As redes sociais modernas utilizam estruturas de dados baseadas em grafos para modelar as conexões entre usuários. Em um grafo de rede social, cada pessoa é representada por um vértice e cada amizade por uma aresta. Para identificar usuários influentes, os algoritmos frequentemente analisam métricas de centralidade. Imagine que você deseja identificar qual dos seus amigos, em uma plataforma de rede social, é o mais influente, considerando que a influência é medida pelo número direto de conexões (amigos) que cada pessoa possui. Nesse sentido, a métrica mais adequada para obter essa informação consiste em

Os navegadores web utilizam estruturas de dados tipo pilha (stack) para gerenciar o histórico de navegação e implementar as funcionalidades dos botões "Voltar" e "Avançar". Quando um usuário visita uma nova página, a atual é empilhada no histórico. O botão "Voltar" remove páginas da pilha atual, enquanto o botão "Avançar" utiliza uma pilha auxiliar de páginas acessadas antes de pressionar o botão "Voltar".

Cenário de navegação:
Um usuário realizou a seguinte sequência complexa de ações:

visitou: home.com;
navegou para: noticias.com;
navegou para: esportes.com;
navegou para: tecnologia.com;
clicou "Voltar" (retornou para esportes.com);
clicou "Voltar" (retornou para noticias.com); e
navegou para uma nova página: educacao.com.

Considerando o comportamento das pilhas de histórico, a situação atual do navegador é

As estruturas de dados são fundamentais na programação, e as listas em Python oferecem flexibilidade e métodos poderosos para manipulação de dados. Compreender como otimizar operações com listas é essenciall para desenvolver algoritmos eficientes.

Analise o seguinte código Python que manipula uma estrutura de dados complexa:



Com base na análise realizada, é correto afirmar que a saída do código é