Preparando final GdD

Multiple Choice

Para representar grafos irrestrictos son más performantes las representaciones dinámicas que las estáticas.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Los grafos irrestrictos son más performantes si se implementan en forma estática, ya que de lo contrario tendrían que estar pidiendo espacio a memoria en forma continua.

Multiple Choice

Para reducir espacio al representar un grafo siempre es más conveniente la forma dinámica que estática.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

La forma dinámica ocupa menor cantidad de espacio que la estática, ya que la estática pide todo el espacio de entrada, sin aprovecharlo del todo.

Multiple Choice

La única estructura de datos estática capaz de representar cualquier grafo es una matriz.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

La matriz podría ser de adyacencia o de incidencia.

Multiple Choice

Dado el grafo G = {(E; P); E({a}), P({a; a}) se puede decir que es un árbol.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Contraejemplo: un grafo reflexivo.

Multiple Choice

Todo grafo de grado dos es binario.

• Verdadero

• Falso

FALSO

No se puede decir que es un árbol porque es reflexivo.

Multiple Choice

El método de Árbol B no es aplicable a archivos con grandes volúmenes de datos.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El método de Árbol B sí es aplicable a grandes volúmenes de datos: es lo que utilizan los sistemas operativos para manejar sus sistemas de directorio y las bases de datos para manejar los índices.

Multiple Choice

En un índice de un DBMS, armado en un ÁrbolB, el tiempo de acceso a la información depende en parte del tamaño de la clave almacenada.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El tiempo de acceso en un árbol-B depende del orden y de la altura.

Multiple Choice

Dado el árbol {(c, a); (c, b); (c, d); (c, e)} su barrido simétrico es a, b, c, d, e.

• Verdadero

• Falso

FALSO

No se puede hacer un barrido simétrico en un árbol no bi- nario.

Multiple Choice

Si un árbol está balanceado entonces está completo.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Verdadero si está estrictamente balanceado

Multiple Choice

Si un árbol está balanceado entonces está completo.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Verdadero si está estrictamente balanceado

Multiple Choice

Un ABB siempre es más rápido que una lista para ordenar un conjunto de valores.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Las velocidades de ordenamiento de un ABB y de una lista dependen del algoritmo de ordenamiento y de los datos.

Multiple Choice

Un AB con cuatro nodos nunca puede ser completo.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Contraejemplo: {(1, 2), (1, 3), (2, 4)}.

Multiple Choice

Debido a que el crecimiento de un árbol es exponencial en base al ancho del mismo, los tiempos de búsqueda en el mismo son siempre logarítmicos.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Los tiempos de búsqueda sobre un árbol dependen de cosas como su balanceo.

Multiple Choice

Un árbol de expresión siempre es completo.

• Verdadero

• Falso

AMBAS PUEDEN SER CORRECTAS

Depende de lo que se interprete por “completo”:
· Si se piensa por el lado de que todos los nodos que NO son hojas tienen que tener el mismo grado, es completo.
· Si se piensa por el lado de que para un árbol de profundidad h, todos los nodos hasta h-1 tienen que tener grado 2 y el nivel h se completa de izquierda a derecha, entonces no es completo.

Multiple Choice

Un vector es una representación computacional estática que puede almacenar un árbol.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

En un árbol de expresión los nodos maximales (hojas) siempre son los operadores.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Los nodos maximales en un árbol de expresión son operandos.

Multiple Choice

En la implementación de un Árbol B, todos los nodos de datos que contienen claves se encuentran en el mismo nivel.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

El Árbol B garantiza un número de niveles menor que otros árboles.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Los árboles-B no garantizan menos niveles. Los niveles dependen de cosas como la cantidad de datos, el orden, el grado de completitud de un nodo, …

Multiple Choice

Si un AB está completo y balanceado todas las hojas están en el mismo nivel

• Verdadero

• Falso

AMBAS PUEDEN SER CORRECTAS

Depende de lo que se entienda por completo.
· Si es un árbol cuyos nodos no maximales tienen grado dos, es FALSO.
· Si es un árbol que tiene una profundidad h y que todos los nodos hasta
h-1 tienen grado dos y los que están en h se colocan de izquierda a derecha, es VERDADERO.

Multiple Choice

Un árbol siempre tiene más punteros que elementos de datos.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Un árbol implementado con un vector no tiene punteros.

Multiple Choice

Un ABB recorrido en orden simétrico (infijo) siempre devuelve un conjunto de valores ordenados.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Un ABB recorrido en forma infija devuelve un conjunto de valores ordenados en forma ascendente.

Multiple Choice

El árbol de expresión siempre está balanceado en su raíz.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Contraejemplo: a + (b + c) * d.

Multiple Choice

La cantidad de nodos en un árbol de expresión siempre es par.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Contraejemplo: {(x, 1), (y, 2)}.

Multiple Choice

Es posible implementar el concepto de ABB con un vector.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

Sobre un árbol n-ario con n>2, se pueden realizar los barri- dos pre-orden, simétrico, post-orden y por niveles.

• Verdadero

• Falso

FALSO

En un árbol n-ario con n>2 solamente se puede realizar el barrido por niveles.

Multiple Choice

Cuando un ABB se basa en un AVL su orden de complejidad es el mejor n log2 n.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El orden de complejidad de un árbol AVL es O(log n).

Multiple Choice

El orden de complejidad de un ABB es similar al del Árbol B.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El orden de complejidad de un árbol-B es mejor al de un ABB.

Multiple Choice

Si un árbol binario de búsquedas N niveles, la cantidad de máxima de lecturas sobre el mismo para encontrar una clave es N-1

• Verdadero

• Falso

FALSO

Multiple Choice

El Árbol B+ es un Árbol Principal Derecho Balanceado

• Verdadero

• Falso

FALSO

Multiple Choice

La máxima cantidad de nodos que puede contener un árbol está acotada por el grado del mismo

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

El orden de complejidad de un Árbol B siempre es mejor que el orden de complejidad del Quicksort​.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El orden de complejidad puede variar de acuerdo a cómo vengan ordenados los datos.

Multiple Choice

El orden de complejidad del Quicksort ​puede variar dependiendo de cómo vengan ordenados los datos.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El orden de complejidad del Quicksort depende de la elección del pivote. En el mejor de los casos, se elige el pivote que divide a la lista en dos partes iguales. Pero en el peor de los casos, se elige el pivote que divide a la lista en una gran lista y una muy pequeña.

Multiple Choice

El algoritmo Quicksort ​tiene de promedio un grado de complejidad O(nlogn) pero en determinada circunstancia puede tener grado de complejidadO(n²) y ser el peor de todos los métodos de clasificación.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Si bien es cierto que en el peor de los casos su orden de complejidad es O(n​ 2​ ), no es el peor algoritmo ya que, por ejemplo, el algoritmo de la burbuja también se comporta como O(n​ 2​ ).

Multiple Choice

Si tengo un conjunto de datos tendiendo a ordenados, el algoritmo de Quicksort ​es el más eficiente para su ordenamiento total.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Quicksort puede llegar a ser bueno según la elección del pivote. Otro bueno podría ser Heapsort, que es in situ y con orden O(n · log n).

Multiple Choice

El algoritmo Quicksort ​siempre tiene el mismo orden de complejidad que el algoritmo de Heapsort​.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El orden de complejidad de los algoritmos depende de cómo vengan ordenados los datos. Quicksort en el peor de los casos es O(n​ 2 ), mientras que Heapsort es O(n log n).

Multiple Choice

El Heapsort ​tiene peor rendimiento si los datos ya vienen ordenados.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El rendimiento del Heapsort es siempre constante y es O(n log n).

Multiple Choice

El Heapsort ​tiene peor rendimiento si los datos ya vienen ordenados.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El rendimiento del Heapsort es siempre constante y es O(n log n).

Multiple Choice

La técnica de hashing ​puede generar muchas lecturas secuenciales para un valor clave hash ​cuando hay alto grado de repetición de claves de usuario.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

(chatGPT)
Esto se conoce como colisión de hash, donde dos o más valores diferentes producen el mismo valor hash. Cuando esto ocurre, las lecturas secuenciales pueden aumentar, lo que puede afectar negativamente el rendimiento del sistema.

Multiple Choice

La técnica de hashing ​no puede ser implementada para uso de caché, ya que no garantiza el acceso de alta velocidad.

• Verdadero

• Falso

FALSO

(chatGPT)
La técnica de hashing se puede implementar en caché para mejorar el acceso rápido a los datos. Al distribuir los datos de manera uniforme en la caché mediante funciones de hash adecuadas, se reducen los conflictos y se optimiza el rendimiento del sistema. Esto permite una gestión eficiente de la memoria caché, mejorando la velocidad y la eficiencia del acceso a los datos almacenados.

Multiple Choice

Una tabla de hash ​permite desarrollar un mecanismo indexado para recuperación de claves únicas.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

También se permite para claves duplicadas.

Multiple Choice

La implementación de la cantidad de entradas para claves en una tabla de hash ​es dinámica.

• Verdadero

• Falso

FALSO

La implementación de las claves de hash pueden ser dinámicas o estáticas.

Multiple Choice

Las funciones de hash ​no poseen funciones inversas.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Hay funciones hash que permiten la inversibilidad.

Multiple Choice

Si una función de hash ​no posee una buena dispersión, se van a producir muchas colisiones.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

La implementación de un hash ​permite obtener a partir de una entrada "x" una salida "y" única y reversible.

• Verdadero

• Falso

FALSO

La función de hash, ante una entrada determinada, devuelve siempre la misma salida. Hay situaciones en las que no se puede recuperar la entrada teniendo la salida.

Multiple Choice

La técnica de hashing ​es más rápida para el acceso a los datos que el Árbol B.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Hashing es más veloz para accesos directos. Árbol B es más veloz para accesos secuenciales.

Multiple Choice

La técnica de hashing ​es menos performante que el Árbol B para el manejo de claves duplicadas.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

Todos los DBMS utilizan la técnica de hashing ​para el armado de sus índices.

• Verdadero

• Falso

AMBAS PUEDEN SER CORRECTAS

No sólo se usa la técnica de hashing, sino también la de los árboles-B.

Multiple Choice

La técnica de hashing ​es más performante que Árbol B en la búsqueda de una clave existente en particular.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Hashing es más veloz para accesos directos. Árbol B mejor para rangos

Multiple Choice

La compactación por algoritmo de Huffman permite redefinir el almacenamiento lógico de símbolos de tal manera que la pérdida de información sea despreciable.

• Verdadero

• Falso

FALSO

La compactación por algoritmo de Huffman no pierde información, ya que es sin pérdida.

Multiple Choice

El método de compresión de Huffman es sin pérdida, por eso no es recomendable para compactar imágenes o video.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Para reducir el tamaño de imágenes o videos, el algoritmo de Huffman no me servirá (es sin pérdida).

Multiple Choice

La compresión que se logra mediante el algoritmo de Huffman es mayor cuando la variedad de caracteres diferentes que aparecen es menor.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Con menor cantidad de caracteres distintos, menor espacio ocupará cada carácter.

Multiple Choice

Un árbol de Huffman es siempre completo.

• Verdadero

• Falso

FALSO

No quedan todas las hojas al mismo nivel.

Multiple Choice

En un árbol de Huffman, si el código del caracter "m" es 1011, entonces no puede ningún otro caracter poseer el código 1011111

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Solamente los maximales (hojas) tienen código…Si es maximal, no puede tener hijos.

Multiple Choice

El algoritmo de Huffman obtiene los códigos comprimidos parseando un AB balanceado.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El árbol en el que se basa Huffman no está necesariamente balanceado.

Multiple Choice

El árbol en el que se basa Huffman es principal derecho balanceado.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El árbol en el que se basa Huffman no está necesariamente balanceado.

Multiple Choice

En el algoritmo de Huffman, la cantidad de nodos es la siguiente: (total de hojas * 2) - 1.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

La reexpresión de caracteres al aplicar Huffman implica la disminución de 8 bits para la expresión de todos los caracteres.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Cuando aplicamos Huffman, puede haber caracteres que terminan pesando más de 8 bits.

Multiple Choice

Para comprimir en el algoritmo de Huffman, se debe leer en un ciclo cada carácter del archivo a comprimir y acceder al árbol desde la raíz para llegar a la hoja que contiene el carácter. Si desciendo por un hijo izquierdo, agrego un 0 como bit del código comprimido. Si desciendo por un hijo derecho, agrego un 1 como bit del código comprimido.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Para comprimir, se empieza a buscar desde el nodo maximal hacia la raíz.

Para descomprimir, se empieza a buscar desde la raíz hasta el nodo maximal.

Multiple Choice

Si una palabra es capicúa, su código de Huffman también lo es.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Contraejemplo: el códigoHuffman de una palabra que empieza y termina con lamisma letra, cuyo código es 001, será: 001…001.

Multiple Choice

En Huffman si un caracter posee el código 0011, entonces con seguridad existe al menos otro caracter cuyo código comienza con 001

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

Un constraint ​de tipo CHECK siempre puede ser reemplazado por un trigger​.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

El checksum es una de las técnicas utilizadas para corroborar la integridad de los datos.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

En un modelo de DB OLTP el concepto de transacción está asociado a la atomicidad de procesamiento.

• Verdadero

• Falso

FALSO

El concepto de transacción no solamente está asociado a la atomicidad, sino también a la consistencia, al aislamiento y a la durabilidad (ACID).

Multiple Choice

Una vista en un RDBMS permite restringir el acceso a modelo y tener una vista simplificada del mismo.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Las vistas se usan para generar abstracciones más sencillas del modelo de datos. Además, pueden usarse para compartir código de una manera más segura ya que el cliente no tiene acceso al modelo de datos sino a la vista.

Multiple Choice

Las claves foráneas brindan integridad relacional al modelo de datos y es su principal función.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

Mediante la utilización de triggers ​se puede simular la integridad referencial entre tablas de diferentes bases de datos.

• Verdadero

• Falso

VERDADERO

Multiple Choice

Las claves foráneas eliminan redundancia de datos.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Aunque sean claves foráneas, puede haber redundancia de datos para mejorar la performance.

Multiple Choice

Los índices aseguran unicidad de claves.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Multiple Choice

En PL-SQL, la única diferencia entre una función y un stored procedure ​es que puede retornar valores.

• Verdadero

• Falso

FALSO

Tienen más diferencias. Las funciones se centran en el cálculo y la devolución de valores, mientras que los procedimientos almacenados se utilizan para realizar operaciones complejas y realizar cambios en la base de datos. Cada uno tiene su propio propósito y se utiliza en diferentes contextos dentro de la programación de bases de datos.

Multiple Choice

Las únicas restricciones posibles a aplicar en el modelo relacional son por tabla.

• Verdadero

• Falso

FALSO

También se pueden aplicar restricciones a nivel de columna y de BD, por ejemplo.