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- Fundamentos de ProgramaçãoEstruturas de DadosDefinição: Estrutura de Dados
- Fundamentos de ProgramaçãoEstruturas de DadosEstrutura de Dados: Pilha
Considere a necessidade de armazenar dados em que
as inserções e remoções devem ocorrer segundo o
princípio “o último a entrar é o primeiro a sair”. Qual
estrutura de dados é mais adequada?
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- Fundamentos de ProgramaçãoAlgoritmosConceitos Básicos de Algoritmos
- Paradigmas de ProgramaçãoProgramação Estruturada
A Programação Estruturada é um paradigma de
desenvolvimento de software que visa facilitar a
escrita, a compreensão e a manutenção de
programas por meio da organização lógica e
modular. Com base nos princípios desse paradigma,
assinale a opção que NÃO representa uma
característica da Programação Estruturada:
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Considere o programa a seguir, escrito na linguagem C++:
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int matrix[2][3] = {{4, -2, 0}, {0, 9, -8}};
for (int i = 0; i < 2; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
int val = matrix[i][j];
if (val > 0) {
cout << val << " Positivo" << endl;
} else if (val < 0) {
cout << val << " Negativo" << endl;
} else {
cout << val << " Zero" << endl;
}
}
}
return 0;
}
Após compilar e executar o programa, o resultado obtido no console é:
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Em sistemas Linux, Shell Script é um arquivo de
texto que contém uma sequência de comandos a
serem executados pelo interpretador de comandos.
Para garantir que um script seja executado,
especificamente, pelo interpretador BASH, utiliza-se
uma linha especial no início do arquivo conhecida
como Shebang. Assinale a alternativa que apresenta
a sintaxe CORRETA dessa linha:
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Sobre os algoritmos de ordenação Merge Sort e
Bubble Sort (Método da Bolha), assinale a alternativa
INCORRETA:
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Na linguagem de programação C++, a palavra-chave
utilizada para definir uma estrutura que agrupa
variáveis de diferentes tipos, sob um único
identificador (estrutura de dados heterogênea), é:
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No paradigma da Programação Orientada a Objetos,
o conceito que permite que uma referência de uma
superclasse invoque métodos sobrescritos em
subclasses, apresentando comportamentos
diferentes, conforme o objeto instanciado, é
denominado:
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Considere o programa, escrito na linguagem C, a seguir:
#include <stdio.h>
int main() {
int numeros[5] = {10, 20, 30, 40, 50};
int i, produto;
i = 19%3;
produto = numeros[i] * numeros[i+1];
printf("%d", produto);
return 0;
}
Após compilar e executar o programa, o resultado obtido no console é:
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Considere a situação na qual o biólogo recebeu os
dados brutos de um sequenciamento de nova
geração (NGS), proveniente de uma corrida no
equipamento NextSeq550 da Illumina, utilizando um
kit de metagenômica shotgun. Os arquivos
encontrados no servidor estão no formato fastq.
Considerando que o objetivo, como bioinformata, é
identificar as espécies diferencialmente presentes
em amostras de fezes de pacientes oncológicos
tratados e não tratados, podemos afirmar que o
melhor pipeline, que se encaixa para esse propósito,
e que apresenta a sequência de etapas e os pacotes
corretos, a serem empregados, é:
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- Fundamentos de ProgramaçãoAlgoritmosConceitos Básicos de Algoritmos
- Fundamentos de ProgramaçãoComplexidade
No contexto da análise de algoritmos, as notações
assintóticas são utilizadas para descrever o
comportamento do tempo de execução em função
do tamanho da entrada. Com base nas definições
de Big O, little o e Ω, informe se é verdadeiro (V) ou
falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a
alternativa com a sequência correta.
( ) A notação Big O (O(g(n))) define um limite superior assintótico, indicando que o algoritmo cresce no máximo como g(n). ( ) A notação little o (o(g(n))) define um limite superior estrito, indicando que a taxa de crescimento é estritamente menor que g(n). ( ) A notação Ω(g(n)) define um limite intermediário assintótico, sendo comumente empregada para expressar o pior caso de execução de um algoritmo. ( ) A notação Θ(g(n)) define um limite inferior assintótico, garantindo que o algoritmo cresce pelo menos como g(n).
( ) A notação Big O (O(g(n))) define um limite superior assintótico, indicando que o algoritmo cresce no máximo como g(n). ( ) A notação little o (o(g(n))) define um limite superior estrito, indicando que a taxa de crescimento é estritamente menor que g(n). ( ) A notação Ω(g(n)) define um limite intermediário assintótico, sendo comumente empregada para expressar o pior caso de execução de um algoritmo. ( ) A notação Θ(g(n)) define um limite inferior assintótico, garantindo que o algoritmo cresce pelo menos como g(n).
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