Algoritmos de ordenação são amplamente utilizados para reorganizar dados em uma sequência específica. Os algoritmos elementares, como inserção, seleção e bolha, têm implementações simples, mas desempenho limitado em grandes volumes de dados. Já algoritmos como Quick Sort e Merge Sort utilizam a estratégia de divisão e conquista, geralmente apresentando melhor desempenho, apesar de maior complexidade. Além disso, há algoritmos que não se baseiam em comparação, como o Counting Sort, que exploram características dos dados para otimizar a ordenação.
ASCENCIO, A. F. G.; ARAÚJO, G. S. de. Estrutura de dados: algoritmos, análise da complexidade e implementações em JAVA e C/C++. São Paulo: Pearson, 2010. (Adaptado)
Considerando as características e estratégias dos diferentes algoritmos de ordenação, selecione a alternativa que apresenta uma análise compatível com a escolha de algoritmos para aplicações com grandes volumes de dados e exigência de eficiência.
O Selection Sort supera o Merge Sort em desempenho porque realiza menos trocas de elementos durante a execução.
O Quick Sort é eficiente em média, mas pode apresentar desempenho degradado quando aplicado a dados quase ordenados.
O Merge Sort é indicado para sistemas embarcados com limitação de memória, pois sua implementação consome pouca pilha e não requer espaço adicional.
O Bubble Sort é frequentemente a escolha ideal para grandes volumes de dados devido à sua estabilidade e simplicidade de implementação.
O Counting Sort é uma escolha adequada para qualquer tipo de dado, pois ignora comparações e adapta-se a qualquer estrutura.
Ed
há 2 semanas
Vamos analisar cada uma das afirmações sobre os algoritmos de ordenação: 1. O Selection Sort supera o Merge Sort em desempenho porque realiza menos trocas de elementos durante a execução. FALSO. O Selection Sort tem um desempenho inferior ao Merge Sort, especialmente em grandes volumes de dados, pois sua complexidade é O(n²), enquanto o Merge Sort é O(n log n). 2. O Quick Sort é eficiente em média, mas pode apresentar desempenho degradado quando aplicado a dados quase ordenados. VERDADEIRO. O Quick Sort é geralmente eficiente, mas em casos de dados quase ordenados, sua complexidade pode se aproximar de O(n²) se não houver uma boa escolha de pivô. 3. O Merge Sort é indicado para sistemas embarcados com limitação de memória, pois sua implementação consome pouca pilha e não requer espaço adicional. FALSO. O Merge Sort requer espaço adicional para a sua implementação, o que pode ser um problema em sistemas com limitação de memória. 4. O Bubble Sort é frequentemente a escolha ideal para grandes volumes de dados devido à sua estabilidade e simplicidade de implementação. FALSO. O Bubble Sort é ineficiente para grandes volumes de dados, com complexidade O(n²), e não é recomendado para aplicações que exigem eficiência. 5. O Counting Sort é uma escolha adequada para qualquer tipo de dado, pois ignora comparações e adapta-se a qualquer estrutura. FALSO. O Counting Sort é eficiente apenas para dados inteiros em um intervalo limitado e não se adapta a qualquer tipo de dado. Com base na análise, a única afirmação verdadeira é a segunda: "O Quick Sort é eficiente em média, mas pode apresentar desempenho degradado quando aplicado a dados quase ordenados." Portanto, a alternativa correta é a segunda.