguintes valores:
Neste caso, o vetor X que minimiza
é:
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.
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.
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,
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,
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.
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.
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
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
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 |
Q2518299
Algoritmos e Estrutura de Dados
Filtros de partículas são, em geral, implementados com o uso de
reamostragem sequencial por importância. Essa reamostragem
pode ser adaptativa, ocorrendo apenas quando a métrica
denominada número efetivo de partículas é considerada muito
baixa.
Considerando um filtro de partículas com N partículas cujos pesos são dados por w(i) ,i = 1, … , N, a estimativa do número efetivo de partículas é dada por
Considerando um filtro de partículas com N partículas cujos pesos são dados por w(i) ,i = 1, … , N, a estimativa do número efetivo de partículas é dada por
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