Questões de CESGRANRIO - Tecnologia da Informação - Banco do Brasil
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Questão: 51 de 94
639b48cdf4e6735d9f4289ab
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:
Que árvore essa função percorreu para exibir o resultado acima?
Questão: 52 de 94
639b48cdf4e6735d9f4289ac
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:
Nesse contexto, considere a Figura a seguir, que exibe um diagrama E-R
Qual esquema relacional preserva a semântica desse diagrama E-R, sem a necessidade de criação de regras de integridade adicionais?
Questão: 53 de 94
639b48cdf4e6735d9f4289ae
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.
O que será exibido no console quando o método main for executado?
0
10
24
25
33
Questão: 54 de 94
639b48cdf4e6735d9f4289af
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
639b48cdf4e6735d9f4289b1
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.