Questões de Concurso

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Q2385256 Algoritmos e Estrutura de Dados

Julgue o item a seguir. 


Os fluxogramas são ferramentas gráficas utilizadas no desenvolvimento de algoritmos para representar visualmente o processo de execução de um código. Eles são amplamente adotados devido à sua capacidade de oferecer uma visualização clara dos passos de um processo, sendo assim mais facilmente compreendidos por diferentes profissionais, inclusive aqueles fora da área de programação. 

Alternativas
Q2385247 Algoritmos e Estrutura de Dados

Julgue o item a seguir. 


Um pseudocódigo é uma representação textual de um algoritmo, utilizada para planejar e estruturar soluções algorítmicas antes de sua implementação em uma linguagem de programação específica. Sua elaboração inclui a compreensão do problema, divisão em etapas, identificação de variáveis, definição da lógica usando estruturas de controle, e adição de comentários explicativos para melhor clareza. 

Alternativas
Q2385221 Algoritmos e Estrutura de Dados

Julgue o item a seguir. 


Fluxogramas são ferramentas obsoletas no processo de desenvolvimento de algoritmos, sendo raramente usados na prática atual de programação. Eles são considerados ineficazes para representar algoritmos complexos e não são adotados por profissionais da área de tecnologia da informação, como analistas de sistemas e cientistas da computação.

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Q2383448 Algoritmos e Estrutura de Dados
Imagem associada para resolução da questão


Considerando que o algoritmo acima está expresso na forma de um pseudocódigo, assinale a opção que apresenta o resultado desse algoritmo quando ele for executado.
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Q2383286 Algoritmos e Estrutura de Dados
A biblioteca Scikit-Learn emprega o algoritmo Classification And Regression Tree (CART) para treinar Árvores de Decisão. O algoritmo CART baseia-se na recursividade e na estratégia de divisão binária para construir uma árvore de decisão. Inicialmente, a árvore é representada por um único nó, que contém todos os dados de treinamento. A cada passo, o algoritmo busca a melhor maneira de dividir o conjunto de dados. A recursividade continua até que uma condição de parada seja atendida, como atingir uma profundidade máxima da árvore. Uma vez construída a árvore, a fase de predição ocorre ao percorrer a estrutura da árvore de acordo com as condições estabelecidas nos nós, levando a uma predição (inferência) para uma determinada entrada.
Considerando-se que n corresponde ao número de features e m ao número de instâncias, qual é a complexidade computacional assintótica de predição para árvores de decisão treinadas com o algoritmo CART?
Alternativas
Respostas
81: C
82: C
83: E
84: B
85: E