Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados - Complexidade de Algoritmos para Concurso

Q3072546

Ano: 2024 Banca: Gama Consult Órgão: Câmara de Alto Paraíso - RO Prova: Gama Consult - 2024 - Câmara de Alto Paraíso - RO - Gestor de Tecnologia da Informação |

Q3072546 Algoritmos e Estrutura de Dados

Na área de Análise de Algoritmos, a notação assintótica é fundamental para descrever a complexidade de algoritmos. Considere as seguintes definições e propriedades da notação assintótica: O-notation (O grande), Ω-notation (Ômega grande), e Θ-notation (Theta grande). Qual das afirmativas a seguir é a mais correta em relação à análise assintótica de algoritmos?

A

O-notation descreve o limite superior exato do tempo de execução de um algoritmo.

B

Ω-notation descreve o limite inferior exato do tempo de execução de um algoritmo.

C

Um algoritmo com complexidade O(n^2) é sempre mais eficiente do que um algoritmo com complexidade Ω(n).

D

Θ-notation descreve tanto o limite superior quanto o inferior do tempo de execução de um algoritmo.

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Q3072545

Ano: 2024 Banca: Gama Consult Órgão: Câmara de Alto Paraíso - RO Prova: Gama Consult - 2024 - Câmara de Alto Paraíso - RO - Gestor de Tecnologia da Informação |

Q3072545 Algoritmos e Estrutura de Dados

Na computação, várias disciplinas aplicam conceitos matemáticos avançados para resolver problemas complexos. Uma dessas disciplinas é a Teoria da Complexidade Computacional, que estuda a eficiência dos algoritmos e a dificuldade dos problemas. Considere os conceitos de classes de complexidade, problemas NP-completos e algoritmos aproximados. Qual das seguintes afirmações sobre essas disciplinas é a mais correta?

A

Todo problema na classe NP pode ser resolvido em tempo polinomial por um algoritmo determinístico.

B

Um problema NP-completo é aquele para o qual não existe nenhum algoritmo de aproximação eficiente conhecido.

C

Se um problema NP-completo puder ser resolvido em tempo polinomial, todos os problemas em NP também poderão ser resolvidos em tempo polinomial.

D

Algoritmos aproximados garantem sempre a solução exata de problemas NP-difíceis em tempo polinomial.

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Q2589846

Ano: 2024 Banca: IADES Órgão: BRB Prova: IADES - 2024 - BRB - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2589846 Algoritmos e Estrutura de Dados

Um problema computacional é dito NP-completo quando

A

a complexidade de tempo no caso médio é igual à complexidade do pior caso.

B

sua solução não é garantida em tempo polinomial.

C

a completude do programa pode ser demonstrada matematicamente.

D

a complexidade de tempo no pior caso é igual a O(n^k), para algum k.

E

o resultado obtido não pode ser otimizado.

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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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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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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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Q2471739

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471739 Algoritmos e Estrutura de Dados

A análise de componente principal (PCA — principal component analysis) é uma técnica utilizada no processo de análise e classificação por aprendizagem de máquina. A PCA

A

é equivalente à realização da transformada de Dropout, quando aplicada no conjunto de validação.

B

transforma variáveis discretas em coeficientes descorrelacionados, sendo, também, conhecida como transformada discreta de KLT (Karhunen-Loève).

C

habilita, no modelo, o uso do early stopping.

D

realiza a transformação de uma variável do domínio do tempo discreto para o domínio da frequência complexa.

E

é utilizada para permitir o sobreajuste nos dados de treinamento.

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Q2457928

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457928 Algoritmos e Estrutura de Dados

Os algoritmos de agrupamento buscam identificar padrões existentes em conjuntos de dados, podendo ser do tipo particionais, hierárquicos ou baseados na otimização da função custo. É um exemplo de agrupamento hierárquico:

A

k-means.

B

análise de componentes principais.

C

aglomerativo.

D

dendrograma.

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Q2457922

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457922 Algoritmos e Estrutura de Dados

No processo de otimização de redes neurais artificiais, diferentes métodos e técnicas são utilizados para determinar os melhores parâmetros do aprendizado. Para reduzir o overfitting, uma das técnicas amplamente utilizadas é a regularização, que apresenta como características:

A

adição de um termo que maximiza a função de custo e menor generalização.

B

redução dos pesos e maior resistência a ruídos no treinamento.

C

aumento dos pesos e maior generalização por redução dos vieses.

D

redução dos pesos e menor generalização no aprendizado.

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Q2457920

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457920 Algoritmos e Estrutura de Dados

PV-DM (do inglês, Paragraph Vector Distributed Memory) é um método de aprendizado de máquina utilizado no processamento de dados textuais. A ideia central é prever uma palavra (de contexto) a partir de um conjunto de palavras amostrado aleatoriamente – palavras de contexto e ID de parágrafo. Quando aplicado sobre um conjunto de documentos textuais (por exemplo, os processos deferidos arquivados no TJ-AC), qual a vantagem desse método em relação ao método BOW, baseado em contagem de palavras?

A

Ter menor custo computacional.

B

Resultar em vetores mais compactos.

C

Considerar a ordem das palavras.

D

Ter maior expressividade dos vetores.

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Q2457919

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457919 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados bidimensionais, foi executado o algoritmo PCA (do inglês, Principal Component Analysis). Se o PCA produzir como resultado dois autovalores de mesmo valor, significa que

A

as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 100% da informação.

B

as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois as dimensões possuem 50% da informação.

C

as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois perdeu-se 100% da informação.

D

as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 50% da informação.

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Q2457914

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457914 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma rede neural foi implementada a partir da arquitetura Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi dividido em holdout com 50% para conjunto de treinamento, 30% para conjunto de validação e 20% para conjunto de teste. Se, durante o treinamento e a validação da referida rede ocorreu underfitting, dois fatores que podem ter condicionado tal fenômeno são:

A

insuficiência de parâmetros e excesso de camadas.

B

excesso de parâmetros e excesso de iterações.

C

iterações insuficientes e amostragem dos dados.

D

excesso de iterações e entrada não normalizada.

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Q2457913

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457913 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma das métricas mais comumente utilizadas para comparar resultados de algoritmos de clusterização é obtida por meio da fórmula (b-a)/ max(a,b), em que:
a é a distância média entre os pontos dentro de cada cluster (distância média intra-cluster) e
b é a distância média para o cluster mais próximo (distância média para os pontos do cluster mais próximo).

A métrica descrita recebe o nome de:

A

R².

B

silhouette score.

C

F1-score.

D

ROC.

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Q2457910

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457910 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para classificar os processos tramitados no TJ-AC em duas categorias (deferidos e indeferidos), um analista escolheu um algoritmo que divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma linha e resulta em uma simetria na classificação, de forma que o ponto mais próximo de cada classe está a uma distância d do ponto médio entre os dois grupos de classe (hiperplano). O algoritmo descrito é denominado:

A

regressão linear.

B

k-vizinhos mais próximos.

C

máquina de vetores de suporte.

D

regressão logística.

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Q2457909

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457909 Algoritmos e Estrutura de Dados

O ecossistema Hadoop se refere aos vários componentes da biblioteca de software Apache Hadoop, incluindo projetos de código aberto e ferramentas complementares para armazenar e processar Big Data. Algumas das ferramentas mais conhecidas incluem HDFS, Pig, YARN, MapReduce, Spark, HBase Oozie, Sqoop e Kafka, cada uma com função específica no ecossistema Hadoop. São funções dos componentes do ecossistema Hadoop:

A

HDFS gerencia o armazenamento e o MapReduce gerencia o processamento de dados.

B

Spark é uma ferramenta para o armazenamento, desenvolvido para substituir o HDFS.

C

Kafka é uma ferramenta para processamento de dados distribuídos, em substituição ao processamento em lote.

D

HDFS gerencia o processamento e o MapReduce gerencia o armazenamento de dados.

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Q2414699

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: IMBEL Prova: IBFC - 2024 - IMBEL - Analista Especializado - Analista de Sistemas |

Q2414699 Algoritmos e Estrutura de Dados

O algoritmo MERGE SORT emprega a técnica “divisão e conquista” para ordenar uma lista de valores. A ordem de complexidade deste algoritmo, no pior caso, é:

A

O(n)

B

O(n log n)

C

O(2n)

D

O(n/2)

E

O(3n)

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Q2378353

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: INPI Provas: CESPE / CEBRASPE - 2024 - INPI - Analista De Planejamento, Gestão E Infraestrutura Em Propriedade Industrial – Área: A9 – Gestão Da Tecnologia Da Informação Com Ênfase Em Desenvolvimento E Manutenção De Sistemas | CESPE / CEBRASPE - 2024 - INPI - Analista De Planejamento, Gestão E Infraestrutura Em Propriedade Industrial – Área: A10 – Gestão Da Tecnologia Da Informação Com Ênfase Em Infraestrutura De Tecnologia Da Informação | CESPE / CEBRASPE - 2024 - INPI - Analista De Planejamento, Gestão E Infraestrutura Em Propriedade Industrial – Área: A11 – Gestão Da Tecnologia Da Informação Com Ênfase Em Segurança Da Informação |

Q2378353 Algoritmos e Estrutura de Dados

Acerca de estrutura de dados e algoritmos, julgue o item a seguir.

O algoritmo quicksort possui complexidade de tempo de pior caso O(n²), contudo a complexidade de tempo médio desse algoritmo é O(n log n).

Certo

Errado

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Q2335144

Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: UFR Prova: CS-UFG - 2023 - UFR - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2335144 Algoritmos e Estrutura de Dados

A complexidade de algoritmos refere-se à análise e à avaliação de desempenho de um algoritmo no que se diz respeito aos recursos computacionais necessários para se resolver determinado problema. O tempo de execução do algoritmo Heapsort é

A

O(n²).

B

O(log n).

C

O(n³).

D

O(n log n).

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A HORA DE VIRAR O JOGO É AGORA

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

Foram encontradas 129 questões