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Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados da FCC

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ID 50301 Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos FCC 2023

Os algoritmos MD5, SHA-1 e o SHA-256 são extensivamente utilizados no processo forense computacional com o objetivo de não invalidar as provas digitais, pois

A permitem a criptografia dos dados coletados para uso futuro em processo forense computacional e a manutenção das provas para um processo judicial.

B garantem a autenticidade e irretratabilidade do autor da prática delituosa e o uso como prova em um processo judicial.

C garantem a integridade e legitimidade dos dados de evidências coletadas durante o processo forense computacional, desde a aquisição dos dados até a conclusão.

D permitem a quebra da cadeia de custódia e a não impugnação das provas em um processo judicial

E permitem o rastreamento de assinaturas digitais deixadas pelos atacantes virtuais durante o processo de inoculação de vírus em ambientes computacionais.

ID 50295 Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados FCC 2023

Um Técnico de um Tribunal Regional do Trabalho está trabalhando com a pilha ELK ( Elasticsearch, Logstash e Kibana ) para uso em análise de dados. Pesquisando sobre a aplicação dessa pilha a fim de poder utilizá-la de modo otimizado, ele verificou que shard é

A uma ferramenta de visualização e gerenciamento de dados usado para o Logstash.

B um código usado para agregar e processar dados e enviá-los ao Elasticsearch.

C uma capacidade fornecida pelo Elasticsearch para subdividir o índice em várias partes.

D usado para agregar e processar dados e enviá-los ao Kibana. É um pipeline de processamento de dados do lado client que ingere dados de uma infinidade de fontes simultaneamente, os transforma e os envia para coleta.

E um grupo ( cluster ) Elasticsearch de uma ou mais instâncias de nó que ficam no front end para enviar os resultados de uma pesquisa para o Kibana.

ID 50823 Algoritmos e Estrutura de Dados Lógicas de Programação FCC 2022

Considere um vetor com n elementos. O método de ordenação

A é chamado de estável ( stable ) se não altera a posição relativa de elementos com mesmo valor depois da ordenação. Por exemplo, o vetor v[ 77, 55, 22, 33, 44, 22] tem dois elementos iguais a 22; um método de ordenação estável mantém o 22 da posição 3 antes do 22 da posição 6.

B por Seleção (Selection Sort) é de ordem de complexidade cúbica ou O (n 3 ) e sua estratégia é ir comparando e trocando os elementos de posição, colocando os maiores nas posições finais do vetor.

C da Bolha (Bubble Sort) é de ordem de complexidade cúbica ou O (n 3 ) e sua estratégia é ir comparando e trocando os elementos de posição, colocando os menores nas posições iniciais do vetor.

D Quicksort, que é sempre O (log n), utiliza um pivô para dividir o vetor em uma sublista da direita e uma da esquerda, de modo que todo elemento da sublista da esquerda seja maior que os da direita. Em seguida, ordenam-se, pelo mesmo processo, as duas sublistas de forma recursiva.

E Quicksort, devido ao loop interno complexo (que o torna duas vezes mais lento que o Heapsort) não necessita de memória adicional e é sempre O (log n) qualquer que seja a ordem inicial dos elementos. Este é o método a ser usado para aplicações que não podem tolerar variações no tempo esperado de ordenação.

ID 52637 Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados FCC 2019

O Round-Robin é um tipo de escalonamento preemptivo mais simples e consiste em repartir uniformemente o tempo da CPU entre todos os processos prontos para a execução. Os processos são organizados em uma estrutura de dados, alocando-se a cada um uma fatia de tempo da CPU, igual a um número de quanta . Caso um processo não termine dentro de sua fatia de tempo, retorna para o fim da estrutura e uma nova fatia de tempo é alocada para o processo que está no começo da estrutura e que dela sai para receber o tempo de CPU. A estrutura de dados utilizada nesse tipo de escalonamento é:

A pilha.

B árvore B.

C fila circular.

D fila simples.

E árvore binária.

ID 52636 Algoritmos e Estrutura de Dados Árvores FCC 2019

Determinada estrutura de dados foi projetada para minimizar o número de acessos à memória secundária. Como o número de acessos à memória secundária depende diretamente da altura da estrutura, esta foi concebida para ter uma altura inferior às estruturas hierarquizadas similares, para um dado número de registros. Para manter o número de registros armazenados e, ao mesmo tempo, diminuir a altura, uma solução é aumentar o grau de ramificação da estrutura (o número máximo de filhos que um nó pode ter). Assim, esta estrutura possui um grau de ramificação geralmente muito maior que 2. Além disso, a cada nó são associados mais de um registro de dados: se o grau de ramificação de um nó for g, este pode armazenar até g-1 registros. Esta estrutura de dados é utilizada em banco de dados e sistema de arquivos, sendo denominada

A árvore digital ou trie .

B árvore B.

C lista linear duplamente encadeada circular.

D árvore rubro-negra.

E árvore binária de busca não balanceada.