Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados - Estrutura de Dados para Concurso
Foram encontradas 1.370 questões
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:
IBADE
Órgão:
SES-MG
Prova:
IBADE - 2024 - SES-MG - Especialista em Políticas e Gestão da Saúde - Área de TI |
Q2537001
Algoritmos e Estrutura de Dados
Maria precisa trabalhar com uma estrutura de dados
estática que armazene informações de tipos de dados
diferentes em uma única estrutura. Neste contexto, Maria
selecionou:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
MF
Prova:
FGV - 2024 - MF - Auditor Federal de Finanças e Controle - Área de Tecnologia da Informação (Operação e Infraestrutura) - manhã |
Q2535258
Algoritmos e Estrutura de Dados
No contexto de uma Árvore B, estrutura comumente utilizada na
indexação de tabelas relacionais, considere as seguintes
propriedades numa árvore B de grau g.
1. Todas as folhas estão no mesmo nível de profundidade na árvore.
2. Todos os nós podem conter, no máximo, 2g - 1 chaves.
3. Exceto pelo nó raiz, todos os demais nós devem conter, no mínimo, 3 chaves.
4. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(n2 ).
5. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(n).
Estão corretas apenas as afirmativas
1. Todas as folhas estão no mesmo nível de profundidade na árvore.
2. Todos os nós podem conter, no máximo, 2g - 1 chaves.
3. Exceto pelo nó raiz, todos os demais nós devem conter, no mínimo, 3 chaves.
4. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(n2 ).
5. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(n).
Estão corretas apenas as afirmativas
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
MF
Prova:
FGV - 2024 - MF - Auditor Federal de Finanças e Controle - Área de Tecnologia da Informação (Transformação Digital) - manhã |
Q2534663
Algoritmos e Estrutura de Dados
No contexto de uma Árvore B, estrutura comumente utilizada na
indexação de tabelas relacionais, considere as seguintes
propriedades numa Árvore B de grau g.
1. Todas as folhas estão no mesmo nível de profundidade na árvore.
2. Todos os nós podem conter, no máximo, 2g - 1 chaves.
3. Exceto pelo nó raiz, todos os demais nós devem conter, no mínimo, g -1 chaves.
4. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(n).
5. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(log n).
Estão corretas as afirmativas
1. Todas as folhas estão no mesmo nível de profundidade na árvore.
2. Todos os nós podem conter, no máximo, 2g - 1 chaves.
3. Exceto pelo nó raiz, todos os demais nós devem conter, no mínimo, g -1 chaves.
4. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(n).
5. Para uma árvore com N chaves, a complexidade do algoritmo de inserção é O(log n).
Estão corretas as afirmativas
Ano: 2024
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Coqueiral - MG
Prova:
FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Coqueiral - MG - Técnico de Informática |
Q2529020
Algoritmos e Estrutura de Dados
São estruturas de dados consideradas homogêneas:
I. Matriz.
II. Registro.
III. Vetor.
Quais estão corretas?
Ano: 2023
Banca:
VUNESP
Órgão:
DPE-SP
Prova:
VUNESP - 2023 - DPE-SP - Agente de Defensoria - Analista Desenvolvedor |
Q2524588
Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma estrutura de dados do tipo lista apresenta como
uma de suas características o fato de seu último elemento apontar para o primeiro elemento da lista. O tipo de
lista aderente a essas informações é denominado Lista
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:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento de Instrumentação Científica para Projetos Espaciais |
Q2523552
Algoritmos e Estrutura de Dados
Um sistema gera um vetor fixo de dados para efetuar o controle de um processo usando o código C abaixo, em um compilador que trabalha com inteiros de 32 bits.
Após a execução desse trecho de código, o valor de final é
Após a execução desse trecho de código, o valor de final é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Processamento de Alto Desempenho – PAD (HPC) |
Q2519104
Algoritmos e Estrutura de Dados
Considere o Sistema de Equações Lineares AX = B, em que:
Assinale a opção que contém uma matriz do tipo triangular superior, obtida por meio de escalonamento, pelo método de Gauss, a partir da matriz aumentada deste sistema.
Assinale a opção que contém uma matriz do tipo triangular superior, obtida por meio de escalonamento, pelo método de Gauss, a partir da matriz aumentada deste sistema.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Processamento de Alto Desempenho – PAD (HPC) |
Q2519103
Algoritmos e Estrutura de Dados
Considere uma função f(x) contínua no intervalo [a, b] e que f(a)f(b) < 0. Considere, ainda, a utilização do método da bissecção, para obtenção do zero real desta função, sabendo que o valor de xK, em cada iteração K, é dado por (aK + bK)/2.
Se na primeira iteração for constatado que
f(a0) < 0, f(b0) > 0 e f(x0) > 0
e na segunda iteração
f(a1) < 0, f(b1) > 0 e f(x1) < 0,
na aplicação deste método, devem ser feitas as seguintes atribuições para os novos limites dos intervalos:
Se na primeira iteração for constatado que
f(a0) < 0, f(b0) > 0 e f(x0) > 0
e na segunda iteração
f(a1) < 0, f(b1) > 0 e f(x1) < 0,
na aplicação deste método, devem ser feitas as seguintes atribuições para os novos limites dos intervalos:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 9 - TI / Infraestrutura e Segurança - Tarde |
Q2518838
Algoritmos e Estrutura de Dados
Considere uma árvore que contém todo e qualquer nó em um
grafo, mais formalmente, uma spanning tree de um grafo G = (N,
E) e um grafo G' = (N, E') tal que E' é um subconjunto de E, G' é
conectado, G' não contém nenhum ciclo e G' contém todos os
nós originais em G.
Se cada enlace tiver um custo associado e o custo de uma árvore for a soma dos custos dos enlaces, é correto afirmar que uma árvore cujo custo seja o mínimo entre todas as spanning trees é denominada:
Se cada enlace tiver um custo associado e o custo de uma árvore for a soma dos custos dos enlaces, é correto afirmar que uma árvore cujo custo seja o mínimo entre todas as spanning trees é denominada:
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 |
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 |
Q2518297
Algoritmos e Estrutura de Dados
Considere o modelo não linear e o Filtro de Kalman por Conjunto
(EnKF) detalhados na questão 04.
Para garantir estimativas de covariâncias não enviesadas, a matriz B pode ser calculada pela expressão:
Para garantir estimativas de covariâncias não enviesadas, a matriz B pode ser calculada pela expressão:
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 |
Q2518295
Algoritmos e Estrutura de Dados
O Filtro de Kalman por Conjunto, ou Ensemble Kalman Filter - EnKF,
representa uma alternativa ao Filtro de Kalman Clássico (KF) e ao
Filtro de Kalman Estendido (EKF) para a assimilação de dados
sequencial com grandes conjuntos de dados.
Entre as vantagens do EnKF com relação ao KF e ao EKF, destaca-se a
Entre as vantagens do EnKF com relação ao KF e ao EKF, destaca-se a
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
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
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.
Nesse contexto, assinale a opção que indica uma das características do Filtro de Kalman clássico.
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 |
Q2518292
Algoritmos e Estrutura de Dados
Texto associado
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
Após se agregar a informação proveniente da medição no tempo k,
o valor estimado da variância do estado para esse mesmo instante k
será
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 |
Q2518291
Algoritmos e Estrutura de Dados
Texto associado
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
Após agregar a informação proveniente da medição no tempo k, o
valor estimado do estado para esse mesmo instante k será
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 |
Q2518290
Algoritmos e Estrutura de Dados
Texto associado
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
Antes de agregar a informação proveniente da medição no tempo k,
a predição da variância do estado, para esse mesmo instante k, será
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