Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados - Algoritmos para Concurso - Página 21

Q2457925

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457925 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para implementar inovações no processo de decisão de sentenças judiciais, um analista do TJ-AC decidiu pelo uso da Tradução Automática Neural (do inglês, Neural Machine Translation - NMT) após comparar diferentes técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). As vantagens dessa técnica em relação à Tradução Automática Estatística (do inglês, Statistic Machine Translation - SMT) são:

A

os modelos NMT são mais efetivamente modularizáveis que os SMT e possuem menos parâmetros totais.

B

os parâmetros do modelo NMT são ajustados independentemente, e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível.

C

os parâmetros do modelo NMT são ajustados conjuntamente e o processo pode ser paralelizado.

D

os modelos NMT são mais interpretáveis que os modelos SMT e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível.

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Q2457922

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457922 Algoritmos e Estrutura de Dados

No processo de otimização de redes neurais artificiais, diferentes métodos e técnicas são utilizados para determinar os melhores parâmetros do aprendizado. Para reduzir o overfitting, uma das técnicas amplamente utilizadas é a regularização, que apresenta como características:

A

adição de um termo que maximiza a função de custo e menor generalização.

B

redução dos pesos e maior resistência a ruídos no treinamento.

C

aumento dos pesos e maior generalização por redução dos vieses.

D

redução dos pesos e menor generalização no aprendizado.

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Q2457921

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457921 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considere a sentença a seguir.

s: “O acesso ao auditório também pode ser feito através de uma rampa”

Aplicando a função f à sentença, obtém-se o seguinte resultado:

f(s) = “acesso auditório pode ser feito através rampa”

A tarefa de tratamento de dados textuais realizada pela função f é:

A

filtragem de conectivos.

B

lematização.

C

remoção de ruído.

D

filtragem de stop words.

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Q2457920

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457920 Algoritmos e Estrutura de Dados

PV-DM (do inglês, Paragraph Vector Distributed Memory) é um método de aprendizado de máquina utilizado no processamento de dados textuais. A ideia central é prever uma palavra (de contexto) a partir de um conjunto de palavras amostrado aleatoriamente – palavras de contexto e ID de parágrafo. Quando aplicado sobre um conjunto de documentos textuais (por exemplo, os processos deferidos arquivados no TJ-AC), qual a vantagem desse método em relação ao método BOW, baseado em contagem de palavras?

A

Ter menor custo computacional.

B

Resultar em vetores mais compactos.

C

Considerar a ordem das palavras.

D

Ter maior expressividade dos vetores.

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Q2457919

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457919 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados bidimensionais, foi executado o algoritmo PCA (do inglês, Principal Component Analysis). Se o PCA produzir como resultado dois autovalores de mesmo valor, significa que

A

as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 100% da informação.

B

as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois as dimensões possuem 50% da informação.

C

as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois perdeu-se 100% da informação.

D

as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 50% da informação.

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Q2457917

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457917 Algoritmos e Estrutura de Dados

O pré-processamento é um conjunto de atividades que envolvem preparação, organização e estruturação de dados, sendo fundamental no desempenho do modelo de aprendizagem de máquina. Tais atividades contemplam métodos e técnicas de limpeza, transformação, integração e redução de dimensionalidade. Os métodos que podem ser utilizados para o tratamento de dados faltantes são:

A

interpolação de vizinhos mais próximos, valor médio do atributo, valor modal.

B

validação estratificada, k-fold, divisão do conjunto de dados.

C

validação cruzada, leave-one-out (deixando um de fora), valor mediano do atributo.

D

divisão do conjunto de dados, gradiente descendente, valor médio do atributo.

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Q2457916

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457916 Algoritmos e Estrutura de Dados

Random Forest são algoritmos de aprendizado de máquina utilizados para classificação ou regressão, sendo vantajoso em relação às árvores de decisão no caso de

A

custo computacional reduzido.

B

conjunto de dados com propensão a overfitting.

C

conjunto de dados reduzido.

D

número elevado de classes.

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Q2457915

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457915 Algoritmos e Estrutura de Dados

A camada de uma rede convolucional que tem como função primária reduzir progressivamente o tamanho espacial do volume de dados de entrada por meio do mapeamento de seções de features e diminuição dos pesos de treinamento é denominada camada de

A

convolução.

B

ativação.

C

pooling.

D

normalização.

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Q2457914

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457914 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma rede neural foi implementada a partir da arquitetura Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi dividido em holdout com 50% para conjunto de treinamento, 30% para conjunto de validação e 20% para conjunto de teste. Se, durante o treinamento e a validação da referida rede ocorreu underfitting, dois fatores que podem ter condicionado tal fenômeno são:

A

insuficiência de parâmetros e excesso de camadas.

B

excesso de parâmetros e excesso de iterações.

C

iterações insuficientes e amostragem dos dados.

D

excesso de iterações e entrada não normalizada.

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Q2457913

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457913 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma das métricas mais comumente utilizadas para comparar resultados de algoritmos de clusterização é obtida por meio da fórmula (b-a)/ max(a,b), em que:
a é a distância média entre os pontos dentro de cada cluster (distância média intra-cluster) e
b é a distância média para o cluster mais próximo (distância média para os pontos do cluster mais próximo).

A métrica descrita recebe o nome de:

A

R².

B

silhouette score.

C

F1-score.

D

ROC.

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Q2457910

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457910 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para classificar os processos tramitados no TJ-AC em duas categorias (deferidos e indeferidos), um analista escolheu um algoritmo que divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma linha e resulta em uma simetria na classificação, de forma que o ponto mais próximo de cada classe está a uma distância d do ponto médio entre os dois grupos de classe (hiperplano). O algoritmo descrito é denominado:

A

regressão linear.

B

k-vizinhos mais próximos.

C

máquina de vetores de suporte.

D

regressão logística.

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Q2457909

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457909 Algoritmos e Estrutura de Dados

O ecossistema Hadoop se refere aos vários componentes da biblioteca de software Apache Hadoop, incluindo projetos de código aberto e ferramentas complementares para armazenar e processar Big Data. Algumas das ferramentas mais conhecidas incluem HDFS, Pig, YARN, MapReduce, Spark, HBase Oozie, Sqoop e Kafka, cada uma com função específica no ecossistema Hadoop. São funções dos componentes do ecossistema Hadoop:

A

HDFS gerencia o armazenamento e o MapReduce gerencia o processamento de dados.

B

Spark é uma ferramenta para o armazenamento, desenvolvido para substituir o HDFS.

C

Kafka é uma ferramenta para processamento de dados distribuídos, em substituição ao processamento em lote.

D

HDFS gerencia o processamento e o MapReduce gerencia o armazenamento de dados.

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Q2453278

Ano: 2024 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFOP Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - UFOP - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2453278 Algoritmos e Estrutura de Dados

Analise o método de ordenação representado pelo algoritmo a seguir.

• Dividir recursivamente o vetor a ser ordenado em dois, até obter n vetores de 1 único elemento.
• Aplicar a intercalação tendo como entrada 2 vetores de um elemento, formando um vetor ordenado de dois elementos.
• Repetir esse processo formando vetores ordenados cada vez maiores, até que todo o vetor esteja ordenado.

Qual é o método de ordenação representado pelo algoritmo?

A

Mergesort.

B

Sheelsort.

C

Bubblesort.

D

Quicksort.

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Q2453272

Ano: 2024 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFOP Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - UFOP - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2453272 Algoritmos e Estrutura de Dados

Analise o algoritmo a seguir.

• Passo 1. Encontre o menor item do vetor
• Passo 2. Troque-o de lugar com o item da primeira posição do vetor.
• Passo 3. Repita essas duas operações com os n − 1 itens restantes, depois com os n − 2 itens, até que reste apenas um elemento.

Qual é o método de ordenação descrito pelo algoritmo?

A

Inserção.

B

Sheelsort.

C

Seleção.

D

Quiksort.

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Q2452265

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: CREMERS Prova: FUNDATEC - 2024 - CREMERS - Técnico de Informática |

Q2452265 Algoritmos e Estrutura de Dados

No contexto de programação de algoritmos, uma função que chama a si mesma é conhecida como função:

A

Repetitiva.

B

Autochamada.

C

Recursiva.

D

Polimórfica.

E

Exponencial.

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Q2447907

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-AP Prova: FGV - 2024 - TJ-AP - Apoio Especializado - Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas |

Q2447907 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considere as variáveis A, B e C contendo os seguintes números com as suas respectivas bases.

A = 16₁₆
B = 10₁₀
C = 10₂

O cálculo da soma de A + B + C é:

A

34₁₀

B

30₈

C

100011₂

D

AB₁₆

E

36₁₀

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Q2446218

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Sistemas |

Q2446218 Algoritmos e Estrutura de Dados

Medir a complexidade dos métodos de ordenação é fundamental para entender o desempenho desses algoritmos e poder fazer escolhas adequadas dependendo do contexto do problema. Qual método de ordenação o pior caso tem a mesma complexidade do método Quick Sort no pior caso?

A

Heap Sort.

B

Buble Sort.

C

Merge Sort.

D

Radix Sort.

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Q2414699

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: IMBEL Prova: IBFC - 2024 - IMBEL - Analista Especializado - Analista de Sistemas |

Q2414699 Algoritmos e Estrutura de Dados

O algoritmo MERGE SORT emprega a técnica “divisão e conquista” para ordenar uma lista de valores. A ordem de complexidade deste algoritmo, no pior caso, é:

A

O(n)

B

O(n log n)

C

O(2n)

D

O(n/2)

E

O(3n)

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Q2397070

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Paulo Bento - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Paulo Bento - RS - Assistente de Processamento de Dados |

Q2397070 Algoritmos e Estrutura de Dados

Analise o algoritmo abaixo, que foi escrito no software VisuAlg 3.0:

algoritmo "cálculo_média"

var

qtd, cont, soma, media: inteiro

inicio

soma <- 0

leia(qtd)

para cont de 1 ate qtd faca

soma <- soma + cont

fimpara

media <- soma / cont

escreva(media)

fimalgoritmo

O que precisa ser corrigido no algoritmo acima para que ele seja executado sem erros?

A

A atribuição da variável “media” deve ser movida para dentro do laço de repetição “para”.

B

O tipo da variável “media” deve ser alterado para “real”.

C

A instrução “escreva(media)” deve ser movida para cima da atribuição da variável “media”.

D

A variável “cont” deve ser inicializada antes do laço de repetição “para”.

E

O operador de divisão “/” (barra) deve ser alterado para “%” (percentual).

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Q2390587

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Alpestre - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Alpestre - RS - Técnico em Informática |

Q2390587 Algoritmos e Estrutura de Dados

Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando os comandos mais utilizados no VisuAlg às suas respectivas opções na Barra de Tarefas.

Coluna 1
1. Executar (F9).
2. Intervalo do timer.
3. Gerar valores aleatórios.

Coluna 2

( ) Inicia (ou continua) a execução automática do pseudocódigo.
( ) Atraso em cada linha, para quando se deseja executar o pseudocódigo mais lentamente.
( ) Ativa a geração de valores arbitrários que substituem a digitação de dados.
( ) Pode efetuar a geração de dados do tipo caractere sem faixa pré-estabelecida, gerando strings de 5 letras maiúsculas.

A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

A

3 – 1 – 2 – 2.

B

1 – 2 – 3 – 3.

C

2 – 3 – 1 – 2.

D

2 – 1 – 3 – 3.

E

3 – 1 – 2 – 1.

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Questões de Concurso Comentadas sobre algoritmos em algoritmos e estrutura de dados

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