>--->. questões estruturas de dados

A) Listas duplamente encadeadas não podem ser circulares.

Errada: Listas duplamente encadeadas podem sim ser circulares. Uma lista circular duplamente encadeada é uma lista onde o último nó aponta para o primeiro e o primeiro nó aponta para o último.

B) Listas lineares não podem ser implementadas através de contiguidade física.

Errada: Listas lineares podem ser implementadas por contiguidade física, como em arrays, onde os elementos são armazenados em posições contíguas de memória.

C) Listas lineares encadeadas devem possuir no mínimo dois elementos.

Errada: Listas lineares encadeadas podem ter zero ou um elemento. Não há uma restrição mínima de dois elementos.

D) O número de nodos de uma lista é denominado de comprimento da lista.

Correta: O comprimento de uma lista é definido como o número de nós que ela contém.

E) Pilhas só podem ser implementadas por contiguidade física.

Errada: Pilhas podem ser implementadas tanto por contiguidade física (usando arrays) quanto por encadeamento (usando ponteiros).

Resposta Correta: D) O número de nodos de uma lista é denominado de comprimento da lista.

Analise da questão:
Ao tratar de listas, é importante compreender a terminologia básica. O comprimento de uma lista refere-se ao número de nós (ou elementos) que a lista contém. Isso é verdade para qualquer tipo de lista, seja ela encadeada ou não. Outras afirmações incorretas incluem a ideia de que listas duplamente encadeadas não podem ser circulares e que pilhas só podem ser implementadas por contiguidade física. Ambas são possíveis e comuns em diversas implementações.

QUESTÃO 42 – Existe um tipo especial de fila, o qual é permitido somente o acesso a qualquer uma das duas extremidades. Trata-se do(a):

A) Árvore.

B) Deque.

C) Pilha.

D) Push.

E) Queue.

Análise das alternativas

A) Árvore.

Errada: Árvores são estruturas hierárquicas, não lineares, e não se limitam ao acesso em duas extremidades.

B) Deque.

Correta: Deque (Double-ended Queue) é uma estrutura de dados que permite a inserção e remoção de elementos em ambas as extremidades.

C) Pilha.

Errada: Pilhas permitem acesso apenas em uma extremidade (o topo).

D) Push.

Errada: Push é uma operação que adiciona um elemento no topo de uma pilha.

E) Queue.

Errada: Queue é uma fila simples que permite acesso em uma extremidade para inserção e na outra para remoção.

Resposta Correta: B) Deque.

Análise da questão:

Ao tratar de listas, é importante compreender a terminologia básica. O comprimento de uma lista refere-se ao número de nós (ou elementos) que a lista contém. Isso é verdade para qualquer tipo de lista, seja ela encadeada ou não. Outras afirmações incorretas incluem a ideia de que listas duplamente encadeadas não podem ser circulares e que pilhas só podem ser implementadas por contiguidade física. Ambas são possíveis e comuns em diversas implementações.

QUESTÃO 43 – Uma árvore possui 12 nodos (identificados com as letras A a L), sendo que: o nodo A é a raiz, tendo como filhos os nodos B, C e D; B possui como filho o nodo E; C possui como filhos os nodos F e G; D possui como filho o nodo H; H possui como filhos os nodos I e J; I possui como filhos os nodos K e L. Qual o grau desta árvore? A) 1. B) 2. C) 3. D) 4. E) 5.

Análise das alternativas

A) 1.

Errada: O grau de uma árvore é o número máximo de filhos que qualquer nó possui. Aqui, alguns nós têm mais de um filho.

B) 2.

Errada: Vários nós têm mais de dois filhos, como A que tem três filhos.

C) 3.

Correta: O nó A tem três filhos (B, C, D), que é o maior número de filhos de qualquer nó nesta árvore.

D) 4.

Errada: Nenhum nó tem quatro filhos.

E) 5.

Errada: Nenhum nó tem cinco filhos.

Resposta Correta: C) 3.

Análise da questão:

O grau de uma árvore é definido pelo número máximo de filhos que qualquer nó da árvore possui. Em nosso exemplo, a árvore tem um nó raiz (A) com três filhos (B, C, D), estabelecendo assim o grau da árvore como 3. Esta medida ajuda a compreender a estrutura e a complexidade da árvore.

QUESTÃO 44 – Em relação a estruturas de dados, qual o conceito de uma floresta?

A) Duas ou mais árvores que atuam em conjunto.

B) Duas ou mais filas que não atuam em conjunto.

C) Duas ou mais pilhas que atuam em conjunto.

D) Um conjunto de zero ou mais árvores disjuntas.

E) Uma coleção de estruturas de dados diferentes.

Analise das alternativas

A) Duas ou mais árvores que atuam em conjunto.

Errada: Florestas consistem de árvores disjuntas, não necessariamente atuando em conjunto.

B) Duas ou mais filas que não atuam em conjunto.

Errada: Filas não fazem parte da definição de uma floresta.

C) Duas ou mais pilhas que atuam em conjunto.

Errada: Pilhas não fazem parte da definição de uma floresta.

D) Um conjunto de zero ou mais árvores disjuntas.

Correta: Uma floresta é definida como um conjunto de zero ou mais árvores disjuntas.

E) Uma coleção de estruturas de dados diferentes.

Errada: Floresta é especificamente um conjunto de árvores, não uma coleção de diferentes tipos de estruturas de dados.

Resposta Correta: D) Um conjunto de zero ou mais árvores disjuntas.

Analise da questão:

Uma floresta é um conjunto de zero ou mais árvores disjuntas. Este conceito é útil em várias aplicações de ciência da computação, onde é necessário gerenciar múltiplas árvores de maneira independente. Diferente de outras estruturas de dados, uma floresta não implica em elementos atuando em conjunto ou em tipos de dados mistos.

Termos e Conceitos Explicados

Listas

Lista Duplamente Encadeada: Uma lista onde cada nó possui dois ponteiros, um para o próximo nó e outro para o nó anterior. Pode ser circular, onde o último nó aponta para o primeiro e o primeiro nó aponta para o último.
Lista Linear: Uma sequência de elementos onde cada elemento aponta para o próximo, formando uma cadeia. Pode ser implementada de duas formas principais:
- Contiguidade Física (Array): Os elementos são armazenados em posições contíguas de memória.
- Encadeamento (Linked List): Cada elemento (nó) possui um ponteiro para o próximo elemento na lista.

Pilhas

Pilha (Stack): Estrutura de dados onde a inserção (push) e a remoção (pop) de elementos ocorre apenas no topo da pilha. Funciona segundo o princípio LIFO (Last In, First Out).
Contiguidade Física (Array): Pilhas podem ser implementadas usando arrays, onde o topo da pilha é representado pelo índice mais alto do array.
Encadeamento (Linked List): Pilhas também podem ser implementadas usando listas encadeadas, onde cada nó aponta para o próximo nó.

Deque

Deque (Double-ended Queue): Uma estrutura de dados que permite inserção e remoção de elementos em ambas as extremidades (frontal e traseira).

Árvore

Árvore (Tree): Estrutura de dados hierárquica composta por nós. Cada nó pode ter zero ou mais filhos.
- Raiz (Root): O nó superior de uma árvore.
- Filho (Child): Nó que é descendente direto de outro nó.
- Grau (Degree): Número de filhos de um nó. O grau da árvore é o maior grau de todos os nós na árvore.

Floresta

Floresta (Forest): Um conjunto de zero ou mais árvores disjuntas.

Conceitos Complementares

Listas

Lista Simplesmente Encadeada: Cada nó possui um ponteiro apenas para o próximo nó.
Lista Circular: Uma lista em que o último nó aponta de volta para o primeiro nó, formando um ciclo.

Pilhas e Filas

Fila (Queue): Estrutura de dados onde a inserção de elementos ocorre no final e a remoção ocorre no início. Funciona segundo o princípio FIFO (First In, First Out).
Fila Circular: Fila onde o último elemento está conectado de volta ao primeiro elemento, formando um ciclo.

Árvores

Árvore Binária: Cada nó possui no máximo dois filhos.
Árvore Binária de Busca (Binary Search Tree): Árvore binária onde o nó à esquerda possui um valor menor e o nó à direita possui um valor maior que o nó pai.
Árvore AVL: Árvore binária de busca balanceada onde a diferença de altura entre subárvores esquerda e direita de qualquer nó é no máximo 1.
Árvore B: Árvore balanceada usada em sistemas de gerenciamento de banco de dados e sistemas de arquivos.

Estruturas de Dados Avançadas

Heap: Árvore binária completa onde o valor de cada nó é maior (max-heap) ou menor (min-heap) que os valores de seus filhos.
Grafo (Graph): Conjunto de nós (vértices) conectados por arestas. Pode ser direcionado ou não-direcionado.

Tabelas de Dispersão

Hash Table: Estrutura que associa chaves a valores, permitindo acesso rápido aos valores através de suas chaves.

Resumo das Questões

Questão 41

Resposta Correta: D) O número de nodos de uma lista é denominado de comprimento da lista.

Listas Duplamente Encadeadas: Podem ser circulares.
Listas Lineares: Podem ser implementadas por contiguidade física (arrays).
Listas Encadeadas: Podem ter zero ou um elemento.
Comprimento da Lista: Número de nós em uma lista.
Pilhas: Podem ser implementadas tanto por contiguidade física quanto por encadeamento.

Questão 42

Resposta Correta: B) Deque.

Deque: Permite acesso e operações em ambas as extremidades.
Árvore: Estrutura hierárquica.
Pilha: Acesso e operações apenas no topo.
Push: Operação de inserção em pilhas.
Queue: Inserção no final e remoção no início.

Questão 43

Resposta Correta: C) 3.

Grau de uma Árvore: Número máximo de filhos que qualquer nó possui.
Nós e Filhos: A (3 filhos: B, C, D), B (1 filho: E), C (2 filhos: F, G), D (1 filho: H), H (2 filhos: I, J), I (2 filhos: K, L).

Questão 44

Resposta Correta: D) Um conjunto de zero ou mais árvores disjuntas.

Floresta: Conjunto de zero ou mais árvores disjuntas.
Árvores: Estruturas hierárquicas com raiz e nós.

Já sabe tudo sobre estrutura de dados?

Para quem está se preparando para concursos, entender a terminologia e os conceitos básicos de estruturas de dados é essencial. Compreender estruturas de dados é essencial para a resolução eficiente de problemas de programação. Saber diferenciar entre listas, filas, deques, pilhas, árvores e florestas e suas diferentes aplicações e variações pode fazer toda a diferença na hora de responder às questões de maneira correta e eficiente.

Estudar esses conceitos em profundidade não apenas prepara você para concursos, mas também melhora suas habilidades como desenvolvedor. Continue praticando e revisando esses conceitos, e você estará mais preparado para enfrentar qualquer desafio que surgir na prova.

Referências

Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms. MIT Press.
Sedgewick, R., & Wayne, K. (2011). Algorithms. Addison-Wesley Professional.