Questões de Concurso Sobre algoritmos e estrutura de dados
Foram encontradas 3.169 questões
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”?
Q2537429
Algoritmos e Estrutura de Dados
Assinale a alternativa que representa uma estrutura
de dados do tipo LIFO (Last In First Out).
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:
Instituto Consulplan
Órgão:
TJ-MA
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - TJ-MA - Analista Judiciário - Analista de Sistemas - Desenvolvimento |
Q2536540
Algoritmos e Estrutura de Dados
Métodos de ordenação são algoritmos que ordenam os elementos de uma estrutura de dados. Considere os principais
algoritmos de ordenação, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Bubble Sort é eficiente para grandes conjuntos de dados.
( ) Merge Sort é mais eficiente em termos de espaço do que o Quick Sort.
( ) Insert Sort é baseado na estratégia de dividir para conquistar.
A sequência está correta em
( ) Bubble Sort é eficiente para grandes conjuntos de dados.
( ) Merge Sort é mais eficiente em termos de espaço do que o Quick Sort.
( ) Insert Sort é baseado na estratégia de dividir para conquistar.
A sequência está correta em
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:
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 |
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: 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: 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 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 |
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,
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