Questões de Concurso
Comentadas sobre algoritmos em algoritmos e estrutura de dados
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O algoritmo utilizado por Amanda será:
O resultado, em binário, encontrado por Daniel é:
A complexidade de tempo correta que Jon deve apresentar para a busca binária é a de:
Esse algoritmo tem como característica considerar que cada documento é:
Há muitas técnicas que podem ser usadas para documentar processos. Sobre processos de produto, considere as afirmativas abaixo:
I. Os diagramas de fluxo simples são usados para identificar os principais elementos de um processo.
II. As folhas de roteiro fornecem informações sobre as atividades envolvidas no processo, incluindo a descrição da atividade e as ferramentas e equipamentos necessários.
III. O fluxograma refere-se à representação gráfica da linha de montagem e é usualmente denominado manual.
IV. O fluxograma documenta o fluxo e as diversas atividades, usa diferentes símbolos para identificar os diferentes tipos de atividades.
É CORRETO o que se afirma em:
Analise o algoritmo abaixo:
ALGORITMO “TESTE”
VAR
X,Y:INTEIRO
INICIO
LEIA(X)
ESCREVA(X)
LEIA(Y)
ESCREVA(Y)
SE (X > Y) ENTAO
ESCREVA(X)
SENAO
ESCREVA(Y)
FIMSE
FIMALGORITMO
Se os valores lidos forem, respectivamente, 7 e 7, quantas vezes o número 7 será escrito pelo
algoritmo?
( ) Fluxograma e pseudocódigo são formas de representação de algoritmos.
( ) Uma variável do tipo lógico pode assumir um valor verdadeiro ou falso.
( ) Uma atribuição é representada pelo sinal de igual (=).
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Em relação aos conceitos do algoritmo k-means, julgue os itens a seguir.
I É importante continuar as iterações do algoritmo k-means até que a mudança na posição dos centroides entre as iterações seja menor que um limite predefinido.
II No coeficiente de silhueta, quanto mais próximo o coeficiente estiver de 1, menor a distância entre os clusters; 0 indica que os dados podem estar no cluster errado; valores negativos sugerem que o ponto está na borda.
III Apesar de um maior número clusters sempre reduzir o SSE (sum of squared errors), isso não significa que mais clusters sempre sejam melhores, pois um número muito grande de clusters pode levar a overfitting do modelo.
Assinale a opção correta.
Em aprendizado de máquina, especialmente em algoritmos de árvores de decisão, é fundamental avaliar como os dados são organizados e classificados em diferentes níveis da árvore. Três conceitos-chave que auxiliam na construção e otimização dessas árvores são o gini impurity, a entropy e o information gain. A respeito desses conceitos, julgue os itens a seguir.
I Gini impurity mede a redução da entropy após a divisão de um conjunto de dados com base em um atributo.
II Entropy mede a quantidade de incerteza ou impureza no conjunto de dados.
III Information gain mede a probabilidade de uma nova instância ser classificada incorretamente, com base na distribuição de classes no conjunto de dados.
Assinale a opção correta.
Relacione os métodos de agrupamento hierárquico e o K-means às suas principais características.
1. Agrupamento Hierárquico 2. K-means
( ) Seus resultados são altamente sensíveis ao número de clusters que deve ser pré-definido pelo usuário do algoritmo.
( ) Baseia-se em abordagens top-down ou bottom-up, isto é, com a divisão ou com a união sucessiva de clusters.
( ) Seus resultados costumam ser graficamente visualizados por dendrogramas, que podem ser seccionados de acordo com o número de clusters determinado pelo usuário do algoritmo.
( ) Avalia distâncias entre as instâncias de dados e os centroides dos clusters e atualiza a posição dos centroides dos clusters sucessivamente, até a convergência.
Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.
Exemplos de elementos que auxiliam diretamente os motores de busca a interpretar o conteúdo de um site incluem:
Um problema computacional é dito NP-completo quando
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