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www.qconcursos.com

Q1022609

Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Grafos ,

Ano: 2017 Banca: CS-UFG Órgão: Fundação Unirg Prova: CS-UFG - 2017 - Fundação Unirg - Analista de Sistemas |

Q1022609 Algoritmos e Estrutura de Dados

Seja S o grafo de fluxo de controle de um programa P. Se o teste que aplica um conjunto de dados de teste satisfaz o critério todos os ramos de S, então pode-se concluir que esse conjunto também irá satisfazer o critério

Alternativas

todos os caminhos de P.

todas as respostas de P.

todos os comandos de P.

todas as classes de P.

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Q983594

Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Grafos ,

Ano: 2019 Banca: FGV Órgão: DPE-RJ Prova: FGV - 2019 - DPE-RJ - Técnico Superior Especializado - Tecnologia da Informação |

Q983594 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para que um sistema seja testado adequadamente, é preciso realizar uma quantidade mínima de testes. Para apoiar essa definição, foi criada a Complexidade Ciclomática de McCabe, com fundamentação na teoria dos grafos. Essa técnica define uma métrica de software que fornece uma medida quantitativa da complexidade lógica de um programa, apresentando um limite superior para a quantidade de casos de testes de software que devem ser conduzidos.

A Complexidade Ciclomática pode ser calculada tanto pelo número de regiões quanto pelo número de arestas e nós.

Imagem associada para resolução da questão

Com base no grafo de fluxo acima, correspondente a um trecho de código a ser testado, a quantidade mínima de testes que devem ser realizados para garantir que cada caminho do código tenha sido percorrido em ao menos um teste é:

Alternativas

11 (onze);

6 (seis);

5 (cinco);

4 (quatro);

3 (três).

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Q958889

Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Grafos ,

Ano: 2018 Banca: FCM Órgão: IFN-MG Prova: FCM - 2018 - IFN-MG - Ciências da Computação: Teoria da Computação |

Q958889 Algoritmos e Estrutura de Dados

Tendo como entrada um grafo acíclico dirigido ponderado G = (V, E), pode-se calcular o caminho mínimo de origem única,

Alternativas

aplicando a busca em largura em G, o caminho mínimo de origem única é calculado em tempo θ(V² ).

aplicando a busca em largura no grafo transposto G^T = (V, E^T ), o caminho mínimo de origem única é calculado em tempo θ(V² ).

relaxando as arestas de G de acordo com a ordenação topológica de seus vértices, o caminho mínimo de origem única é calculado em tempo θ(V + E).

aplicando a busca em profundidade no grafo transposto G^T = (V, E^T), o caminho mínimo de origem única é calculado em tempo θ(V + E).

relaxando as arestas pela busca em profundidade no grafo de entrada G = (V, E) e, posteriormente, aplicando a busca em profundidade no grafo transposto G^T = (V, E^T ), o caminho mínimo de origem única é calculado em tempo θ(V² ).

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Q958888

Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Grafos ,

Ano: 2018 Banca: FCM Órgão: IFN-MG Prova: FCM - 2018 - IFN-MG - Ciências da Computação: Teoria da Computação |

Q958888 Algoritmos e Estrutura de Dados

A obtenção das componentes fortemente conexas de um grafo dirigido G = (V, E) é feita da seguinte forma:

Alternativas

Aplicação da busca em profundidade em G, para obtenção dos tempos de término para cada vértice, e aplicação da busca em profundidade em G, considerando os vértices em ordem decrescente dos tempos de término.

Aplicação da busca em profundidade em G, para obtenção dos tempos de término para cada vértice, e aplicação da busca em profundidade no grafo transposto G^T = (V, E^T ), considerando os vértices em ordem decrescente dos tempos de término.

Aplicação da busca em profundidade em G, para obtenção dos tempos de término para cada vértice, e aplicação da busca em largura no grafo transposto G^T= (V, E^T ), considerando os vértices em ordem decrescente dos tempos de término.

Aplicação da busca em profundidade em G, para obtenção dos tempos de descoberta para cada vértice, e aplicação da busca em profundidade no grafo transposto G^T = (V, E^T ), considerando os vértices em ordem crescente dos tempos de descoberta.

Aplicação da busca em profundidade no grafo transposto G^T = (V, E^T ), para obtenção dos tempos de descoberta para cada vértice, e aplicação da busca em profundidade em G, considerando os vértices em ordem decrescente dos tempos de descoberta.

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