Exámenes EEDD

Una lista doblemente enlazada y circular puede considerarse una eedd lineal, de acceso secuencial y dinámica. V. F.

Un dato almacenado en una lista dinámica nunca cambia en su ubicación en memoria, aunque se inserten o eliminen más datos en dicha lista. V. F.

Si la clase A tiene como atributo un vector de punteros a objetos tipo B, entonces entre ellos sólo puede existir una relación de asociación. V. F.

Si P y Q son dos conjuntos de bits de tamaños 7 y 15 respectivamente, entonces P∪Q puede tener tamaño 10. V. F.

La operación pop() de un heap montado sobre un vector se puede mejorar eligiendo una lista de listas para dicha implementación del heap. V. F.

Borrar un nodo de un árbol ABB de tamaño 1000 puede tener tan sólo un coste de T(1000)=2, es decir, visitando tan sólo 2 nodos. V. F.

Elisa lleva razón cuando dice que no va a usar una tabla hash para su aplicación porque, aunque necesita realizar búsquedas eficientes, también necesita realizar listados ordenados de datos. V. F.

Un grafo que representa carreteras nacionales puede considerarse un grafo ponderado, no dirigido y posiblemente cíclico. V. F.

Las posiciones de las gasolineras sobre un mapa se van a representar utilizando un Kd-tree. La búsqueda de dichas gasolineras en un rango [x1,y1][x2,y2] puede implicar la visita de nodos tanto a la izquierda como a la derecha del nodo raíz. V. F.

Un árbol B de orden 5 y altura 3 puede indexar 100 datos. V. F.

Una matriz definida como (int **a) se almacena en una zona contigua de memoria. V. F.

No hay ningún método que permita accesos eficientes por clave en un contenedor lineal. V. F.

La operación de inserción de un nodo al final de una lista simplemente enlazada implementada con cola y cabecera necesita un tiempo O(1). V. F.

Esta sentencia es correcta usando STL y produce los resultados esperados: vector<int> v; v.insert(v.begin() + 5,100);. V. F.

La altura del árbo1 es la altura del nodo raíz. V. F.

Un heap es un árbol binario equilibrado en altura. V. F.

Un grid no es una estructura espacial adecuada si la mayoría de los puntos se concentran en una parte concreta de la escena. V. F.

Un dato almacenado en una lista dinámica que no sufre ningún tipo de modificación puede que cambie su posición de memoria. V. F.

La inserción de un dato en una matriz dispersa puede implicar añadir dos nodos a 1a estructura de datos. V. F.

La utilidad de 1as cubetas en dispersión es minimizar el número de elementos reasignados a otras posiciones. V. F.

Una estructura de datos implementada sobre un array que soporte inserciones en cualquier posición es considerada al mismo tiempo como O(n) y Ω(1). V. F.

Un dato almacenado en un vector dinámico que permanece en dicha estructura de datos a lo largo de todo su ciclo de vida nunca cambia su posición de memoria. V. F.

La clase A tiene como atributo un mapa de punteros a objetos tipo B, entonces entre ellos puede existir una relación de composición. V. F.

Una matriz definida como (int a[3][5]) se almacena en una zona contigua de memoria. V. F.

Si se utilizara un vector como contenedor para un árbol AVL almacenando los hijos del dato (i) en las posiciones (2i) y (2i+1), las inserciones y borrados se realizarían necesariamente en tiempo O(n) aún utilizando vectores de apoyo. V. F.

No es más eficiente implementar una cola dinámica usando una lista de STL (list) que utilizando un vector (vector). V. F.

Si se introducen datos ordenados de forma ascendente en un AVL, el tipo de rotación que se realizaría siempre sería el caso 4. V. F.

Si la tabla hash T1 tiene un λ=0.8 significa que tiene más casillas vacías que T2 con un λ=0.7. V. F.

Las operaciones siguientes: it=miMap.find(7); (*it).first = 8; son válidas, siendo map<int, int> miMap;. V. F.

Es posible que un árbol B de orden 20 tenga menos altura que otro árbol B con orden 22 albergando exactamente los mismos datos. V. F.

El tiempo requerido para iterar sobre un vector y una lista enlazada es el mismo, ya que el orden en ambos casos es O(n). V. F.

La intersección de dos conjuntos implementados mediante vectores dinámicos requiere tiempo O(n^2). V. F.

Una matriz dispersa es una estructura adecuada para representar la conectividad en un grafo dirigido: ni → nj si la posición (i, j) contiene 1. V. F.

El puntero cola en una lista simplemente enlazada permite que la inserción y el borrado por el final tengan tiempo constante. V. F.

El orden de un árbol representa el número de hijos que obligatoriamente tiene cada nodo en un árbol. V. F.

Para que un árbol binario permita búsquedas eficientes en tiempo O(log n) debe cumplir la propiedad de que el dato en cada nodo tenga un valor inferior (o superior) a los de sus dos hijos. V. F.

En un árbol AVL tras una inserción el proceso de ajuste requiere a lo sumo una única rotación simple o doble. V. F.

Una tabla de dispersión con cubetas disminuye el riesgo de colisiones pero aun así requiere una estrategia de resolución de colisiones. V. F.

En un fichero con registros de longitud variable no siempre es posible reutilizar del hueco liberado por un registro borrado anteriormente para nuevas inserciones. V. F.

Un árbol B utiliza rotaciones para mantener el equilibrio en altura. V. F.

La siguiente definición de vector estático necesita de constructor copia y operador de asignación: template<typename T> class MiVect{ int tama; T *v; public: MiVect(int n){ v = new T[tama=n]; } . . . };. V. F.

La misma clase anterior debe definir así el operador corchete "[]" para que funcione correctamente (se obvian las comprobaciones de rango): T operator[] (unsigned i) {return v[i];}. V. F.

Si de ha instanciado en la clase Biblioteca a Mivect para implementar una relación de asociación con la clase Libro como: MiVect<Libro*> estante; Entonces el destructor de Biblioteca debe entonces eliminar estante ejecutando: delete[] estante;. V. F.

Esta sería una posible instrucción dentro de la función que elimina el nodo apuntado por el puntero p de una lista doblemente enlazada: P->sig->ant = p->ant;. V. F.

Un vector de listas es un contenedor válido en términos de eficiencia para implementar una cola con prioridad y un grafo aunque no tanto para matriz dispersa. V. F.

En un árbol AVL, tanto el borrado como la inserción requieren la localización de algún nodo hoja durante el proceso. V. F.

La unión de dos con conjuntos disjuntos de tamaños de n y m puede llevarse a cabo mediante una operación en O(1). V. F.

Un árbol B de orden cinco que está indexando 500 datos puede tener altura 3 (4 niveles). V. F.

Para evitar tanto agrupamientos primarios como secundarios a la hora de hacer hashing es preferible utilizar dispersión cuadrática que dispersión doble. V. F.

Estas dos definiciones son válidas para almacenar eficientemente las reservas de un hotel por fecha de emisión: map<Fecha, list<Reserva> > multimap <Fecha, Reserva>. V. F.

Para simular una cola circular dinámica (p.e. procesos de un S.O) en el que los datos entran siempre por el mismo lugar pero salen en cualquier momento es igualmente eficiente utilizar una lista (list) que un vector de STL. V. F.

Se ha pensado en implementar una matriz para almacenar todos los jugadores convocados en todos los partidos de todas las jornadas de la liga de fútbol. Esta sería una posible estructura de datos para crear dicha tabla: vector<vector<vector <Jugador> > > jugadores. V. F.

Un árbol binario de altura 3 (4 niveles) y 8 nodos puede ser completo. V. F.

Dado el siguiente árbol AVL, la inserción del 13 requiere una rotación doble tipo 3. V. F.

Una lista doblemente enlazada permite realizar búsquedas binarias en tiempo O(log n) si los datos se encuentran ordenados. V. F.

Es posible que sea necesario seguir el proceso de búsqueda en una tabla hash con dispersión cerrada y cubetas de tamaño 5 cuando se llega a una cubeta con 3 datos. V. F.

En un par de horas se han contabilizado 20 búsquedas y 3 inserciones en un sistema de ficheros con un índice simple y dos índices secundarios, sin embargo el fichero de datos no ha modificado su tamaño, lo que resulta imposible. V. F.

Es posible que una casilla de una malla regular esté vacía, al igual que un nodo de un quadtree represente un área vacía. V. F.

La función de djb2 de Dan Bernstein es una función de dispersión utilizada normalmente para cadena de caracteres. V. F.

Si se implementa el padrón electoral de todos los ciudadanos de cara a las elecciones mediante un conjunto disjunto del tipo <municipio, dni>, siendo municipio un entero de 0 a numMunicipios y dni un valor alfanumérico, entonces la operación para saber si hay duplicidades, es decir, si una persona ya está empadronada en otro municipio puede resolverse en tiempo constante. V. F.

En el siguiente código C++ se produce una fuga de memoria o memory leak: int *k = new int[100]; for (i = 0; i <= 100; ++i) { k[i] = 0; } ... delete[] k;. V. F.

Las implementación normal de un vector dinámico implementa una reducción del tamaño físico tamf a la mitad cuando el tamaño lógico taml cae por debajo de tamf/2. V. F.

Una clase que implementa una lista circular no incluye un puntero al nodo cabecera de la misma, al contrario que las listas simple y doblemente enlazadas. V. F.

Trasferir todos los nodos de una lista simplemente enlazada l1 al final de otra lista enlazada l2 requiere tiempo O(n) (nota: l1 queda vacía tras esta operación). V. F.

Un árbol binario es un grafo normalmente dirigido, conexo y libre de ciclos, donde el grado de salida de todos los nodos es igual o inferior a 2. V. F.

El cambio de posición de los nodos en una rotación simple de un árbol AVL se implementa con únicamente 4 asignaciones de punteros. V. F.

En dispersión abierta puede ocurrir que un dato no quede guardado en la posición indicada inicialmente por la función de dispersión. V. F.

Sea Complejo una clase que implementa número complejos de la forma (a + ib) tal como se muestra a continuación. La declaración de un conjunto de números complejos mediante la declaración STL set<Complejo> complejos; es correcta class Complejo { public: float real, imag; Complejo(float real, float imag): real(real), imag(imag) {} };. V. F.

El borrado lógico de un registro en un fichero de datos puede hacerse con 3 accesos si hay que mantener una lista de registros borrados o únicamente 1 si no existe dicha lista. V. F.

La profundidad de todas las hojas de un árbol B es la misma. V. F.

La asignación dinámica de variables en el heap es más rápida y sencilla que la asignación de variables en la pila de la aplicación. V. F.

Es posible eliminar una posición de un vector dinámico en tiempo O(1) si no es necesario preservar el orden de los datos. V. F.

La siguiente implementación del constructor copia de una lista enlazada no contiene errores : ListaEnlazada<T>::ListaEnlazada(const LIstaEnlazada<T> &lista){ cabecera = lista.cabecera; cola = lista.cola; }. V. F.

La implementación de las matrices dispersas es completamente distinta de l de las matrices ordinarias, estando basada en el uso de listas enlazadas. V. F.

El contenedor list<T> de STL implementa el operador [] para acceder directamente al dato almacenado en posición arbitraría. V. F.

El procedimiento de borrado de un nodo de un árbol binario de búsqueda con dos hijos ese el siguiente: // Borrar el nodo apuntado por *p Nodo<T> *borrar = *p; *p = borrar->izq; *p->der = borrar->der; delete borrar;. V. F.

Si en la implementación de un sistema se usan únicamente 4 niveles de prioridad en una cola de prioridad para organizar una lista de trabajos, entonces una implementación mediante un vector de listas puede ser más eficiente un heap. V. F.

La dispersión cerrada con cubetas es una técnica especialmente indicada para la implementación de ficheros dispersos, es decir para la implementación de tables de dispersión de ficheros en memoria secundaria. V. F.

Aunque un índice simple es una técnica para acceder eficientemente a un fichero en memoria secundaria, este se mantiene integramente en memoria primaria mientras está siendo utilizado. V. F.

El número mínimo de datos que puede indexar un árbol B de orden 4 y dos niveles es 6. V. F.

Si la clase A tiene el siguiente atributo: map<string, B> *atributo; entonces necesariamente la relación A y B es de asociación. V. F.

Una matriz dispersa y una cola con prioridad pueden tener en común el contenedor sobre el que se montan ambas estructuras de datos. V. F.

Si esta sentencia es válida: int nuevoValor = 7; it = mieedd.find(clave); (*it).second[i] = &nuevoValor; Entonces mieedd puede tener esta definición: map<int,vector<int> >mieedd;. V. F.

Un vector estático puede implementar eficientemente a pilas y colas estáticas. V. F.

Se pueden listar los datos de un árbol AVL o ABB en orden inverso a su definición sin necesidad de añadir un puntero al padre. V. F.

No ese posible que un árbol AVL tenga un nodo hoja a una profundidad 4 y otra a profundidad 8. V. F.

El recorrido en profundidad de un grafo usa normalmente una cola mientras que en anchura su implementación es con pila o recursiva. V. F.

Dada la siguiente definición, la clase Fecha necesita definición de operator> multimap<Fecha, Reserva, greater<Fecha> > reservas;. V. F.

En el proceso de inserción de una dato en un árbol B se puede repartir la carga de datos con nodos hermanos en el caso de que dicho dato no quepa en el nodo asignado. V. F.

Dado un nodo de un quadtree cuya codificación es 00-11-01-00, se puede saber exactamente la coordenadas del área al que hace referencia. V. F.

Todo mapa puede convertirse en un set si a la clase de objetos que contiene se le dotan de los operadores de comparación necesarios. V. F.

Los datos dentro de un nodo de un árbol B deben estar necesariamente ordenados. V. F.

Dada la siguiente definición de un multimapa: multimap<Fecha, Reserva, greater<Fecha> > reservas; la clase Fecha necesita la definición del operator<. V. F.

La operación de inserción en una lista simplemente enlazada en la posición anterior al nodo apuntado por el iterador it es una operación en tiempo constante: bool ListaEnlazada<T>::insertarAnt(const Iterador<T> &it, const T &dato);. V. F.

Es más eficiente un quadtree que una malla regular a nivel de consumo de memoria para almacenar todos los códigos postales de EEUU. V. F.

El número de accesos a disco que se necesita para localizar un dato mediante un sistema de ficheros con un índice simple, depende o es directamente proporcional al tamaño de dicho índice. V. F.

Mediante la siguiente definición: int **p; p puede ser una matriz bidimensional, un vector o nada de lo anterior. V. F.

Una cola con prioridad siempre tendrá un push() en O(1) independientemente de la implementación concreta (vectores, vector de listas o listas de listas). V. F.

Averiguar las aristas de entrada a un nodo en un grafo dirigido implementado mediante listas invertidas es más costoso que implementado sobre una matriz de adyacencia. V. F.

Es peligroso usar un vector dinámico de objetos (no de punteros) si otra clase va a tener una asociación con estos objetos. Mirar el siguiente ejemplo, en el que la relación de composición entre A y B se implementa como: vector<B>. V. F.

En un árbol B, cualquier borrado implica acceder siempre a un nodo hoja. V. F.

En la dispersión abierta, el agrupamiento secundario no se produce, pero el primario sí. V. F.

La operación de liberar recursos al eliminar un árbol AVL es O(log(n)). V. F.

En las tablas de dispersión con cubetas, si al buscar llegamos a un hueco no siempre se detiene la búsqueda. V. F.

La búsqueda de un punto es siempre más eficiente en una malla regular en un quadtree. V. F.

un grafo poco denso (con pocas aristas entre vértices) es más eficiente en espacio el implementarlo utilizando listas de adyacencia que matrices. V. F.

Un heap puede no estar balanceado si los valores se insertan en orden contrario. V. F.

Tanto las colas como las colas con prioridad se implementan igual de eficientes con vectores que con listas enlazadas. La única diferencia viene de si conocemos el tamaño máximo o no. V. F.

El deque permite inserciones eficientes en cualquier posición. V. F.

En las listas doblemente enlazadas, inserción en la posición anterior a la apuntada por un iterador es O(1). V. F.

En un AVL puede haber un nodo hoja a profundidad 5, mientras otro se encuentra profundidad 8. V. F.

Para eliminar la recursividad en el recorrido en anchura de un árbol hace falta utilizar una pila. V. F.

En una lista simplemente enlazada, eliminar el elemento que ocupa la cola requiere O(n) accesos. V. F.

El fichero indice sobre un archivo siempre contiene la misma información que el indice de memoria. V. F.

En una malla regular, acceder a la lista de elementos que están en una casilla O(1). V. F.

La implementación de una cola con prioridad es igual de eficiente hacerlo mediante vectores que con listas simplemente enlazadas. V. F.

Obtener el valor de menor prioridad en un heap se puede realizar en tiempo constante O(1). V. F.

La dispersión doble ayuda a eliminar tanto los agrupamientos primaros como secundarios. V. F.

La implementación de matrices dispersas mediante listas comparado con vectores bidimensionales implica un ahorro de espacio es menos eficiente en los acceso. V. F.

En un quadtree, localizar el elemento más cercano a otro, como mucho implica acceder a los nodos hermanos del nodo donde se encuentra el elemento. V. F.

Si la clase A tiene el siguiente atributo: map<string, B> *atributo; entonces necesariamente la relación A y B es de asociación.. V. F.

En tablas de dispersión con cubetas, si al buscar llegamos a un hueco no siempre se detiene la búsqueda. V. F.

Un heap puede no estar balanceado si los valores se insertan en orden contrario al que se desea recuperar. V. F.

En una lista simplemente enlazada el borrado de último elemento requiere tiempo lineal si se mantiene un puntero al mismo. V. F.

Al igual que los índices simples, los árboles B son índices en parte mantenidos en memoria principal. Su ventaja respecto a los índices es la mayor eficiencia en la búsqueda: O(log2(n)) de los índices simples frente a O(logm(n)) de los árboles B, siendo m el órden del mismo y siempre mayor que dos. V. F.

La intersección de dos conjuntos disjuntos implementados mediante vectores requiere tiempo O(n^2). V. F.

Un vector de listas es un contenedor válido en términos de eficiencia para implementar una cola con prioridad y un grafo, aunque no tanto para una matriz dispersa. V. F.

En el recorrido en postorden de un ABB el orden de visita es: nodo raíz, nodo izquierda recursivo y nodo derecha recursivo. V. F.

Una matriz de adyacencia es una estructura adecuada para almacenar la conectividad de un grafo. Si el grafo es dirigido entonces la matriz es simétrica. V. F.

Las mallas regulares pueden ser muy eficientes con tiempo cercano al O(1) independientemente de la distribución de los datos. V. F.

No existen estructuras de datos con acceso por clave que se alberguen en un contenedor lineal. V. F.

Un patrón de clase instanciado para el tipo T=int puede que no compile instanciado para a T=MiClase. V. F.

Si la clase A tiene una composición con la clase B, entonces la clase B no debe tener una composición con la clase A. V. F.

Dos árboles AVL equivalentes (con los mismos datos) pueden tener diferente altura, raíz y diferentes hojas. V. F.

Una tabla de hash con cubetas no necesita de mecanismos de dispersión ya que están pensadas para que no haya colisiones. V. F.

Pedro hace bien en utilizar una lista doblemente enlazada y circular para simular la cola de procesos de una planificador de proceso en el que la única CPU es asignada por orden y sin prioridad a dichos procesos, y dándoles a todas el mismo cuantum de tiempo. V. F.

Si mi código tiene la siguiente definición: map<string, ClassB>; entonces yo debo trabajar de la siguiente manera en el mapa: ClassB *result = atributo.finf("clave123");. V. F.

Si un nodo de un árbol B de orden 21 se queda con 10 datos, entonces dicho nodo debe eliminarse del todo. V. F.

Una cola con prioridad se puede implementar con un heap. V. F.

Un grid es una buena estructura de datos espacial y funciona independientemente de la distribución espacial de los objetos que contiene. V. F.

Un vector dinámico es una estructura de datos básica que pude ser utilizada en implementación de asociaciones y composiciones múltiples cuando no hay restricciones o necesidades espaciales en las mismas. V. F.

En una lista simplemente enlazada el borrado del último elemento requiere tiempo lineal incluso si se mantiene permanentemente un puntero al mismo. V. F.

Una lista doblemente enlazada permite realizar búsquedas binarias en tiempo O(log(n)) si los datos se encuentran ordenados. V. F.

Se ha utilizado la siguiente estructura de datos para implementar un editor de texto interactivo: list<vector<char> > texto. La implementación de la operación pulsarTecla(char c) sería la siguiente: i->insert(i->begin() + pos, c)), siendo i un iterador de la lista que apunta a la línea donde se encuentra el cursor y pos un entero positivo que indica la posición de cursor en dicha línea. V. F.

Tanto ABB como árboles AVL son sensibles al orden de introducción de un conjunto de datos, pudiendo haber una difrencia grande de rendimiento entre una situación y otra en ambos casos. V. F.

La siguiente tabla de referente a la eficiencia de las distintas implementaciones de una cola con prioridad es correcta (n es el número de datos y p el número de valores de prioridad distintos). V. F.

Dado el siguiente árbol AVL, la inserción de 10 requiere una rotación doble a derecha. V. F.

Los agrupamientos secundarios se producen cuando claves que son dispersadas a posiciones diferentes siguen la misma secuencia de búsqueda para localizar una posición disponible. V. F.

No se sabe. No se sabe. No se sabe.

Al igual que los índices simples, los árboles B se mantienen permanentemente en memoria. Su ventaja respecto a los índices es la mayor eficiencia en la búsqueda de una clave: O(log2(n)) de los índices frente a O(logm(n)) de los árboles B, siendo m el orden del mismo y siempre mucho mayor que 2. V. F.

De las dos definiciones siguientes, el dato de q se establece en la pila y el p en el heap: void lacosa (){ int q = 3; int *p = new int; *p = 5; }. V. F.

Si no se libera la memoria de p en la función void lacosa (){ int q = 3; int *p = new int; *p = 5; } entonces se produce un desbordamiento o overflow. V. F.

Si la clase A tiene una composición a muchos de la clase B y con la clase C, comportándose ambas de forma dinámica, y la clase C tiene una asociación a muchos con la clase B, entonces no es buena idea usar un vector STL para la relación entre A y B. V. F.

El constructor copia de la clase ListaEnlazada<T> no necesita destructor si se usa en una asociación. V. F.

Una matriz dispersa y un grafo implementado mediante listas enlazadas invertidas tienen la misma definición usando STL. V. F.

Aunque insertar/borrar un dato dato por el final en un deque<T> y en un vector<T> se considera O(1) es mejor usar un vector<T> para estos casos. V. F.

El orden de un árbol representa el numero de hijos máximo que tiene cada nodo, menos en el árbol B que siempre debe tener ese número de hijos. V. F.

Ocurre que al intentar insertar los datos v y w en una tabla hash cerrada ocurre que h(v)==h(w), por lo que ambos datos podrían realizar el mismo recorrido para insertarse. Esto se llama agrupamiento primario. V. F.

Si se utiliza un fichero de datos que mantiene una pila de borrados, la reutilización de una posición de dicho fichero para insertar un hueco dato se hace con solo tres accesos. V. F.

Esta secuencia es válida: int clave = 65; int nuevoValor = 7; it = miedd.find(clave); (*it).second[i] = &nuevoValor; Entonces mieedd tiene esta definición: map<int, vector<int*> > mieedd. V. F.

Las siguientes sentencias definen y crean un vector estático de punteros a enteros. int **p; int *p = new int[100];. V. F.

Jesús ha tenido una buena idea al utilizar una matriz dispersa para establecer una correspondencia V/F entro todos los aeropuertos comerciales del planeta que tienen vuelos directos. V. F.

Esta sentencia tiene sentido que se incluya en la primitiva que elimina el nodo siguiente al apuntado por p en una lista simplemente enlazada: p->sig = p->sig->sig;. V. F.

Esta sentencia es correcta usando STL y produce los resultados esperados. list<int> l; ... l.insert(l.begin() + 1,100);. V. F.

Para recorrer árboles sin recursividad, se debería utilizar una pila para realizar un recorrido en postorden y una cola para hacer un recorrido por niveles o anchura. V. F.

Una cola con prioridad puede ofrecer O(n) en la inserción y O(1) en el borrado. V. F.

Los agrupamientos secundarios ocurren cuando h(x1)!=h(x2) y luego compiten por la mismas posiciones. V. F.

Un quadtree es por definición, un árbol de orden 4 equilibrado en altura. V. F.

Si se introducen datos ordenados de forma ordenada ascendente en AVL, el tipo de rotación que se realizará será siempre 3 o 4. V. F.

No es posible albergar un millón de datos en un árbol B de orden 64 con tan solo 3 niveles (altura 2) pero sí con orden igual a 128. V. F.

Dada la siguiente definición: int **p; p puede definir una matriz bidimensional, un vector u otro diferente. V. F.

Aunque un dato almacenado en un vector dinámico no se borre nunca a lo largo de todo su ciclo de vida, podría cambiar su dirección de memoria. V. F.

A nivel de eficiencia, es igual implementar una cola dinámica usando una lista que un vector de STL. V. F.

Si se introducen datos ordenados de gorma descendente en AVL, el tipo de rotación que se realizaría sería caso 4. V. F.

Sabemos que la siguiente sentencia es incorrecta para un contenedor asociativo de STL: (*it).first = &p;. V. F.

Si al buscar el punto más cercano al punto p en un quadtree, éste no se encuentra en el mismo nodo p, entonces debe estar en otro de sus otros tres nodos hermanos. V. F.

Si las tablas hash T1 y T2 almacenan los mismos datos y λ1=0,8 y λ2=0.7 son sus respectivos factores de carga, entonces sabemos que el tamaño de T1 es mayor que el de T2. V. F.

Es posible indexar 24000 datos en un árbol B de orden 32 y altura 2. V. F.

Averiguar si las aristas adyacentes de entrada a un vértice en un digrafo implementado mediante listas de adyacencia es O(k), siendo k el numero de vértices adyacentes. V. F.

Se pueden listar todos los datos de un árbol ABB en orden inverso a su definición de gorma recursiva en O(n). V. F.