Um heap (fila de prioridade) é uma estrutura de dados muito importante, que tem duas...
Responda: Um heap (fila de prioridade) é uma estrutura de dados muito importante, que tem duas utilidades principais: organizar acesso a um recurso com base na prioridade dos requerentes (processos, impre...
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Por Marcos de Castro em 31/12/1969 21:00:00
Gabarito: b)
Um heap, ou fila de prioridade, é uma estrutura de dados que organiza elementos de forma que o elemento com maior prioridade sempre esteja acessível de forma rápida. Um heap pode ser visualizado como uma árvore binária quase completa, onde cada nó é maior ou igual (em um max heap) ou menor ou igual (em um min heap) que seus filhos. Esta propriedade é essencial para manter a eficiência das operações de inserção e remoção.
A afirmativa I está incorreta porque sugere que o maior elemento está sempre na raiz, o que é verdade para um max heap, mas não para um min heap, onde o menor elemento está na raiz.
A afirmativa II está correta e reflete uma propriedade fundamental dos heaps: a árvore é sempre completa ou quase completa. Isso significa que todos os níveis, exceto possivelmente o último, estão completamente preenchidos e os nós estão tão à esquerda quanto possível.
A afirmativa III está incorreta porque sugere que um heap é uma árvore binária de busca, o que não é verdade. Em um heap, a relação de ordem existe apenas entre um nó e seus filhos, e não necessariamente entre todos os nós como em uma árvore binária de busca.
Portanto, apenas a afirmativa II está correta.
Um heap, ou fila de prioridade, é uma estrutura de dados que organiza elementos de forma que o elemento com maior prioridade sempre esteja acessível de forma rápida. Um heap pode ser visualizado como uma árvore binária quase completa, onde cada nó é maior ou igual (em um max heap) ou menor ou igual (em um min heap) que seus filhos. Esta propriedade é essencial para manter a eficiência das operações de inserção e remoção.
A afirmativa I está incorreta porque sugere que o maior elemento está sempre na raiz, o que é verdade para um max heap, mas não para um min heap, onde o menor elemento está na raiz.
A afirmativa II está correta e reflete uma propriedade fundamental dos heaps: a árvore é sempre completa ou quase completa. Isso significa que todos os níveis, exceto possivelmente o último, estão completamente preenchidos e os nós estão tão à esquerda quanto possível.
A afirmativa III está incorreta porque sugere que um heap é uma árvore binária de busca, o que não é verdade. Em um heap, a relação de ordem existe apenas entre um nó e seus filhos, e não necessariamente entre todos os nós como em uma árvore binária de busca.
Portanto, apenas a afirmativa II está correta.
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