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TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: Algoritmos y Estructuras de Datos 2 - Parcial 1 - Siglo 21

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Título del Test: Algoritmos y Estructuras de Datos 2 - Parcial 1 - Siglo 21 Descripción: Algoritmos y Estructuras de Datos 2 (AED) - Parcial 1 - Siglo 21 Autor: Anonymous OTROS TESTS DEL AUTOR Fecha de Creación: 05/10/2024 Categoría: Universidad Número Preguntas: 119

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Segun la Teoria de Grafos, ¿cual de las siguientes afirmaciones define el calculo de la Longitud de un Camino CON Peso? La multiplicación de los pesos de todas las aristas que forman parte del camino. La suma de los vértices visitados a lo largo del camino. La suma de los costes de todas las aristas que forman parte del camino. El número total de aristas multiplicado por el número de vértices en el grafo. Según la Teoría de Grafos, la longitud de un camino sin peso se define como: La longitud de un camino sin peso se mide según la cantidad de aristas que componen el camino. La longitud de un camino sin peso se mide sumando los valores de los vértices. La longitud de un camino sin peso se obtiene multiplicando el número de aristas por el número de vértices. La longitud de un camino sin peso es la suma de los pesos de las aristas, aunque no tengan valores asignados. Cuando una arista en un grafo sale y llega al mismo nodo, estamos hablando de un: Lazo (bucle) Camino Ciclo dirigido Arista múltiple. El concepto de dígrafo se refiere a: Seleccione la respuesta correcta. Grafos dirigidos Grafos no dirigidos Grafos ponderados Grafos bipartitos. En el caso de los grafos ponderados, la forma correcta de obtener la longitud de un camino con pesos es: Seleccione la respuesta correcta. Sumando los costos de todas las aristas que forman el camino. Contando el número de aristas que forman el camino. Multiplicando los pesos de las aristas que forman el camino. Sumando los vértices del camino. En el caso de los grafos ponderados, para obtener la longitud de un camino con pesos se debe: Seleccione la respuesta correcta. Sumar los pesos de todas las aristas que forman el camino. Contar la cantidad de aristas que componen el camino. Multiplicar los pesos de las aristas a lo largo del camino. Sumar los valores de los vértices que se visitan en el camino. En los grafos, la operación que se debe realizar para calcular la longitud de un camino con pesos es: Seleccione la respuesta correcta. Sumar los costos de todas las aristas que componen el camino. Contar el número total de aristas en el camino. Multiplicar los pesos de las aristas a lo largo del camino. Sumar los grados de los vértices visitados en el camino. En un grafo, el número de caminos que inciden en el vértice permite determinar: Seleccione la respuesta correcta. El grado del nodo. La cantidad de ciclos en el grafo. La longitud total del grafo. La cantidad de aristas que no están conectadas al vértice. Las definiciones correctas en el contexto de grafos son: Seleccione 2 (dos) respuestas correctas. Un árbol es un grafo conexo simple acíclico. Un árbol es un grafo que contiene al menos un ciclo y no es conexo. Un camino euleriano en un grafo es un camino que usa cada arista una vez y solo una vez. Un camino euleriano en un grafo es un camino que usa cada vértice una vez y solo una vez. Un árbol puede tener aristas múltiples entre los mismos vértices. Los grafos que aceptan más de una arista entre dos vértices se llaman: Seleccione la respuesta correcta. Grafos multigrafos Grafos simples Grafos dirigidos Grafos ponderados. Podemos definir a los grafos isomorfos como: Seleccione la respuesta correcta. Diferentes representaciones gráficas de un mismo grafo. Grafos que tienen el mismo número de vértices, pero no tienen conexiones entre ellos. Grafos que son completamente diferentes y no tienen ninguna relación. Grafos que tienen diferentes estructuras, pero el mismo número de aristas. Podemos definir a un grafo de actividades como: Un grafo acíclico en el que cada vértice representa una actividad a ser realizada y las aristas representan relaciones de precedencia entre las actividades. Un grafo cíclico donde cada arista representa una actividad. Un grafo que permite múltiples conexiones entre las mismas actividades. Un grafo dirigido que representa actividades sin relaciones de precedencia. Según la teoría de Análisis de Caminos Críticos, en un grafo de actividades, cada arista representa: Seleccione la respuesta correcta. Relaciones de precedencia entre las actividades. Relaciones de dependencia entre los recursos utilizados en las actividades. Relaciones de igualdad entre las duraciones de las actividades. Relaciones de finalización entre las actividades completadas. Según la teoría de Análisis de Caminos Críticos, en un grafo de eventos, cada vértice determina: Un evento, el cual indica la terminación de una actividad y sus actividades dependientes. Un recurso necesario para la realización de las actividades. Una relación de precedencia entre diferentes actividades. La duración total de un proyecto. Según la teoría del Análisis de Caminos Críticos, en un grafo de eventos, cada vértice indica: La terminación de una actividad y sus actividades dependientes. El inicio de una actividad y sus recursos asociados. La duración total de todas las actividades en el proyecto. Una relación de dependencia entre las actividades en paralelo. Según la teoría de grafos, cambiar la forma de las aristas para mejorar la visualización del grafo es una acción que: No es relevante, porque solo importa a qué vértices están unidas. Mejora la eficiencia del algoritmo utilizado para recorrer el grafo. Aumenta la cantidad de información que se puede representar en el grafo. Cambia la estructura subyacente del grafo y afecta su comportamiento. Si definimos que en un grafo a lo sumo solo 1 arista une dos vértices cualesquiera, entonces decimos que el grafo es: Un grafo simple. Un grafo dirigido. Un grafo multigrafo. Un grafo ponderado. Si el grafo que queremos representar es disperso, la estructura más conveniente que deberíamos usar para representarla es: Una matriz de adyacencia. Una lista de adyacencia. Una lista de aristas. Una tabla hash de vértices. Si en un grafo existe por lo menos un camino que conecta un par de vértices, es decir, si para cualquier par de vértices (a, b) existe al menos un camino posible desde a hacia b, diremos que el grafo es: Disperso. Conexo. Acíclico. Dirigido. Teóricamente, podemos decir que los grafos son estructuras matemáticas que se utilizan para modelar: Relaciones binarias entre objetos de un cierto tipo. La jerarquía de elementos en un sistema. La relación temporal entre eventos secuenciales. Las funciones matemáticas entre variables continuas. Un bucle o lazo es: Una arista que conecta el vértice consigo mismo. Una arista que conecta dos vértices diferentes. Una arista que no tiene dirección en un grafo dirigido. Un tipo de ciclo que incluye al menos tres vértices. Un camino hamiltoniano en un grafo es: Un camino que visita cada vértice una y solo una vez. Un camino que recorre todas las aristas del grafo. Un camino que puede visitar vértices múltiples. Un ciclo que regresa al vértice inicial. Un camino hamiltoniano es un camino que usa cada arista una y solo una vez: Falso. Verdadero. Un ciclo es: Seleccione la respuesta correcta. Un camino 𝑤1,…,𝑤𝑁 donde 𝑤1 y 𝑤𝑁 son el mismo vértice. Un camino que conecta todos los vértices de un grafo sin repetir ninguno. Un camino que inicia y termina en diferentes vértices. Un camino que no contiene aristas ni vértices. Un ciclo que visita cada vértice una y solo una vez es la definición de: Ciclo Hamiltoniano. Ciclo Euleriano. Ciclo simple. Ciclo acíclico. Un grafo en general está definido por: Seleccione la respuesta correcta. Un conjunto de aristas y un conjunto de vértices. Un conjunto de vértices y un conjunto de ciclos. Un conjunto de aristas y un conjunto de rutas. Un conjunto de vértices y un conjunto de caminos. Un multigrafo o pseudografo es: Un grafo que acepta más de una arista entre dos vértices. Un grafo que no tiene aristas entre los vértices. Un grafo que tiene ciclos en todas sus rutas. Un grafo que solo contiene vértices y no aristas. William Rowan Hamilton plantea: Seleccione las 4 (cuatro) respuestas correctas. El problema de encontrar un ciclo (o camino) en un grafo arbitrario es NP-completo. Un ciclo es hamiltoniano si pasa por cada vértice exactamente una vez (excepto el vértice del que parte y al cual llega). Un grafo que contiene un ciclo hamiltoniano se dice grafo hamiltoniano. Un juego que consistía en encontrar un ciclo en las aristas de un grafo de un dodecaedro. Un ciclo es hamiltoniano si pasa por cada arista exactamente una vez. El problema de encontrar un camino en un grafo dirigido es trivial y siempre se puede resolver en tiempo polinómico. El concepto de DENSO se aplica a grafos que: Tienen un gran número de aristas. Tienen pocos vértices en comparación con las aristas. Tienen un número igual de vértices y aristas. Son acíclicos y no contienen ciclos. En la mayoría de los casos prácticos, los vértices tienen nombre en vez de ser denotados por números. Esto representa un problema para su manejo, obligándonos a encontrar una solución. Esta solución consiste en: Transformar los nombres en números. Usar solo nombres cortos para los vértices. Agrupar los vértices con nombres similares en un solo vértice. Eliminar los nombres y usar solo letras para los vértices. Si definimos que en un grafo a lo sumo solo una arista une dos vértices cualesquiera, entonces decimos que el grafo es: Un grafo simple Un grafo dirigido. Un multigrafo. Un grafo completo. Si el grafo que queremos representar es denso, la estructura más conveniente que deberíamos usar para representarla es: Una matriz de adyacencia. Una lista de adyacencia. Un árbol de expansión. Un grafo dirigido. Un grafo se puede representar con: Seleccione la respuesta correcta. Una lista de adyacencia o una matriz de adyacencia, dependiendo de su densidad. Solo con una matriz de adyacencia, sin considerar la densidad. Únicamente mediante un conjunto de aristas. Exclusivamente con un árbol de expansión. Una matriz de adyacencia es: Una matriz cuadrada que representa la interconexión de los vértices. Una lista que muestra todos los vértices en el grafo. Una matriz rectangular que incluye los pesos de las aristas. Una estructura que solo se utiliza para grafos dirigidos. El Problema del Camino más Corto, en teoría de grafos: Es el problema que consiste en encontrar un camino entre dos vértices de tal manera que la suma de los pesos de las aristas que lo constituyen sea mínima. Es el problema que busca el camino más largo entre dos vértices. Es el problema de contar todas las aristas en un grafo. Es el problema que encuentra todos los ciclos en un grafo. En el problema del camino mínimo sin pesos, el punto de atención: Seleccione la respuesta correcta. Se mueve de vértice a vértice sin acumular distancias, ya que todas las aristas tienen el mismo peso. Se mueve de vértice a vértice acumulándose las distancias de los vértices adyacentes. Se concentra solo en el vértice de inicio y no considera otros vértices. Utiliza únicamente la longitud de las aristas para calcular el camino. En grafos, DFS significa: Depth First Search (Búsqueda en Profundidad). Direct Forward Search (Búsqueda Directa en Adelante). Data Flow Search (Búsqueda de Flujo de Datos). Depth Final Search (Búsqueda Final en Profundidad). La búsqueda en anchura (Breadth First Search) está referida a: Seleccione la respuesta correcta. Que procesa los vértices por niveles; los vértices más cercanos al origen se calculan primero. Que procesa todos los vértices adyacentes antes de pasar a los siguientes niveles. Que se centra solo en los vértices más lejanos del origen. Que visita los vértices en un orden aleatorio. Que es Dijkstra: Seleccione la respuesta correcta. Es un algoritmo voraz (greedy) que sirve para la determinación del camino más corto desde un vértice origen al resto de los vértices en un grafo con pesos solo positivos en cada arista. Es un algoritmo que encuentra el camino más largo en un grafo. Es un algoritmo que requiere que todas las aristas tengan pesos negativos. Es un algoritmo que se utiliza para encontrar ciclos en un grafo. El algoritmo de Dijkstra consiste en: Seleccione la respuesta correcta. Explorar de manera voraz el camino más corto desde el vértice origen al resto de los vértices, actualizando las distancias mínimas a medida que se avanza. Explorar todos los caminos más cortos que parten del vértice origen y que llevan a todos los demás vértices y se detiene. Buscar todos los ciclos en el grafo para determinar el camino más corto. Calcular la distancia más larga entre dos vértices en el grafo. En 1959, el holandés Edsger Dijkstra describió un algoritmo: Seleccione la respuesta correcta. Para la determinación del camino más corto desde un vértice origen al resto de los vértices en un grafo con pesos positivos en cada arista. Para la búsqueda de ciclos en un grafo. Para la determinación del camino más corto en un grafo con pesos negativos. Para calcular la distancia más larga entre dos vértices en un grafo. Este algoritmo es más general que el de Dijkstra, ya que determina la ruta más corta entre dos nodos cualquiera de la red (lo que significa que calcula la ruta más corta entre todos los pares de nodos): Floyd-Warshall. Dijkstra. Prim-Kruskal. Bellman-Ford. Este algoritmo resuelve el problema de los caminos más cortos entre un par de vértices usando la heurística para intentar agilizar la búsqueda (MUY UTILIZADO POR GOOGLE MAPS): Búsqueda A*. Dijkstra. Floyd-Warshall. Bellman-Ford. Este es un algoritmo voraz (greedy) que sirve para la determinación del camino más corto desde un vértice origen al resto de los vértices en un grafo con pesos solo positivos en cada arista: Dijkstra. Floyd-Warshall. Bellman-Ford. Búsqueda A*. Floyd-Warshall: Seleccione la respuesta correcta. Es un algoritmo que determina la ruta más corta entre los nodos cualquiera de la red (lo que significa que calcula la ruta más corta entre todos los pares de nodos). Es un algoritmo que encuentra el camino más corto desde un único nodo a todos los demás. Es un algoritmo que se utiliza únicamente para grafos dirigidos. Es un algoritmo que calcula la ruta más larga entre nodos en una red. El Algoritmo de Bellman-Ford: Seleccione 4 (cuatro) respuestas correctas. Es un buen ejemplo para aplicar a grafos con costes negativos. En una de sus variantes es utilizado por el Protocolo de encaminamiento de información (RIP) de los routers. Sirve para costes negativos ya que no son simplemente una curiosidad matemática. Es un algoritmo que puede detectar ciclos negativos en un grafo. Es un buen ejemplo de una reducción del problema del camino hamiltoniano que es NP-completo. Es más eficiente que el algoritmo de Dijkstra en todos los casos. Este método, normalmente se utiliza cuando hay aristas con pesos negativos: Bellman-Ford. Dijkstra. Floyd-Warshall. Búsqueda A*. El Algoritmo de caminos mínimos: Nos permite encontrar el camino más corto en un grafo dirigido acíclico utilizando la ordenación topológica, ejecutándose en tiempo lineal, pero no funciona en presencia de aristas negativas. Nos permite encontrar el camino más corto en cualquier grafo, independientemente de la presencia de aristas negativas. Se basa en el algoritmo de Dijkstra y es más eficiente en grafos densos. Funciona en grafos dirigidos y no dirigidos sin restricciones en los pesos de las aristas. Estas son propiedades de un vértice: Seleccione las 3 (tres) respuestas correctas. Grado de entrada. Aristas adyacentes. Grado de salida. Número total de caminos hamiltonianos. Orden topológico. La ventaja de tener un grafo acíclico es: Seleccione la respuesta correcta. Que el problema del camino mínimo es más sencillo si el grafo no contiene ciclos. Permite realizar búsquedas en profundidad de manera más eficiente. Los algoritmos de búsqueda no necesitan considerar aristas negativas. Siempre garantiza que el número de vértices sea mayor que el número de aristas. Un grafo acíclico es: Seleccione la respuesta correcta. Aquel que no posee ciclos. Un grafo que contiene al menos un ciclo. Un grafo en el que todos los vértices están conectados entre sí. Un grafo que tiene un número igual de vértices y aristas. Un grafo acíclico: Seleccione 4 (cuatro) respuestas correctas. Es simplemente un grafo dirigido y que no contiene ciclos. Sirve para modelar muchas situaciones de la vida real como proyectos. Implica que para cada vértice v, no hay un camino directo que empiece y termine en v. Implica que su longitud es la longitud (número de arcos) del camino directo más largo. Siempre tiene un ciclo hamiltoniano. Si un grafo dirigido posee los vértices V1, V2, V3 y V4. La siguiente enumeración de vértices V1, V3, V4, V2 corresponde a: El orden topológico del grafo. Un ciclo hamiltoniano del grafo. Una secuencia de vértices en un recorrido en profundidad (DFS). Un recorrido en amplitud (BFS) del grafo. CPM: Seleccione las 4 (cuatro) respuestas correctas. Es un método desarrollado en 1957 en USA, por las formas Dupont y Remington Rand. Es un método que al calcular la ruta crítica determina la duración del proyecto entero. Es un método de camino crítico. Es un método para el cálculo de tiempos y plazos en la planificación de proyectos. Es un método utilizado únicamente para proyectos de construcción. En el Análisis de caminos críticos: Seleccione 2 (dos) respuestas correctas. Cada vértice determina un evento. Implica trabajar con grafos acíclicos. Cada arista representa un recurso disponible. Solo se aplica a proyectos de construcción. Hay grafos que permiten contestar varias preguntas importantes en proyectos, tales como: ¿Cuál es el menor tiempo de terminación del proyecto? ¿Qué actividades se pueden retrasar, y por cuánto tiempo, sin afectar el tiempo mínimo de terminación? Para ello: Debemos transformar el grafo de actividades en un grafo de eventos. Transformamos el grafo de eventos en un grafo de actividades. Utilizamos un grafo dirigido con ciclos. Creamos un diagrama de flujo para visualizar las dependencias. Programa Evaluación and Review Technique (PERT) es: Un método de camino crítico que se basa en la probabilidad de la duración de las actividades. Un método que únicamente calcula el tiempo total del proyecto sin considerar probabilidades. Un algoritmo de optimización para reducir costos en la planificación de proyectos. Un sistema que utiliza solo grafos cíclicos para representar actividades. Según la teoría de Análisis de Caminos Críticos, en un grafo de eventos cada vértice indica: La terminación de una actividad y sus actividades dependientes. El inicio de una actividad y sus actividades dependientes. La duración total del proyecto. Las tareas que se pueden realizar en paralelo sin restricciones. Teniendo en cuenta la teoría de caminos críticos, el tiempo de espera: Es la cantidad de tiempo que una actividad puede retrasarse sin retrasar la terminación total del proyecto. Es el tiempo que todas las actividades deben esperar antes de comenzar. Es el tiempo máximo que se puede tardar en completar una actividad sin afectar el proyecto. Es la duración mínima que una actividad puede tener para cumplir con los plazos del proyecto. Cuando hablamos de un grafo conexo, acíclico y no dirigido: Estamos hablando de árboles. Estamos hablando de grafos dirigidos. Estamos hablando de grafos cíclicos. Estamos hablando de multigrafos. La característica principal de la estructura de los árboles, al igual que los grafos, es que están formados por: Un conjunto de nodos y un conjunto de aristas. Un conjunto de ciclos y un conjunto de vértices. Un conjunto de nodos y un conjunto de caminos. Un conjunto de aristas y un conjunto de lazos. Un árbol cualquiera (N-ario): Es posible recorrerlo en pre-orden, in-orden o post-orden. No puede contener más de un hijo por nodo. No se puede representar mediante una lista de adyacencia. Solo puede ser recorrido en orden descendente. A la estructura árbol, la podemos definir: En forma recursiva y no recursiva. Solo en forma recursiva. Solo en forma no recursiva. En forma iterativa y no iterativa. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones no define las propiedades principales de un árbol? Estructura lineal y dinámica de datos. Está compuesto por nodos y aristas. Cada nodo tiene un padre, excepto la raíz. Puede ser recorrido en diferentes órdenes (pre-orden, in-orden, post-orden). En la definición de árbol genérico: Si Z es el padre de W, y W es el padre del nodo X, decimos que Z es el abuelo de X. Si Z es el padre de W, y W es el hermano de X, decimos que Z es el tío de X. Si W es el padre de Z, entonces W es el hijo de Z. Si Z es el hijo de W, entonces Z es el abuelo de X. En un árbol: Todos los hijos de la raíz son hermanos. Todos los hijos de la raíz son padres. Los hijos de la raíz pueden tener diferentes niveles de profundidad. Todos los nodos en un árbol son hijos de la raíz. La longitud del camino externo de un árbol: Es lo que se utiliza para calcular el coste de una búsqueda sin éxito. Es la longitud total de todos los caminos internos en el árbol. Se refiere al número total de nodos en el árbol. Es la suma de las longitudes de los caminos desde la raíz hasta todos los nodos hoja. Para calcular el costo medio de una búsqueda con éxito dentro de un árbol binario: Calcular el promedio de las profundidades de sus nodos. Contar el número total de nodos en el árbol. Sumar la longitud de todos los caminos de los nodos hoja. Multiplicar el número de nodos por la altura del árbol. Según la teoría de árboles, la implementación que consiste en mantener los hijos de cada nodo en una lista enlazada, recibe el nombre de: Primer hijo – siguiente hermano. Lista de nodos hijos. Arbol de nodos encadenados. Lista de adyacencia. Si tomamos en cuenta un árbol N-ario: Un árbol binario es un caso especial para cuando N=2. Un árbol binario permite más de dos hijos por nodo. Un árbol N-ario siempre tiene la misma cantidad de hijos por nodo. Un árbol binario no puede tener nodos hoja. Una hoja es: Un nodo que no posee hijos, incluyendo la raíz. Un nodo que tiene al menos un hijo. Un nodo que siempre es la raíz del árbol. Un nodo que tiene exactamente dos hijos. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es equivocada, teniendo en cuenta la definición de árbol? Estructura lineal y dinámica de datos. Un árbol está formado por nodos conectados por aristas. La raíz es el único nodo sin padre. Cada nodo puede tener múltiples hijos, pero solo un padre. El atributo asociado a un árbol es: Altura. Profundidad total. Longitud de las aristas. Cantidad de hojas. Las propiedades de un árbol son: G no tiene ciclos y, si se añade alguna arista, se forma un ciclo. G tiene un número finito de vértices, n; entonces tiene n - 1 aristas. Dos vértices cualesquiera de G están conectados por un único camino simple. G es conexo y no tiene ciclos. G tiene más de un camino simple entre dos vértices. G puede tener un número ilimitado de aristas sin afectar su estructura. En un árbol de altura = 2: La raíz tiene al menos un hijo y al menos un nieto. La raíz puede no tener hijos. Todos los nodos deben tener al menos dos hijos. La raíz no puede tener nietos. La cantidad de hojas de un árbol se conoce como: El peso. La altura. La profundidad. El grado. La cantidad máxima de aristas en un árbol binario de altura 2 es: 6 (seis). 4 (cuatro). 8 (ocho). 5 (cinco). La profundidad de un árbol es: El número de aristas desde la raíz del árbol hasta un nodo. El número de nodos en el árbol. El número de aristas en el camino más largo desde la raíz hasta una hoja. La altura del árbol menos uno. Los árboles son: Seleccione la opción correcta. Estructuras no lineales y dinámicas. Estructuras lineales y estáticas. Conjuntos de nodos que solo pueden tener un hijo. Estructuras que no permiten la adición de nuevos nodos. Según la teoría de árboles, la altura de un árbol se define: Seleccione la opción correcta. Por la altura de la raíz. Por el número total de nodos en el árbol. Por la profundidad del nodo más bajo. Por el número de hojas en el árbol. Teniendo en cuenta el tipo abstracto de datos (TAD) árbol (estructura de datos), seleccione cuatro (4) respuestas correctas. Una lista simplemente enlazada (TAD) es un árbol. Un árbol es un grafo jerárquico que posee nodos llamados, raíz, padre, hijos, hermanos, etc. Un árbol puede ser vacío. Un camino en un árbol es una secuencia de nodos de distintos niveles conectados. Un árbol debe tener al menos un nodo para ser considerado como tal. Un árbol siempre tiene la misma cantidad de hijos por cada nodo. Seleccione la respuesta correcta sobre un árbol regular u homogéneo. Un árbol regular u homogéneo es un árbol en el que cada vértice tiene el mismo grado. Un árbol regular u homogéneo es un árbol en el que todos los nodos tienen el mismo número de hojas. Un árbol regular u homogéneo es un árbol donde todos los caminos desde la raíz tienen la misma longitud. Un árbol regular u homogéneo es un árbol que tiene una única rama. Determina si la siguiente afirmación es verdadera o falsa: "Un nodo interno es cualquier nodo que posea hijos.": Verdadero. Falso. Determina si la siguiente afirmación es verdadera o falsa: "Un nodo que carece de hijos es una hoja, inclusive si es la raíz." Verdadero. Falso. ¿Cuál es una diferencia clave entre grafos y árboles? En el árbol, existe un nodo especial llamado raíz. En un grafo, todos los nodos son conectados de manera jerárquica. En un árbol, puede haber múltiples caminos entre dos nodos. En un grafo, no hay restricciones sobre el número de hijos que puede tener un nodo. La representación de un sistema de archivos de un sistema operativo (como E, FAT, NTFS, ext4, etc.) es un claro ejemplo de: Árbol N-ario. Grafo cíclico. Lista enlazada. Árbol binario. La estructura de datos (TDA) árbol se puede utilizar para representar diversas problemáticas de la vida real. Seleccione las cuatro (4) respuestas correctas. Representación de sintaxis, es decir, que contienen las derivaciones de una gramática necesaria para obtener una determinada frase de un lenguaje. Implementación de un sistema de archivos (directorios y archivos). Implementar la jerarquía de decisiones (árbol de decisiones). Estructura genealógica familiar. Almacenamiento de datos en un arreglo bidimensional. Implementación de una lista enlazada. La genealogía familiar, que representa gráficamente los antepasados y los descendientes de un individuo, es un claro ejemplo de la estructura de datos (TDA) árbol binario. Falso. Verdadero. Un árbol de decisión es un claro ejemplo de: Árbol genérico. Árbol binario. Grafo cíclico. Lista enlazada. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta? Los árboles binarios similares se refieren a igual estructura, pero con datos no necesariamente iguales. Los árboles binarios similares tienen datos y estructuras iguales. Los árboles binarios similares no tienen hijos. Los árboles binarios similares son un tipo de árbol perfecto. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es equivocada sobre los árboles? Hay múltiples caminos desde la raíz a cada nodo. En un árbol hay un único camino desde la raíz a cada nodo. Un árbol tiene un nodo raíz. Los árboles son estructuras acíclicas. El caso más complejo de borrado de un nodo en un árbol binario es: El borrado de un nodo con 2 hijos, siendo raíz o no. El borrado de un nodo sin hijos. El borrado de un nodo con un solo hijo. El borrado de la raíz cuando no tiene hijos. En los árboles binarios podemos observar que: Es un grafo conexo, acíclico y no dirigido, tal que el grado de cada vértice no es mayor a 3. Es un grafo dirigido con ciclos. Es un grafo con un número ilimitado de vértices. Es un grafo que permite múltiples caminos entre nodos. En un árbol binario: si X es padre de Q y U, y Q es padre de S y V, podemos decir que: U es tío de S y V. U es primo de S y V. U es hermano de S y V. U es abuelo de S y V. En un árbol binario, la altura de un nodo V es igual a: Max (altura hijo izquierdo de V, altura hijo derecho de V) + 1. Altura del hijo izquierdo de V + altura del hijo derecho de V. Altura del nodo raíz. Longitud total del árbol. La longitud del camino interno de un árbol binario: Es lo que se utiliza para calcular el coste de una búsqueda con éxito. Es irrelevante para las búsquedas en el árbol. Se usa solo para búsquedas fallidas. Es la suma de las hojas del árbol. Los siguientes son tipos de árboles binarios: Árboles binarios equivalentes. Árboles binarios llenos. Árboles binarios similares. Árboles binarios perfectos. Árboles binarios cíclicos. Árboles binarios mixtos. Para buscar en un árbol binario se deberá usar: Preorden, Inorden, postorden indistintamente. Solo búsqueda en profundidad. Solo búsqueda en amplitud. Solo búsqueda por niveles. Seleccione las afirmaciones válidas sobre árboles binarios: seleccione las 3 (tres) respuestas correctas. Un árbol binario posee 3 formas predefinidas de recorrido (pre-orden, in-orden, post-orden). El cálculo de la altura de un nodo cualquiera es MAX[altura(hijo izquierdo), altura(hijo derecho)]+1. Un árbol binario con solo un nodo raíz es de altura 0. Un árbol binario no puede tener un solo nodo. Un árbol binario con un solo hijo es de altura 1. Seleccione las afirmaciones válidas sobre árboles binarios: seleccione las 4 (cuatro) respuestas correctas. En los árboles perfectamente equilibrados, el peso del subárbol izquierdo de la raíz se diferencia en lo sumo uno al peso del subárbol derecho. 2 nodos primos son aquellos que poseen un mismo abuelo, pero distinto padre. En los árboles equilibrados, sus alturas o profundidades se diferencian como máximo en 1 unidad. Los nodos internos tienen como mínimo 1 hijo. En los árboles desbalanceados, todos los nodos tienen 2 hijos. Los árboles perfectos tienen diferentes pesos en los subárboles. Un árbol binario: Es un árbol en el que ningún nodo puede tener más de dos subárboles. Es un árbol donde cada nodo puede tener un número ilimitado de subárboles. Es un árbol que siempre debe tener al menos un subárbol. Es un árbol donde todos los nodos son hojas. Un árbol binario lleno: Es un árbol en el que cada nodo tiene cero o dos hijos. Es un árbol donde cada nodo tiene un número indefinido de hijos. Es un árbol donde todos los nodos son hojas. Es un árbol que solo puede tener un hijo por nodo. Un árbol binario lleno en el que todas las hojas están a la misma profundidad se denomina: Árbol binario perfecto. Árbol binario equilibrado. Árbol binario completo. Árbol binario desbalanceado. ¿Cómo se define en forma recursiva un árbol? Como un nodo, y un conjunto de subárboles hijos. Como una secuencia de nodos. Como un grafo no dirigido. Como una lista de datos ordenados. Para determinar el tamaño de un árbol binario: Se deberá implementar un método recursivo que cuente los nodos y arranque desde la raíz. Se utiliza un método iterativo que cuenta los nodos desde las hojas. Se requiere un recorrido en inorden para calcular el tamaño. Se necesita contar los niveles desde las hojas hacia la raíz. Para determinar la altura de un árbol binario: Se deberá implementar un método recursivo que cuente los niveles y arranque desde la raíz. Se debe contar los nodos desde la raíz hacia las hojas. Se usa un método iterativo que cuenta desde las hojas. Se necesita recorrer el árbol en postorden para calcular la altura. Si precisamos recorrer un árbol binario en forma iterativa: En cada nodo se requieren datos referenciales a ambos hijos y al padre. Solo se requieren datos del hijo izquierdo. Se necesita un acceso exclusivo a la raíz del árbol. Solo se necesitan los datos del hijo derecho. En el recorrido de un árbol binario cuando hacemos: 1° se procesa la raíz. 2° subárbol izquierdo. 3° subárbol derecho. Se llama: Preorden. Postorden. Inorden. Recorrido en amplitud. En el recorrido de un árbol binario cuando hacemos: 1º subárbol izquierdo, 2º se procesa la raíz, 3º subárbol derecho, se llama: Inorden. Preorden. Postorden. Recorrido en profundidad. En un árbol binario: El recorrido en Preorden consiste en ir a la raíz, subárbol izquierdo, subárbol derecho. Verdadero. Falso. Las formas de recorrer un árbol binario son: seleccione las 3 (tres) respuestas correctas. Subárbol izquierdo; se procesa la raíz; subárbol derecho. Subárbol izquierdo; subárbol derecho; se procesa la raíz. Se procesa la raíz; subárbol izquierdo; subárbol derecho. Subárbol derecho; se procesa la raíz; subárbol izquierdo. Se procesa la raíz; subárbol derecho; subárbol izquierdo. Las perspectivas de recorrido de grafos (árboles incluidos) son: seleccione las 2 (dos) respuestas correctas. DFS - Depth First Search (Búsqueda primero en profundidad). BFS - Breadth First Search (Búsqueda primero en anchura). Recorrido en profundidad limitado. Recorrido en anchura limitado. Búsqueda en profundidad adaptativa. En el recorrido de un árbol binario cuando hacemos: 1º subárbol izquierdo, 2º subárbol derecho, se procesa la raíz, se llama: Postorden. Preorden. Inorden. Recorrido por niveles. Cuando hablamos de un recorrido similar al recorrido en postorden, excepto por el hecho de que cuando se desapila un nodo por segunda vez, se declara ya visitado, estamos hablando del recorrido: Simétrico. Preorden. Inorden. Recorrido en profundidad. Cuando nos referimos a recorrer un árbol binario en orden simétrico: Es similar al recorrido en postorden, excepto por el hecho de que cuando se desapila un nodo por segunda vez, se declara ya visitado. Es similar al recorrido en preorden. No tiene ninguna relación con el recorrido en postorden. Se procesa la raíz antes que los subárboles. El método de recorrido Preorden: Seleccione (2 dos) opciones correctas: Es una implementación de recorrido en profundidad-primero. Es un método para recorrer árboles binarios. Es un método para recorrer listas enlazadas. Es un recorrido que solo se aplica a árboles n-arios. Es un recorrido que ignora la raíz. La estructura árbol la podemos definir en forma: Recursiva y no recursiva. Solo recursiva. Solo no recursiva. Lineal y dinámica. Cuando hablamos de un grafo conexo, acíclico y no dirigido: Estamos hablando de árboles. Estamos hablando de grafos cíclicos. Estamos hablando de grafos dirigidos. Estamos hablando de multigrafos. Cuando implementamos en código el manejo de los árboles binarios se pueden definir clases, atributos y métodos: 2 clases con sus atributos y métodos. Una única clase con un solo atributo. 3 clases con métodos pero sin atributos. 4 clases con atributos y métodos relacionados.

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