Dentre os métodos para construção de algoritmos, o Cartesian...
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Alternativa Correta: A - dividir para conquistar
Vamos entender por que essa é a resposta correta e examinar as outras alternativas.
Dividir para Conquistar é uma estratégia fundamental em algoritmos e estrutura de dados. Esse método envolve dividir um problema grande em subproblemas menores e mais gerenciáveis, resolver cada subproblema individualmente e, em seguida, combinar essas soluções para resolver o problema original. Exemplos clássicos desse método incluem algoritmos de ordenação como Merge Sort e Quick Sort, bem como algoritmos de busca como a Busca Binária.
Justificativa da Alternativa Correta:
A alternativa A está correta porque o método Cartesiano se refere ao conceito de "dividir para conquistar". Esse princípio é amplamente utilizado em algoritmos eficientes que lidam com problemas grandes, dividindo-os em partes menores que são mais fáceis de resolver.
Análise das Alternativas Incorretas:
- B - primeiro que entra, primeiro que sai: Este conceito está relacionado à estrutura de dados conhecida como Fila (Queue), onde o primeiro elemento a ser inserido é o primeiro a ser removido. Não tem relação com o método Cartesiano.
- C - planejamento reverso: Planejamento reverso não é um termo comum em algoritmos e estrutura de dados. Poderia ser interpretado como algum tipo de abordagem para resolver problemas, mas não se relaciona diretamente com o método Cartesiano.
- D - pseudo-linguagem: Pseudo-linguagem é uma forma de escrever algoritmos em um formato que não é uma linguagem de programação específica, mas sim uma representação intermediária. Isso também não se relaciona com o método Cartesiano.
- E - primeiro que entra, último que sai: Este conceito está relacionado à estrutura de dados conhecida como Pilha (Stack), onde o último elemento a ser inserido é o primeiro a ser removido. Novamente, não tem relação com o método Cartesiano.
Resumo:
A alternativa correta é a A porque o método Cartesiano segue o princípio de "dividir para conquistar", uma técnica essencial para resolver problemas complexos de forma eficiente em algoritmos e estrutura de dados. As outras alternativas tratam de conceitos diferentes que não se aplicam ao método Cartesiano.
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