Metodología Greedy

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Víctor Podberezski
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10 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
¿Es siempre óptimo un algoritmo resuelto con la técnica Greedy?
No
Si
Si, pero solo para los problemas de optimización
No, excepto para los problemas de evalución
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
Las propiedades requeridas para resolver un problema mediante metodología greedy de forma óptima son:
Elección greedy y Superposición de subproblemas
Superposición de problemas y jerarquía (ordenamiento) de subproblemas
Subestructura óptima y elección greedy
Subestructura óptima y jerarquía (ordenamiento) de subproblemas
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
La definición "la solución al problema contiene dentro de sí la solución óptima de sus subproblemas" corresponde a la propiedad
Elección greedy
Subestructura óptima
Solapamiento de subproblemas
Optimalidad recursiva
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
La definición "La solución global puede obtenerse realizando una elección óptima local" corresponde a la propiedad
codicia eficiente
subestructura óptima
solapamiento jerárquica
Elección greedy
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
Árbol recubridor mínimo: El algoritmo de Prim genera el mismo resultado que el algoritmo de Kruskal, al calcular el MST de un Grafo
Si
No
Únicamente si el grafo es completo
Únicamente si los pesos de los ejes son todos unitarios (1)
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
Árbol recubridor mínimo: Ante mismos criterios de desempate, el algoritmo de Kruskal aplicado a un Grafo genera siempre el mismo MST
Verdadero
Falso
Depende de la implementación
Depende del algoritmo de ordenamiento
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
Ante mismos criterios de desempate, el algoritmo de Prim aplicado a un Grafo genera siempre el mismo MST, sin importar de qué vértice se parta
Verdadero
Falso
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