Preparando final GdD
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Francisca Bonilla
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70 Slides • 70 Questions
1
Multiple Choice
Para representar grafos irrestrictos son más performantes las representaciones dinámicas que las estáticas.
Verdadero
Falso
2
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.
3
Multiple Choice
Para reducir espacio al representar un grafo siempre es más conveniente la forma dinámica que estática.
Verdadero
Falso
4
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.
5
Multiple Choice
La única estructura de datos estática capaz de representar cualquier grafo es una matriz.
Verdadero
Falso
6
VERDADERO
La matriz podría ser de adyacencia o de incidencia.
7
Multiple Choice
Dado el grafo G = {(E; P); E({a}), P({a; a}) se puede decir que es un árbol.
Verdadero
Falso
8
FALSO
Contraejemplo: un grafo reflexivo.
9
Multiple Choice
Todo grafo de grado dos es binario.
Verdadero
Falso
10
FALSO
No se puede decir que es un árbol porque es reflexivo.
11
Multiple Choice
El método de Árbol B no es aplicable a archivos con grandes volúmenes de datos.
Verdadero
Falso
12
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.
13
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
14
FALSO
El tiempo de acceso en un árbol-B depende del orden y de la altura.
15
Multiple Choice
Dado el árbol {(c, a); (c, b); (c, d); (c, e)} su barrido simétrico es a, b, c, d, e.
Verdadero
Falso
16
FALSO
No se puede hacer un barrido simétrico en un árbol no bi- nario.
17
Multiple Choice
Si un árbol está balanceado entonces está completo.
Verdadero
Falso
18
VERDADERO
Verdadero si está estrictamente balanceado
19
Multiple Choice
Si un árbol está balanceado entonces está completo.
Verdadero
Falso
20
VERDADERO
Verdadero si está estrictamente balanceado
21
Multiple Choice
Un ABB siempre es más rápido que una lista para ordenar un conjunto de valores.
Verdadero
Falso
22
FALSO
Las velocidades de ordenamiento de un ABB y de una lista dependen del algoritmo de ordenamiento y de los datos.
23
Multiple Choice
Un AB con cuatro nodos nunca puede ser completo.
Verdadero
Falso
24
FALSO
Contraejemplo: {(1, 2), (1, 3), (2, 4)}.
25
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
26
FALSO
Los tiempos de búsqueda sobre un árbol dependen de cosas como su balanceo.
27
Multiple Choice
Un árbol de expresión siempre es completo.
Verdadero
Falso
28
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.
29
Multiple Choice
Un vector es una representación computacional estática que puede almacenar un árbol.
Verdadero
Falso
30
VERDADERO
31
Multiple Choice
En un árbol de expresión los nodos maximales (hojas) siempre son los operadores.
Verdadero
Falso
32
FALSO
Los nodos maximales en un árbol de expresión son operandos.
33
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
34
VERDADERO
35
Multiple Choice
El Árbol B garantiza un número de niveles menor que otros árboles.
Verdadero
Falso
36
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, …
37
Multiple Choice
Si un AB está completo y balanceado todas las hojas están en el mismo nivel
Verdadero
Falso
38
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.
39
Multiple Choice
Un árbol siempre tiene más punteros que elementos de datos.
Verdadero
Falso
40
FALSO
Un árbol implementado con un vector no tiene punteros.
41
Multiple Choice
Un ABB recorrido en orden simétrico (infijo) siempre devuelve un conjunto de valores ordenados.
Verdadero
Falso
42
VERDADERO
Un ABB recorrido en forma infija devuelve un conjunto de valores ordenados en forma ascendente.
43
Multiple Choice
El árbol de expresión siempre está balanceado en su raíz.
Verdadero
Falso
44
FALSO
Contraejemplo: a + (b + c) * d.
45
Multiple Choice
La cantidad de nodos en un árbol de expresión siempre es par.
Verdadero
Falso
46
FALSO
Contraejemplo: {(x, 1), (y, 2)}.
47
Multiple Choice
Es posible implementar el concepto de ABB con un vector.
Verdadero
Falso
48
VERDADERO
49
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
50
FALSO
En un árbol n-ario con n>2 solamente se puede realizar el barrido por niveles.
51
Multiple Choice
Cuando un ABB se basa en un AVL su orden de complejidad es el mejor n log2 n.
Verdadero
Falso
52
FALSO
El orden de complejidad de un árbol AVL es O(log n).
53
Multiple Choice
El orden de complejidad de un ABB es similar al del Árbol B.
Verdadero
Falso
54
FALSO
El orden de complejidad de un árbol-B es mejor al de un ABB.
55
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
56
FALSO
57
Multiple Choice
El Árbol B+ es un Árbol Principal Derecho Balanceado
Verdadero
Falso
58
FALSO
59
Multiple Choice
La máxima cantidad de nodos que puede contener un árbol está acotada por el grado del mismo
Verdadero
Falso
60
VERDADERO
61
Multiple Choice
El orden de complejidad de un Árbol B siempre es mejor que el orden de complejidad del Quicksort.
Verdadero
Falso
62
FALSO
El orden de complejidad puede variar de acuerdo a cómo vengan ordenados los datos.
63
Multiple Choice
El orden de complejidad del Quicksort puede variar dependiendo de cómo vengan ordenados los datos.
Verdadero
Falso
64
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.
65
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
66
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 ).
67
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
68
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).
69
Multiple Choice
El algoritmo Quicksort siempre tiene el mismo orden de complejidad que el algoritmo de Heapsort.
Verdadero
Falso
70
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).
71
Multiple Choice
El Heapsort tiene peor rendimiento si los datos ya vienen ordenados.
Verdadero
Falso
72
FALSO
El rendimiento del Heapsort es siempre constante y es O(n log n).
73
Multiple Choice
El Heapsort tiene peor rendimiento si los datos ya vienen ordenados.
Verdadero
Falso
74
FALSO
El rendimiento del Heapsort es siempre constante y es O(n log n).
75
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
76
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.
77
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
78
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.
79
Multiple Choice
Una tabla de hash permite desarrollar un mecanismo indexado para recuperación de claves únicas.
Verdadero
Falso
80
VERDADERO
También se permite para claves duplicadas.
81
Multiple Choice
La implementación de la cantidad de entradas para claves en una tabla de hash es dinámica.
Verdadero
Falso
82
FALSO
La implementación de las claves de hash pueden ser dinámicas o estáticas.
83
Multiple Choice
Las funciones de hash no poseen funciones inversas.
Verdadero
Falso
84
FALSO
Hay funciones hash que permiten la inversibilidad.
85
Multiple Choice
Si una función de hash no posee una buena dispersión, se van a producir muchas colisiones.
Verdadero
Falso
86
VERDADERO
87
Multiple Choice
La implementación de un hash permite obtener a partir de una entrada "x" una salida "y" única y reversible.
Verdadero
Falso
88
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.
89
Multiple Choice
La técnica de hashing es más rápida para el acceso a los datos que el Árbol B.
Verdadero
Falso
90
FALSO
Hashing es más veloz para accesos directos. Árbol B es más veloz para accesos secuenciales.
91
Multiple Choice
La técnica de hashing es menos performante que el Árbol B para el manejo de claves duplicadas.
Verdadero
Falso
92
VERDADERO
93
Multiple Choice
Todos los DBMS utilizan la técnica de hashing para el armado de sus índices.
Verdadero
Falso
94
AMBAS PUEDEN SER CORRECTAS
No sólo se usa la técnica de hashing, sino también la de los árboles-B.
95
Multiple Choice
La técnica de hashing es más performante que Árbol B en la búsqueda de una clave existente en particular.
Verdadero
Falso
96
VERDADERO
Hashing es más veloz para accesos directos. Árbol B mejor para rangos
97
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
98
FALSO
La compactación por algoritmo de Huffman no pierde información, ya que es sin pérdida.
99
Multiple Choice
El método de compresión de Huffman es sin pérdida, por eso no es recomendable para compactar imágenes o video.
Verdadero
Falso
100
VERDADERO
Para reducir el tamaño de imágenes o videos, el algoritmo de Huffman no me servirá (es sin pérdida).
101
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
102
VERDADERO
Con menor cantidad de caracteres distintos, menor espacio ocupará cada carácter.
103
Multiple Choice
Un árbol de Huffman es siempre completo.
Verdadero
Falso
104
FALSO
No quedan todas las hojas al mismo nivel.
105
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
106
VERDADERO
Solamente los maximales (hojas) tienen código…Si es maximal, no puede tener hijos.
107
Multiple Choice
El algoritmo de Huffman obtiene los códigos comprimidos parseando un AB balanceado.
Verdadero
Falso
108
FALSO
El árbol en el que se basa Huffman no está necesariamente balanceado.
109
Multiple Choice
El árbol en el que se basa Huffman es principal derecho balanceado.
Verdadero
Falso
110
FALSO
El árbol en el que se basa Huffman no está necesariamente balanceado.
111
Multiple Choice
En el algoritmo de Huffman, la cantidad de nodos es la siguiente: (total de hojas * 2) - 1.
Verdadero
Falso
112
VERDADERO
113
Multiple Choice
La reexpresión de caracteres al aplicar Huffman implica la disminución de 8 bits para la expresión de todos los caracteres.
Verdadero
Falso
114
FALSO
Cuando aplicamos Huffman, puede haber caracteres que terminan pesando más de 8 bits.
115
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
116
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.
117
Multiple Choice
Si una palabra es capicúa, su código de Huffman también lo es.
Verdadero
Falso
118
FALSO
Contraejemplo: el códigoHuffman de una palabra que empieza y termina con lamisma letra, cuyo código es 001, será: 001…001.
119
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
120
VERDADERO
121
Multiple Choice
Un constraint de tipo CHECK siempre puede ser reemplazado por un trigger.
Verdadero
Falso
122
VERDADERO
123
Multiple Choice
El checksum es una de las técnicas utilizadas para corroborar la integridad de los datos.
Verdadero
Falso
124
VERDADERO
125
Multiple Choice
En un modelo de DB OLTP el concepto de transacción está asociado a la atomicidad de procesamiento.
Verdadero
Falso
126
FALSO
El concepto de transacción no solamente está asociado a la atomicidad, sino también a la consistencia, al aislamiento y a la durabilidad (ACID).
127
Multiple Choice
Una vista en un RDBMS permite restringir el acceso a modelo y tener una vista simplificada del mismo.
Verdadero
Falso
128
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.
129
Multiple Choice
Las claves foráneas brindan integridad relacional al modelo de datos y es su principal función.
Verdadero
Falso
130
VERDADERO
131
Multiple Choice
Mediante la utilización de triggers se puede simular la integridad referencial entre tablas de diferentes bases de datos.
Verdadero
Falso
132
VERDADERO
133
Multiple Choice
Las claves foráneas eliminan redundancia de datos.
Verdadero
Falso
134
FALSO
Aunque sean claves foráneas, puede haber redundancia de datos para mejorar la performance.
135
Multiple Choice
Los índices aseguran unicidad de claves.
Verdadero
Falso
136
FALSO
137
Multiple Choice
En PL-SQL, la única diferencia entre una función y un stored procedure es que puede retornar valores.
Verdadero
Falso
138
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.
139
Multiple Choice
Las únicas restricciones posibles a aplicar en el modelo relacional son por tabla.
Verdadero
Falso
140
FALSO
También se pueden aplicar restricciones a nivel de columna y de BD, por ejemplo.
Para representar grafos irrestrictos son más performantes las representaciones dinámicas que las estáticas.
Verdadero
Falso
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MULTIPLE CHOICE
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