Algoritmos y Estructuras I

A que nos referimos como TERMINO DOMINANTE?. Al termino por el cual afectamos el tamaño de la entrada de datos. Al termino por el cual afectamos el tamaño de datos. Al termino por el cual afectamos el tipo de la entrada de datos.

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

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

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 muchos cientos. Unos pocos miles. Unos 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 afectamos a la salida de datos a fin de indicar el orden de complejidad del algoritmo. Al término por el cual afectamos a la entrada de datos a fin de indicar el orden de sintesis 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(g1(n)) y f2(n) está en O(g2(n)), entonces f2(n) + f2(n) está en O(max(g1(n),g2))). Si f1(n) está en O(g1(n)) y f2(n) está en O(g2(n)), entonces f3(n) + f2(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.

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. Secuencial. Bucle.

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?. Cuadratico. Lineal. Cubico. Exponencial.

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?. Mergesort. Seleccion. Quicksort. Inserción. Shellsort.

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

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

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.

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

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. Nodo Padre. Nodo Raiz. Nodo hermano izquierdo.

En un algoritmo de búsqueda binaria, ¿Qué característica debe tener la lista de elementos donde se lo aplique?. Debe estar dividida en 2 partes con igual cantidad de elementos. Debe estar dividida en 3 partes. Debe estar desordenada. Puede estar ordenada o desordenada indistintamente. Debe estar ordenada.

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. No hay espacio en la lista.

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?. En orden. En pre orden. En desorden.

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. Pre Orden. En orden.

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

En una estructura de tipo árbol binario de búsqueda si el árbol está vacío ¿a qué referencia la raíz?. NULL. Hijo Izquierdo. 1. 0. Hijo Derecho.

Identifique 2 estructuras de datos dinámicas no lineales. Pila. Cola. Grafos. Arboles.

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

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^1 + 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. Logarítmica. Logarítmica al cuadrado. Constante. Secuancial.

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

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

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

La notación O nos permite: Establecer un orden relativo entre funciones, comparando los términos dominantes. Establecer un orden relativo entre funciones, comparando los términos No dominantes.

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 uniformemente. Los datos están en forma ordenada y distribuidos uniformemente.

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

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 (largodel 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. 10. 60.

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 dentro del bucle, sumando por el número de iteraciones. El de las instrucciones dentro del bucle, por el 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. 10 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. 13. 11. 6. 7.

Si queremos agregar un elemento a una estructura de tipo lista. ¿A qué posición referenciara el último nodo?. NULL. Nodo raiz. Hojas Hijas. Hojas.