Questões de CESGRANRIO - Tecnologia da Informação - Banco do Brasil

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Questão: 51 de 94

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Banco do Brasil

Cargo(s): Escriturário - Agente de Tecnologia

Ano: 2021

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação

Um programador escreveu uma função para percorrer, em pós-ordem, uma árvore binária e exibir, no console, os valores referentes aos nós dessa árvore. Após essa função ter sido executada, foi exibido o seguinte resultado:

41 44 33 47 55 52 36 30


Que árvore essa função percorreu para exibir o resultado acima?









Questão: 52 de 94

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Banco do Brasil

Cargo(s): Escriturário - Agente de Tecnologia

Ano: 2021

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação

Esquemas de bancos de dados relacionais podem ser descritos por meio de notações alternativas à linguagem SQL. Em uma dessas notações, uma tabela (relação) é descrita por meio de um nome e de um conjunto de nomes de colunas (atributos), separadas por vírgulas.
Os demais elementos de uma tabela são os seguintes:

• Colunas sublinhadas compõem a chave primária.

• Colunas que admitem o valor nulo são exibidas entre colchetes.

• Chaves estrangeiras são representadas por meio da cláusula REF: REF

Nesse contexto, considere a Figura a seguir, que exibe um diagrama E-R

Imagem questão


Qual esquema relacional preserva a semântica desse diagrama E-R, sem a necessidade de criação de regras de integridade adicionais?









Questão: 53 de 94

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Banco do Brasil

Cargo(s): Escriturário - Agente de Tecnologia

Ano: 2021

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação

As classes Java a seguir são públicas e ocupam arquivos separados.

Imagem questão


O que será exibido no console quando o método main for executado?

0

10

24

25

33

Questão: 54 de 94

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Banco do Brasil

Cargo(s): Escriturário - Agente de Tecnologia

Ano: 2021

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação

Um professor preparou uma série de experimentos para avaliar, juntamente com seus alunos, três algoritmos de ordenação: o da bolha, o de ordenação por inserção e o de ordenação por seleção. Para tal, ele escreveu três métodos Java, um para cada algoritmo. Todos eles recebem como único parâmetro um array de inteiros (int vet[ ] = {81,15,4,20,7,47,14,20,4}), que será ordenado em ordem crescente. Para acompanhar a evolução desse array sendo ordenado, cada um dos três métodos exibe a configuração dos elementos do array ao término de cada iteração do comando de repetição mais externo. Vale lembrar que esses três algoritmos de ordenação são compostos por dois comandos de repetição aninhados (dois comandos for ou dois comandos while). Terminada a codificação, o professor executou os métodos relativos aos três algoritmos de ordenação e projetou no quadro as configurações do array relativas às três primeiras iterações de cada um dos algoritmos de ordenação, conforme mostrado a seguir.

Algoritmo 1

4 15 81 20 7 47 14 20 4
4 4 81 20 7 47 14 20 15
4 4 7 20 81 47 14 20 15
Algoritmo 2

15 81 4 20 7 47 14 20 4
4 15 81 20 7 47 14 20 4
4 15 20 81 7 47 14 20 4
Algoritmo 3

15 4 20 7 47 14 20 4 81
4 15 7 20 14 20 4 47 81
4 7 15 14 20 4 20 47 81
As configurações 1, 2 e 3, exibidas acima, correspondem, respectivamente, aos algoritmos

da bolha, de seleção e de inserção

da bolha, de inserção e de seleção

de seleção, de inserção e da bolha

de seleção, da bolha e de inserção

de inserção, de seleção e da bolha

Questão: 55 de 94

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Banco do Brasil

Cargo(s): Escriturário - Agente de Tecnologia

Ano: 2021

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação

Na etapa de preparação de dados em um ambiente de Big Data, pode ocorrer o aparecimento de dados ruidosos, que são dados fora de sentido no ambiente do Big Data e que não podem ser interpretados pelo sistema. Uma forma de reduzir esse efeito, e até eliminá-lo, é utilizar um método de suavização de dados, que minimiza os efeitos causados pelos dados ruidosos. Esse método consiste em

agrupar dados semelhantes em clusters, verificar os dados que se apresentam como ruidosos e não os inserir no ambiente de Big Data, substituindo cada um desses dados ruidosos pelo valor NULL.

criar um cubo de dados multidimensional para acelerar a identificação e a eliminação dos dados ruidosos encontrados, e, neste caso, os dados assumem valores predefinidos no momento do pré-processamento.

dividir os valores dos dados originais em pequenos intervalos, denominados compartimentos, e, em seguida, substituí-los por um valor geral, ou genérico, calculado para cada compartimento específico.

executar uma fusão de dados, tendo como base dados vizinhos, e obter novas variáveis que irão preencher os espaços incoerentes dentro do Big Data, eliminando o ruído.

realizar uma ação de Data Mining com atributos que se pareçam com dados ruidosos, gerando novos atributos, classificados como atributos “fantasmas”, sem valor para o tratamento do Big Data.