Algoritmos y Estructuras de Datos I (Primer Parcial)

¿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 afectamos la longitud de la entrada de datos. Al termino por el cual afectamos el ancho de la entrada de datos. Al termino por el cual afectamos el largo 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 “menor o diferente que". A la expresión “mayor o igual que". A la expresión “mayor o diferente que".

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 expresión “menor o diferente que". A la expresión “mayor o diferente que".

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

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 no afectamos 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 f1(n) está en O(g2(n)) y f2(n) está en O(g1(n)), entonces f1(n) + f2(n)está en O(min(g1(n),g2))). Si f1(n) está en O(g3(n)) y f2(n) está en O(g4(n)), entonces f1(n) + f2(n)está en O(max(g1(n),g2))). Si f1(n) está en O(g4(n)) y f2(n) está en O(g3(n)), entonces f1(n) + f2(n)está en O(min(g1(n),g2))).

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

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. Cuadrático. Exponencial. Logarítmico.

Dada una función del tiempo de ejecución (te) de un algoritmo, donde N corresponde a la cantidad de entradas, te = 0,589 N² + 0,45N + 0,589. ¿A qué función será proporcional el tiempo de ejecución de dicho algoritmo?. Cuadrático. Logarítmico. Lineal. Exponencial.

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

El concepto de identación nos sirve para: Permitir mejor el entendimiento del código haciendo el mismo mas prolijo y fácil de seguir. No permite el entendimiento del código haciendo más difícil de seguir. Entender de mejor manera el código. No entender de mejor manera el código.

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. Lineal. Exponencial. Cuadrático.

El problema conocido como Torres de Hanoi es un típico problema de los que pueden ser resueltos en tiempo polinómico por una máquina de Turing no determinista. Verdadero. Falso.

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. Separación. Dispersión. Acumulación.

En la estructura de datos tipo “árbol”, como se conoce al nodo cuya profundidad es 0. Raíz. Tallo. Nodo. Árbol.

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. Árbol derecho.

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. Subárbol izquierdo. Árbol izquierdo. Nodo.

En un algoritmo de búsqueda binaria ¿Qué característica debe tener la lista de elementos donde se lo aplique?. Debe estar ordenada. Debe estar desordenada. Debe ser extenso. Debe ser corto.

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. Es necesario tener una estructura desordenada. No es necesario tener una estructura desordenada.

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. Condicion flow. Condición under. Condición flowunder.

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. Postorden. Orden. Sin 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?. Postorden. Preorden. Orden. Sin orden.

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

Identifique 2 estructuras de datos dinámicas no lineales: Grafos. Árboles. Nodos. Hojas.

Identifique 3 estructuras de datos dinámicas lineales: Colas. Listas enlazadas. Pilas. Árbol.

Indique 4 funciones cúbicas válidas: 2N³+ N² + N + 5. 0,5N³ + N²⁵⁰ + N + 1,5. 8N³ + 2N² + N + 0,5. 4N² + 20N³ + N + 5. 2N² + N + 5.

Indique 4 funciones cuadráticas válidas: 0,5N² + N + 1,5. 4N² + N + 5. 2N² + N + 0,88. N² + N + 5. N + 1 + N.

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

Indique las 3 operaciones básicas de un TDA cola: Verificar si está vacía. Inserta el elemento x al final. Devolver el elemento del inicio. Devolver un elemento del final.

Indique 2 algoritmos de búsqueda estática válidos. Secuencial. Binaria. Simple.

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

La notación O nos permite: Establecer un orden relativo entre funciones, comparando los términos dominantes. Crear una jerarquía entre funciones al comparar sus términos más influyentes. Comparar los términos dominantes de varias funciones para determinar un orden relativo entre ellas. Establecer un orden entre funciones.

La búsqueda interpolado 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 uniformemente. Los datos yacen en el disco, dispuestos de manera organizada y distribuidos de forma homogénea. En el disco se encuentran los datos, dispuestos de manera ordenada y distribuidos de forma equitativa.

La mayoría de las operaciones con tablas hash se realiza en tiempo: Constante, no dependiendo del número de elementos de la tabla. Binomial, dependiendo del número de elementos de la tabla. Lineal, no dependiendo del número de elementos de la tabla. Lineal, 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.

Los elementos en una lista enlazada se almacenan de: Forma no contigua con una posición que apunta al próximo elemento. 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 secuencia. 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. 52. 28.

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. La división del número de iteraciones por las instrucciones dentro del bucle. El de las instrucciones dentro del bucle, sumado por el número de iteraciones. La resta del número de iteraciones por las instrucciones dentro del bucle.

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. 50 veces mayor. 100 veces menor. 50 veces menor.

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. 2. 5. 9.

Si queremos agregar un elemento a una estructura de tipo lista ¿A qué posición referenciara el último nodo?. Null. Al nodo de la raíz. A la raíz. Árbol.

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. Exponencial. Lineal. Cuadrático.

Si todos los valores de entrada fueran negativos ¿Cuál sería el valor de la subsecuencia máxima de enteros?. 0. 2. 7. 1.

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

Si un algoritmo procesa cada dato en un milisegundo (0,000001 seg) ¿Cuánto tiempo demandara un algoritmo de complejidad cubica para procesar 30 datos?. 0,027 seg. 0,72 seg. 0,87 seg. 0,038 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 G. Luego del elemento F. Antes del elemento G. Antes del elemento F.

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

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

¿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. Sonde cúbico.

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

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

¿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.

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

¿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 cabecera. Nodo puntero. Nodo jerárquico. Nodo de cola.

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

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

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

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

¿Cómo se implementan las estructuras de datos tipo cola a nivel de software?. Listas enlazadas circulares. Listas. Listas enlazadas cuadradas. Listas enlazadas.

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

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

¿Con que otro nombre conocemos a la notación O mayúscula?. 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 estática. Búsqueda por extrapolación. Búsqueda binaria.

¿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. Con el fin de mantener el principio de optimización. A fin de poder mantener el principio de visión. Con el fin de mantener el principio de decisión.

¿Cuál es el tiempo de ejecución del "problema del elemento mínimo"?. Lineal. Exponencial. Cuadrática. Logarítmica.

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

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

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

¿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 y exponencial. Lineal, cuadrática y exponencial. Logarítmica, lineal y cuadrática. Cúbica, exponencial y logarítmica.

¿Cuál es el orden correcto en relación a las tasas de crecimiento ordenadas de menor a mayor para las funciones dadas?. 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). Cualquiera sea la función f(x), crecerá más rápido o igual que f(x). Cualquiera sea la función g(x), crecerá más rápido o igual que g(x).

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

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

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

¿Cuándo el rendimiento de una tabla de hash disminuirá?. Si hay muchas colisiones. Si hay pocas colisiones. Si hay mucho crecimiento. Si hay poco crecimiento.

¿Cuántas operaciones requiere en el peor de los casos una búsqueda secuencial para una lista de n números?. O(n) operaciones. O(n³) operaciones. O(n²) operaciones. O(n log (n)) operaciones.

¿Cuántas instrucciones ejecutará el algoritmo siguiente, independientemente de cuáles sean los datos de entrada?. 7. 2. 6. 9.

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

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

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

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

¿Qué es una lista enlazada ordenada?. Una lista en la que los elementos se almacenan por orden. Una pila en la que los elementos se almacenan por orden. Una lista desordenada de elementos. Una lista en la que los elementos se ubican de menor a mayor exclusivamente.

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

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

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

¿Qué tipo de función es la siguiente: 5N²+ N + 5?. Cuadrática. Cuadrada. Lineal. Logarítmica.

¿Qué valor tendrá el índice entero de la cima o “top of stack” de una pila si esta se encuentra vacía?. -1. 1. 0. 5.

¿Qué me determina la longitud del camino en un árbol?. El número de aristas que hay que recorrer. El número de aristas a la izquierda que se recorren. La cantidad de nodos tipos raíz. El número de aristas a la derecha 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 segundo elemento. No, al darle sólo permiso para que opere siempre y solamente con el primer elemento. No, al darle sólo permiso para que opere siempre y solamente con el segundo elemento.