Questão #5426 - IF-SP IF-SP - IF-SP - 2026 - IF-SP - Analista de Tecnologia da Informação - Algoritmos e Estrutura de Dados

Q5426 IF-SP - 2026 - IF-SP - Analista de Tecnologia da Informação

Ano: 2026

Órgão: IF-SP

Banca: IF-SP

Matéria: Algoritmos e Estrutura de Dados

Assunto: Algoritmos

Uma empresa coleta eventos de sensores IoT. Cada evento contém um identificador, o horário e um valor agregado ao evento:
• Identificador do sensor
• Data e hora do evento
• Valor agregado Para monitorar algumas atividades, é gerado um relatório que indique a quantidade de eventos para os quais o valor agregado está acima de um limite. Considerando uma lista de eventos, onde cada evento é representado por uma tupla con tendo os seguintes dados (sensor_id, timestamp, valor) e uma lista de sensores, temos a seguinte implementação para essa tarefa: def gerar_relatorio(eventos, sensores, limite): relatorio = [] for sensor_id in sensores: total = 0 for evento in eventos: if evento[0] == sensor_id and evento[2] > limite: total += 1 relatorio.append((sensor_id, total)) return relatorio Sabendo que:
• A lista de eventos possui N registros (na ordem de milhões de eventos);
• A lista de sensores contém S sensores (na odem de centenas de sensores);
• Cada evento pertence a um sensor específico. Analise a complexidade assintótica do algoritmo e selecione a alternativa correta.

A Complexidade: O(S × N) Cada sensor percorre todos os eventos, levando a um custo de N comparações por sensor. Para grandes volumes de dados, tem escalabilidade ruim. Pode ser otimizado agrupando eventos por sensor antes de contar.

B Complexidade: O(N + S) Cada evento é processado apenas uma vez, usando uma lista de contagem. É uma solução eficiente e escalável para grandes volumes de dados.

C Complexidade: O(N²) Todos os eventos são comparados entre si para cada sensor. Como o número de eventos sempre é maior que o de sensores, o custo é quadrático pelos eventos de entrada. O algoritmo é ineficiente para grandes volumes de dados. Uma abordagem melhor é agrupar eventos por sensor e depois contar.

D Complexidade: O(S² + N) Para cada sensor, é necessário combinar pares de sensores e eventos antes de contar, levando a um custo quadrático sobre sensores. O algoritmo é ineficiente para grandes volumes de dados. Devido a ser um problema altamente complexo, não existe uma solução melhor que a implementada.

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