Programacao Dinamica - Introducao a programacao dinamica lista

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Disciplina: Algoritmos e estruturas de dados 
Curso: Ciência da computação 
 
 
 
Programação Dinâmica 
Introdução à programação dinâmica 
 
 
Exercícios Resolvidos com Explicações 
 
 
 
Questão 1 
 
O que é a programação dinâmica? 
 
A) Uma técnica de resolução de problemas que envolve a divisão do problema em 
subproblemas menores 
B) Uma técnica de resolução de problemas que envolve a utilização de algoritmos de 
busca 
C) Uma técnica de resolução de problemas que envolve a utilização de algoritmos de 
ordenação 
D) Uma técnica de resolução de problemas que envolve a utilização de algoritmos de 
grafos 
E) Uma técnica de resolução de problemas que envolve a utilização de algoritmos de 
aprendizado de máquina 
 
Resposta: A) Uma técnica de resolução de problemas que envolve a divisão do problema 
em subproblemas menores 
 
Explicação: A programação dinâmica é uma técnica de resolução de problemas que 
envolve a divisão do problema em subproblemas menores, resolvendo cada subproblema 
apenas uma vez e armazenando as soluções para evitar cálculos redundantes. 
 
Questão 2 
 
Qual é o principal benefício da programação dinâmica? 
 
A) Reduzir o tempo de execução do algoritmo 
B) Melhorar a precisão do resultado 
C) Reduzir a complexidade do algoritmo 
D) Aumentar a eficiência do uso de memória 
E) Todas as opções acima 
 
Resposta: A) Reduzir o tempo de execução do algoritmo 
 
Explicação: A programação dinâmica é uma técnica que ajuda a reduzir o tempo de 
execução do algoritmo, pois evita cálculos redundantes e armazena as soluções para 
subproblemas. 
 
 
Questão 3 
 
Qual é o conceito fundamental da programação dinâmica? 
 
A) Recursividade 
B) Iteração 
C) Divisão e conquista 
D) Programação linear 
E) Teoria dos grafos 
 
Resposta: C) Divisão e conquista 
 
Explicação: A programação dinâmica é baseada no conceito de divisão e conquista, que 
envolve a divisão do problema em subproblemas menores, resolvendo cada subproblema 
apenas uma vez e armazenando as soluções. 
 
Questão 4 
 
Qual é o tipo de problema que é mais adequado para ser resolvido com programação 
dinâmica? 
 
A) Problemas de busca 
B) Problemas de ordenação 
C) Problemas de grafos 
D) Problemas de otimização 
E) Problemas de simulação 
 
Resposta: D) Problemas de otimização 
 
Explicação: A programação dinâmica é uma técnica que é particularmente útil para 
resolver problemas de otimização, que envolvem encontrar a melhor solução entre um 
conjunto de possíveis soluções. 
 
Questão 5 
 
Qual é o principal desafio ao implementar a programação dinâmica? 
 
A) Definir o problema de forma correta 
B) Escolher o algoritmo de resolução correto 
C) Implementar a recursividade corretamente 
D) Gerenciar a memória de forma eficiente 
E) Todas as opções acima 
 
Resposta: D) Gerenciar a memória de forma eficiente 
 
Explicação: A programação dinâmica requer a armazenagem de soluções para 
subproblemas, o que pode exigir uma grande quantidade de memória. Portanto, gerenciar 
a memória de forma eficiente é um desafio importante ao implementar a programação 
dinâmica. 
 
Questão 6 
 
Qual é o conceito de "overlapping subproblems" na programação dinâmica? 
 
A) Subproblemas que não têm solução ótima 
B) Subproblemas que têm solução ótima, mas não são independentes 
C) Subproblemas que são independentes e têm solução ótima 
D) Subproblemas que são idênticos e têm solução ótima 
E) Subproblemas que são diferentes e têm solução ótima 
 
Resposta: D) Subproblemas que são idênticos e têm solução ótima 
 
Explicação: O conceito de "overlapping subproblems" na programação dinâmica se refere 
a subproblemas que são idênticos e têm solução ótima, o que permite armazenar as 
soluções para evitar cálculos redundantes. 
 
Questão 7 
 
Qual é o papel da memoização na programação dinâmica? 
 
A) Armazenar as soluções para subproblemas 
B) Calcular as soluções para subproblemas 
C) Verificar a validade das soluções para subproblemas 
D) Gerenciar a memória utilizada pela programação dinâmica 
E) Todas as opções acima 
 
Resposta: A) Armazenar as soluções para subproblemas 
 
Explicação: A memoização é uma técnica utilizada na programação dinâmica para 
armazenar as soluções para subproblemas, o que permite evitar cálculos redundantes e 
melhorar a eficiência do algoritmo. 
 
Questão 8 
 
Qual é o tipo de problema que não é adequado para ser resolvido com programação 
dinâmica? 
 
A) Problemas de busca 
B) Problemas de ordenação 
C) Problemas de grafos 
D) Problemas de otimização com restrições não lineares 
E) Problemas de simulação 
 
Resposta: D) Problemas de otimização com restrições não lineares 
 
Explicação: A programação dinâmica é uma técnica que é particularmente útil para 
resolver problemas de otimização com restrições lineares, mas não é adequada para 
resolver problemas de otimização com restrições não lineares. 
 
 
Questão 9 
 
Qual é o benefício da utilização da programação dinâmica em problemas de otimização? 
 
A) Reduzir o tempo de execução do algoritmo 
B) Melhorar a precisão do resultado 
C) Aumentar a complexidade do algoritmo 
D) Reduzir a memória utilizada pelo algoritmo 
E) Todas as opções acima 
 
Resposta: A) Reduzir o tempo de execução do algoritmo 
 
Explicação: A programação dinâmica é uma técnica que ajuda a reduzir o tempo de 
execução do algoritmo em problemas de otimização, pois evita cálculos redundantes e 
armazena as soluções para subproblemas. 
 
Questão 10 
 
Qual é o conceito de "optimal substructure" na programação dinâmica? 
 
A) Subproblemas que têm solução ótima, mas não são independentes 
B) Subproblemas que são independentes e têm solução ótima 
C) Subproblemas que são idênticos e têm solução ótima 
D) Subproblemas que têm solução ótima e podem ser resolvidos de forma independente 
E) Subproblemas que têm solução ótima e não podem ser resolvidos de forma 
independente 
 
Resposta: D) Subproblemas que têm solução ótima e podem ser resolvidos de forma 
independente 
 
Explicação: O conceito de "optimal substructure" na programação dinâmica se refere a 
subproblemas que têm solução ótima e podem ser resolvidos de forma independente, o 
que permite armazenar as soluções para subproblemas e evitar cálculos redundantes.