Tipo test exámenes EEDD UJA 2

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 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 que 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 al que se desea recuperar. 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, la 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 a 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 de índice sobre un archivo siempre contiene la misma información que el índice en memoria. V. F.

En una malla regular, acceder a la lista de elementos que están en una casilla es 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 primarios como secundarios. V. F.

La implementación de matrices dispersas mediante listas comparado con vectores bidimensionales implica un ahorro de espacio pero es menos eficiente en los accesos. 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 Class A tiene el siguiente el siguiente atributo: map<string, class B> *atríbuto; Entonces necesariamente la relación entre Class A y Class 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 no puede estar balanceado si los valores se insertan en orden contrario al que se desea recuperar. V. F.

En una lista simplemente enlazada el borrado del último elemento requiere tiempo lineal incluso 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 de 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 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.

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

Si la clase A tiene una composición a muchos con 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 de 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 invertidas(listas de adyacencias) tienen la misma definición usando STL. V. F.

Aunque insertar /borrar un 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 número 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 nuevo dato se hace con solo tres accesos. 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.

Dada la siguiente definición: int **p; p puede definir una matriz bidimensional, un vector u otro uso 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 (std:list) que un vector (std:vector). V. F.

Si se introducen datos ordenados de forma descendente en un AVL, el tipo de rotación que se realizaría siempre sería el 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 encontrara en el mismo nodo que 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 24.000 datos en un árbol B de orden 32 y altura 2. V. F.

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

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