Questões de Concurso

      Uma empresa está coletando os dados de campanhas sazonais de publicidade e mantém organizada uma planilha com as informações de cada campanha, com os respectivos períodos de duração e valores investidos.

Nessa situação hipotética, a empresa possui dados do tipo

Com relação às estruturas de dados em listas, analise as afirmativas a seguir.

I. Em uma lista não ordenada, os elementos devem estar organizados em ordem decrescente das respectivas chaves.
II. Uma lista encadeada é uma estrutura de dados, na qual os objetos estão organizados em ordem linear.
III. Em uma lista duplamente encadeada, cada elemento deve apontar para o elemento anterior e para o próximo.

Está correto o que se afirma em 

Considere o algoritmo a seguir, escrito em pseudocódigo, para inserir um novo valor z em uma árvore de busca binária A com n nós e altura h. 

1             y = NULL 2             x = A.raiz 3             ENQUANTO x ≠ NULL FAÇA: 4              y = x 5             SE z.chave < x.chave: x = x.esquerda 6             SE NÃO: x = x.direita 7             z.p = y 8            SE y = NULL: A.raiz = z 9            SE NÃO: 10               SE z.chave < y.chave: y.esquerda = z 11          SE NÃO: y.direita = z

O algoritmo acima é executado no tempo

Com relação ao algoritmo de garbage collection (coleta de lixo) chamado mark-sweep (ou mark-and-sweep), analise as afirmativas a seguir.

I. Na fase de marcar (mark), o coletor percorre o grafo de objetos e marca todos aqueles que são alcançáveis.

II. Na fase de varrer (sweep), a memória ocupada pelos objetos marcados (na fase de marcação) é liberada.

III. Os objetos marcados (na fase de marcação) são realocados.

Está correto o que se afirma em

A análise de componentes principais (Principal Component Analysis - PCA) é uma técnica consagrada para a redução de dimensionalidade e para a identificação de padrões estruturais lineares em conjuntos de dados.

Com relação à análise de componentes principais, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a falsa.


( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar direções de maiores variações nas instâncias de dados.

( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por sua vez contribuem com poucas informações úteis para a análise do conjunto de dados.

( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a representação dos dados em menos dimensões que são facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de informações.


As afirmativas são, respectivamente.