Algoritmos y estructura de datos

A que nos referimos como TÉRMINO DOMINANTE?. Al termino por el cual afectamos el tamaño de la entrada de datos. Al termino por el cual acotamos el tamaño de la entrada de datos. Al termino por el cual dominamos el tamaño de la entrada de datos.

Al hablar de tasas de crecimiento, ¿A qué es similar la notación O mayúscula?. A la expresión “menor o igual que”. A la expresión “mayor o igual que”. A la igualdad.

Al hablar de tasas de crecimiento, ¿A qué es similar la notación omega mayúscula?. A la expresión “mayor o igual que”. A la expresión “menor o igual que”. A la igualdad.

Al tener un algoritmo de complejidad cúbica, el mismo se empezaría a tornar impracticable, en referencia a su tiempo de ejecución, cuando el volumen de su entrada superara: Unos pocos cientos. Unos pocos miles. Unos pocos millones.

Cuando indicamos el concepto de Término Dominante, nos referimos a: Al término por el cual afectamos a la entrada de datos a fin de indicar el orden de complejidad del algoritmo. Al término por el cual desafectamos a la entrada de datos a fin de indicar el orden de complejidad del algoritmo. Al término por el cual calculamos a la entrada de datos a fin de indicar el orden de complejidad del algoritmo.

Cuando podemos eliminar un bucle anidado de un algoritmo, generalmente reducimos el tiempo de ejecución. Verdadero. Falso.

Cuando trabajamos con ordenes de complejidad de lo algoritmos, decimos que dadas dos partes de un algoritmo que se ejecutan en secuencia, debemos considerar la parte mas cara, y esto lo vemos en la siguiente regla de simplificación: Si f1(n) está en O(g1(n)) y f2(n) está en O(g2(n)), entonces f1(n) + f2(n) está en O(max(g1(n),g2))). Si f2(n) está en O(g1(n)) y f1(n) está en O(g2(n)), entonces f2(n) + f1(n) está en O(max(g1(n),g2))). Si f1(n) está en O(g2(n)) y f1(n) está en O(g1(n)), entonces f2(n) + f1(n) está en O(max(g1(n),g2))).

Dada la estructura: {9, 5, 7, 1} ¿Cuántas inversiones son necesarias para ordenar completamente los elementos?. 5. 4. 3. 0. 2.

Dada una función del tiempo de ejecución (te) de un algoritmo, donde N corresponde a la cantidad de entradas, te=0,589+N*0,85. ¿A qué función será proporcional el tiempo de ejecución de dicho algoritmo?. Lineal. Cúbica. Logarítmica.

Dada una función del tiempo de ejecución (te) de un algoritmo, donde N corresponde a la cantidad de entradas, te=0,589N^2+0,45N+0,589. ¿A qué función será proporcional el tiempo de ejecución de dicho algoritmo?. Cuadrático. Cúbica. Logarítmica.

Dado un array de datos llamado A, de tamaño N. Si para cada i de [0..N-2] intercambiamos A [i] con el mínimo elemento del subarray [A[i+1], …,A [N]]; ¿de qué algoritmo de ordenación estamos hablando?. Quicksort. Inserción. Selección. Mergesort. Shellsort.

El algoritmo de “búsqueda binaria” es también llamado algoritmo de búsqueda exponencial. Falso. Verdadero.

El concepto de INDENTACIÓN nos sirve para: Permitir mejor el entendimiento del código haciendo el mismo mas prolijo y fácil de seguir. Traducir el entendimiento del código haciendo el mismo mas prolijo y fácil de seguir. Permutar mejor el entendimiento del código haciendo el mismo mas prolijo y fácil de seguir.

El modo de acceso a los elementos de una estructura de tipo pila es de tipo LIFO. Verdadero. Falso.

El modo de acceso a los elementos de una estructura de tipo cola es de tipo LIFO. Falso. Verdadero.

El TDA cola también es conocido como una lista FIFO. Verdadero. Falso.

El tiempo que insume las operaciones en la estructura de COLAS DE PRIORIDADES es del tipo: Logarítmico. Cuadrático. Cúbico.

En estructuras de tipo tablas de hash. ¿Cómo se conoce cuando la estructura de la función hash provoca que llaves usadas comúnmente tiendan a caer muy cerca unas de otras?. Aglomeramiento. Desaglomeramiento. Compactación. Concentración.

En la estructura de datos tipo “árbol”, como se conoce al nodo cuya profundidad es 0. Raíz. Padre. Hijo. Hoja.

En un ABB, y posicionados en el nodo con un valor ‘5’ y próximos a insertar un nuevo hijo de este nodo con el valor 2. ¿A dónde se ubicará el mismo?. Subárbol izquierdo. Subárbol Derecho. Nodo padre. Nodo raíz.

En un ABB, y posicionados en el nodo con un valor “25” y próximos a insertar un nuevo hijo de este nodo con el valor 50, ¿A dónde se ubicará el mismo?. Subárbol derecho. Nodo padre. Subárbol izquierdo. Nodo hermano izquierdo.

En un algoritmo de búsqueda binaria, ¿Qué característica debe tener la lista de elementos donde se lo aplique?. Debe estar ordenada. Puede estar ordenada o desordenada indistintamente. Debe estar dividida en 2 partes con igual cantidad de elementos.

En un algoritmo de búsqueda secuencial, ¿Cuál argumento es el que mejor aplica?. No es necesario tener una estructura ordenada. Es necesario tener una estructura ordenada.

En un algoritmo de eliminación de un elemento de la lista enlazada, tengo una sentencia que consulta por el primer elemento de la misma, la respuesta es NIL, esto significa: Condición de Underflow. Operación finalizada correctamente puedo proceder. Condición de Overflow. Error de tipo de dato.

En un árbol binario de búsqueda, ¿Cómo se conoce al recorrido resumido en los siguientes pasos: (1) visitamos la raíz (2) visitamos el subárbol izquierdo (3) visitamos el subárbol derecho?. Preorden. Post orden. Orden.

En un árbol binario de búsqueda, ¿Cómo se conoce al recorrido resumido en los siguientes pasos: (1) visitamos el subárbol izquierdo (2) visitamos el subárbol derecho y (3) visitamos la raíz?. Post orden. Preorden.

En una estructura de datos de tipo árbol, llamamos “hoja”: A un nodo sin hijos. A un nodo sin padres. A un nodo null.

En una estructura de tipo árbol binario de búsqueda si el árbol está vacío ¿a qué referencia la raíz?. Null. 0 (cero). 1 (uno). Hijo.

Identifique 2 estructuras de datos dinámicas no lineales: Grafos. Arboles. Colas. Listas enlazadas. Pilas.

Identifique 3 estructuras de datos dinámicas lineales: Colas. Listas Enlazadas. Pilas. Grafos. Árboles.

Indique 4 (cuatro) funciones cúbicas válidas: 2N^3 + N^2 + N + 5. 0,5N^3 + N^250 + N + 1,5. 8N^3 + 2N^2 + N + 0,5. 4N^2 + 20N^3 + N + 5. 4N^2 + 20N*3 + N + 5.

Indique 4 (cuatro) funciones cuadráticas válidas: 0,5N^2 + N + 1,5. 4N^2 + N + 5. 2N^2 + N + 0,88. N^2 + N + 5. N^3 + N + 5.

Indique 4 funciones que describen comúnmente el tiempo de ejecución de los algoritmos. Cuadrática. Constante. Logarítmica. Logarítmica al cuadrado. Logarítmica infinita.

Indique las 3 (tres) operaciones básicas de un TDA cola: Verificar si está vacía. Devolver el elemento del inicio. Insertar elemento x con su prioridad. Retornar el elemento del tope. Inserta el elemento x al final.

Indique 2 (dos) algoritmos de búsqueda estática validos. Secuencial. Binaria. Quicksort. Burbuja. Shell.

Indique 4 tipos de notaciones algorítmicas válidas. Pi mayúscula. Omega mayúscula. Theta mayúscula. O mayúscula. O minúscula.

La notación O nos permite: Establecer un orden relativo entre funciones, comparando los términos dominantes. Establecer un orden relativo entre funciones, comparando los términos independientes. Establecer un orden relativo entre funciones, comparando los términos determinantes.

La BÚSQUEDA INTERPOLADA se recomienda en los casos en que: Los datos están en disco, en forma ordenada y distribuidos uniformemente. Los datos están en disco, en forma desordenada y distribuidos aleatoriamente.

La mayoría de las operaciones con TABLAS HASH se realiza en tiempo: Constante, no dependiendo del número de elementos de la tabla. Constante, dependiendo del número de elementos de la tabla.

La relación donde, el tiempo de ejecución de un algoritmo, esta relacionado con los datos de entrada en una forma de N3, decimos que el mismo tiene un desempeño: Cúbico. Lineal. Exponencial. Cuadrático. Logarítmico.

Los elementos en una lista enlazada se almacenan de: Forma secuencial en orden al valor de los datos. Forma contigua el área de datos y además cada elemento tiene su posición de memoria en otra estructura secuencial. Forma contigua, un elemento a continuación de otro. Forma no contigua con una posición que apunta al próximo elemento. Forma no contigua la parte de datos y en forma secuencial las direcciones de cada uno.

Si analizamos el siguiente algoritmo y suponiendo el valor de la variable W=10 (largo del arreglo), ¿Cuántas unidades de tiempo requerirá el algoritmo para su ejecución si el elemento “b” buscado se encuentra en la última posición del arreglo “a”?. 67. 63. 60. 10. 100.

Si estamos analizando el tiempo de ejecución y nos encontramos con una estructura tipo bucle, en ese caso el tiempo de ejecución es: El de las instrucciones dentro del bucle, multiplicado por el número de iteraciones. El de las instrucciones fuera del bucle, multiplicado por el número de iteraciones. El de las instrucciones dentro del bucle, sumado al número de iteraciones.

Si estudiamos el comportamiento de un algoritmo y vemos que es del orden cuadrática su complejidad, al momento que la entrada se incremente 10 veces, el impacto en su tiempo de ejecución será de. 100 veces mayor. 1000 veces mayor. 10000 veces mayor.

Si el elemento que buscamos “b” se encuentra en la primera posición del arreglo dado, ¿Cuántas unidades de tiempo requerirá la ejecución del algoritmo?. 7. 6. 3. 11. 13.

Si queremos agregar un elemento a una estructura de tipo lista. ¿A qué posición referenciará el último nodo?. Null. Raíz. Nodo derecho.

Si tengo un campo en n algoritmo que puede tomar los valores A o B y ningún otro y además siempre debe tener uno de esos valores, usted definiría al mismo como un campo de tipo: Lógico. Real. Complejo.

Si todos los valores de entrada fueran negativos, ¿Cuál sería el valor de la subsecuencia máxima de enteros?. 0. Infinita. Menor a 0.

Si un algoritmo crece por un factor m y el tiempo de ejecución aumenta por el mismo factor, lo llamamos algoritmo…. Lineal. Exponencial. Logarítmico.

Si un algoritmo procesa cada dato en un milisegundo (0,000001 seg), ¿Cuánto tiempo demandará un algoritmo de complejidad cúbica para procesar 30 datos?. 0,027 seg. 0,27 seg. 27 seg. 0,0027 seg.

Supongamos tenemos una pila con los elementos insertados sucesivamente: F, W, T, R, G y se desea agregar un nuevo elemento C, entonces: ¿Dónde se insertará el nuevo elemento C?. Luego del elemento F. Antes del elemento G. Antes del elemento F. Luego del elemento G.

¿A qué definimos como cláusula de escape?. A la condición que hace terminar a una estructura iterativa. A la variable que hace terminar a una estructura iterativa. A error que hace terminar a una estructura iterativa.

¿A qué nos referimos cuando decimos que analizamos el espacio en memoria que ocupan todas las variables propias de un algoritmo dado?. Análisis O minúscula. Complejidad temporal. Análisis de almacenamiento. Análisis O mayúscula. Complejidad espacial.

¿Cómo se conoce al método para resolver una colisión en una tabla hash que transitará de manera secuencial por las siguientes posiciones hasta localizar una posición vacía?. Direccionamiento abierto. Sondeo cuadrático. Camino abierto. Sondeo cúbico. Encadenamiento separado.

¿Cómo se conoce el recorrido que primero pasa por los nodos hermanos, para luego recorrer los nodos hijos?. En anchura. En altura. Transversal. Raíz.

¿Cómo se conoce a la estructura de datos donde el puntero siguiente del último elemento, hace refencia al primer elemento?. Cola con prioridad. Grafo. Cola. Pila. Lista circular.

¿Cómo se conoce a la estructura de datos donde se permite un recorrido bidireccional, almacenando dos enlaces por nodo?. Lista doblemente enlazada. Lista. Pila. Lista enlazada simple. Lista circular.

¿Cómo se conoce al problema de obtener el mismo índice para dos claves distintas en una tabla de hash?. Colisión. Choque. Duplicación.

¿Cómo se conoce al nodo adicional en una lista enlazada que no almacena ningún dato, pero sirve para satisfacer el requisito de que todo nodo disponga de un nodo anterior?. Nodo puntero. Nodo cabecera. Nodo jerárquico. Nodo de cola. Nodo nulo.

¿Cómo se conoce el algoritmo de búsqueda que recorre uno por uno los elementos hasta encontrar el buscado?. Interpolado. Burbuja. Secuencial. Unitaria. Binario.

¿Cómo se conocen los árboles que deben cumplir con una condición de equilibrio?. AVL. Encolado. Enlazado. Segmentado. AAL.

¿Cómo conocemos a un algoritmo que hace que el tiempo de ejecución crezca como O(N)?. Lineal. Constante. Null.

¿Cómo se determina la profundidad de un nodo en una estructura de tipo árbol?. Profundidad_padre * 2. Profundidad_padre / 2. Profundidad_padre + 1. Profundidad_padre – cantidad_ramas. Profundidad_padre - 1.

¿Cómo se implementan las estructuras de datos tipo cola a nivel de software?. Listas enlazadas circulares. Pilas enlazadas circulares. Grafos. Colas ordenadas.

¿Cómo se puede implementar una pila?. Con índices de dispersión. Con un arreglo y un decimal. Con un arreglo y un entero. Únicamente con un entero. Únicamente con un arreglo.

¿Cómo llamamos al estado de finalización de un algoritmo de búsqueda secuencial donde se encontró al elemento buscado?. Con éxito. Finalizado. Vacio. Null.

¿Con que otro nombre conocemos a la notación O mayúscula?. Notación Lamda. Notación Landau. Notación Orson. Notación Q. Notación cuadrática.

¿Cuál algoritmo de búsqueda estática decimos que tiene mejor rendimiento O mayúscula promedio que la búsqueda binaria, pero tiene pocas aplicaciones prácticas?. Búsqueda por interpolación. Búsqueda por multiplexación. Búsqueda por iteración. Búsqueda y rescate.

¿Cuál es el nombre del algoritmo de búsqueda que divide el área de elementos de una estructura en intervalos no necesariamente iguales?. Búsqueda por interpolación. Búsqueda por interacción. Búsqueda por aproximación.

¿Cuál es el objetivo de armar dos clases diferentes (una para la lista y otra iteradora) para recuperar información de una lista?. A fin de poder mantener el principio de ocultamiento. A fin de poder evitar el principio de ocultamiento. A fin de poder acotar el principio de ocultamiento.

¿Cuál es el tiempo de ejecución del ‘problema del elemento mínimo’?. Lineal. Cúbico. Cuadrático.

¿Cuál de los siguientes problemas es considerado de tipo NP-completo?. Camino largo. Camino corto. Camino acotado.

¿Cuál de los siguientes problemas intratables es considerado de tipo NP?. Vendedor viajero. Problema de la mochila. Factorial. Búsqueda binaria. Torres de Hanoi.

¿Cuál de los siguientes problemas es considerado de tipo P?. Torres de Hanoi. Vendedor viajero. Búsqueda binaria. Problema de la mochila. Factorial.

¿Cuál es el orden correcto en relación a las tasas de crecimiento ordenadas de menor a mayor para las funciones dadas?. Logarítmica, lineal, cuadrática, cúbica, exponencial. Lineal, logarítmica, cuadrática, cúbica, exponencial. Exponencial, Lineal, logarítmica, cuadrática, cúbica.

¿Cuál es la definición para “cota superior asintótica” O(g(x))?. Cualquiera sea la función g(x), crecerá más rápido o igual que f(x). Cualquiera sea la función f(x), crecerá más rápido o igual que g(x).

¿Cuál es la secuencia correcta de un recorrido en post orden del siguiente árbol?. 8,4,9,2,10,5,1,6,3,7. 1,2,4,8,9,5,10,3,6,7. 1,3,7,6,2,5,10,4,9,8. 4,8,9,5,2,10,7,1,3. 8,9,4,10,5,2,6,7,3,1.

¿Cuál es la secuencia correcta de un recorrido en orden del siguiente árbol?. 8,9,4,10,5,2,6,7,3,1. 8,4,9,2,10,5,1,6,3,7. 1,3,7,6,2,5,10,4,9,8. 4,8,9,5,2,10,7,1,3. 1,2,4,8,9,5,10,3,6,7.

¿Cuáles son las 2 principales operaciones en una estructura de tipo pila?. Pull y pop. Push y pop. Pull y delete. Delete y pop. Push y pull.

¿Cuándo el rendimiento de una tabla de hash disminuirá?. Si hay muchas colisiones. Si hay pocas colisiones. Si no hay colisiones.

¿Cuántas operaciones requiere en el peor de los casos una búsqueda secuencial para una lista de n números?. O(n^3) operaciones. O(n log n) operaciones. O(n^2) operaciones. O(n) operaciones. O(log n) operaciones.

¿Cuántas instrucciones ejecutará el algoritmo siguiente, independientemente de cuáles sean los datos de entrada?. 2. 7. 6. 10. 0.

¿De qué orden es un algoritmo de búsqueda binario?. Logarítmico. Cúbico. Cuadrático. Lineal. Exponencial.

¿En qué caso el rendimiento de una tabla de hash disminuirá?. Si la tabla está a 1/4 de su capacidad. Si hay muchas colisiones. Si la tabla está a 1/5 de su capacidad. Si no hay elementos. Si hay pocas colisions.

¿En qué elemento de una estructura impar comienza la ejecución un algoritmo de búsqueda binaria?. En el penúltimo elemento. En el primer elemento. En el elemento central. En el último elemento. En el segundo elemento.

¿Qué algoritmo se utiliza en una estructura de tipo cola para extraer un elemento?. FIFO. LIFO. FILO. FCFS.

¿Qué algoritmo se utiliza en una estructura de tipo cola para extraer un elemento?. Una lista en la que los elementos se ubican de menor a mayor exclusivamente. Una lista en la que los elementos se ubican de mayor a menor exclusivamente. Una lista en la que los elementos se almacenan por orden. Una lista desordenada de elementos. Una pila en la que los elementos se almacenan por orden.

¿Qué estructura de datos se encuentra representada en la imagen?. Lista doblemente enlazada. Árbol bidireccional. Cola. Lista enlazada circular. Pila con prioridad.

¿Qué algoritmo se recomienda aplicar cuando el elemento a buscar es muy costoso hablando en términos computacionales?. Interpolación. Extrapolación. Expropiación.

¿Qué tipo de comportamiento demuestra un algoritmo con 3 bucles consecutivos no anidados?. Lineal. Exponencial. Cúbico. Cuadrático.

¿Qué tipo de función es la siguiente: 5N^2 + N + 5?. Lineal. Cúbica. Cuadrática.

¿Qué valor tendrá el índice entero de la cima o “top of stack” de una pila si esta se encuentra vacía?. 0. 1. -1.

¿Qué me determina la longitud del camino en un árbol?. El número de aristas a la derecha que se recorren . El numero completo de aristas que se recorren. El número de aristas que hay que recorrer. La cantidad de nodos tipos raíz. El número de aristas a la izquierda que se recorren.

¿Tengo forma de, utilizando una Lista Enlazada, simular una pila para un usuario?. Si, al darle sólo permiso para que opere siempre y solamente con el primer elemento. Si, al darle sólo permiso para que opere siempre y solamente con el último elemento. No, al darle sólo permiso para que opere siempre y solamente con el primer elemento.

¿Cuál es la complejidad del algoritmo Radixsort?. Lineal. Cúadrático. Cúbico. Logarítmico.

Normalmente se caracteriza la calidad de un algoritmo por: La clase de magnitud. La clase de complejidad. La clase de código fuente.

Indique las (4) cuatro operaciones básicas de un TDA pila: Apilar. Desapilar. Vaciar la pila. Obtener tamaño. Obtener nodo.

¿Qué elementos de los indicados pertenecen a una estructura tipo árbol?. Seleccione (4) opciones correctas: Nodo raíz. Nodo padre. Nodo hoja. Nodo rama. Nodo null.

¿A qué nos referimos cuando decimos que analizamos el tiempo de cómputo necesario para ejecutar algún programa?. Complejidad temporal. Complejidad espacial. Complejidad algorítmica.

¿A qué nos referimos cuando se calcula la cantidad de recursos (temporales y espaciales) que necesita un algoritmo para resolver un problema y por tanto permite determinar la eficiencia de dicho algoritmo?. Complejidad algorítmica. Complejidad espacial. Complejidad temporal.

La Clase P (Polynomial-time) está constituida por los problemas tratables, osea, problemas que pueden ser resueltos por un algoritmo de complejidad polinomial: Verdadero. Falso.

La Clase NP (Non-Deterministic Polynomial-time) está constituida por los problemas que pueden ser resueltos por algoritmos enumerativos, cuya búsqueda en el espacio de soluciones es realizada en un árbol con profundidad limitada por una función polinomial: Verdadero. Falso.

Los problemas de NP-completos son esos problemas NP-duros que están contenidos en NP, donde los problemas NP-duros que pueden ser reducido a complejidad polinomial. Verdadero. Falso.

Las notaciones asintóticas son lenguajes que nos permitan analizar el tiempo de ejecución de un algoritmo identificando su comportamiento si el tamaño de entrada para el algoritmo aumenta. Esto también se conoce como la tasa de crecimiento de un algoritmo. Verdadero. Falso.

¿Cómo conocemos a un algoritmo que hace que el tiempo de ejecución crezca como O(log n)?. Logarítmico. Exponencial. Lineal.

¿Cómo conocemos a un algoritmo que hace que el tiempo de ejecución crezca como O(c^n)?. Exponencial. Logarítmico. Lineal.

La Notación de Landau, también llamada "o minúscula" y "O mayúscula", es una notación para la comparación asintótica de funciones, lo que permite establecer la cota inferior asintótica, la cota superior asintótica y la cota ajustada asintótica. Verdadero. Falso.