Algoritmos: Aprende los fundamentos de los algoritmos

Question 1

¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es una característica de un algoritmo?

Accepted Answer

Se escribe en un lenguaje de programación específico.

Answer

Tiene un número finito de pasos.

Answer

Establece el orden de los pasos.

Answer

Proporciona los mismos resultados para las mismas entradas.

Question 2

¿Cómo mejora la programación dinámica la eficiencia de los algoritmos?

Accepted Answer

Guarda resultados intermedios para evitar recalcularlos.

Answer

Convierte algoritmos recursivos en iterativos.

Answer

Pausa la ejecución del algoritmo para ahorrar recursos.

Answer

Genera todas las posibilidades para hallar la solución óptima.

Question 3

¿Cuál de las siguientes NO es una característica de los algoritmos?

Accepted Answer

Reversibles

Answer

Definidos

Answer

Eficientes

Answer

Finitos

Question 4

¿Qué técnica de diseño de algoritmos se utiliza para dividir un problema en subproblemas y resolverlos recursivamente?

Accepted Answer

Divide y vencerás

Answer

Programación dinámica

Answer

Codicia

Answer

Búsqueda local

Question 5

¿Cuál de los siguientes órdenes de complejidad indica que el tiempo de ejecución del algoritmo crece exponencialmente con el tamaño de la entrada?

Accepted Answer

O(2^n)

Answer

O(n)

Answer

O(n^2)

Answer

O(log n)

Question 6

Un algoritmo que almacena resultados intermedios para evitar recalcularlos se conoce como:

Accepted Answer

Dinámico

Answer

Recursivo

Answer

Codicioso

Answer

Voraz

Question 7

El proceso de mejorar la eficiencia de un algoritmo se conoce como:

Accepted Answer

Optimización

Answer

Análisis de complejidad

Answer

Prueba de corrección

Answer

Diseño de algoritmos

Question 8

¿Cuál de las siguientes características define correctamente a un algoritmo?

Accepted Answer

Un conjunto finito de pasos que resuelve un problema

Answer

Un método altamente eficiente

Answer

Una secuencia de instrucciones que no puede tener ambigüedades

Answer

Un proceso que siempre conduce al mismo resultado

Question 9

¿Qué técnica de diseño de algoritmos implica dividir un problema en subproblemas más pequeños?

Accepted Answer

División y conquista

Answer

Recursividad

Answer

Programación dinámica

Answer

Búsqueda binaria

Question 10

¿Cuál es la complejidad temporal del siguiente fragmento de código: 
 for i = 1 to n: 
   for j = 1 to m: 
     print(i, j)

Accepted Answer

O(n*m)

Answer

O(n)

Answer

O(n^2)

Answer

O(m^2)

Question 11

¿Qué principio de diseño de algoritmos prioriza la minimización del número de operaciones?

Accepted Answer

Eficiencia

Answer

Generalidad

Answer

Modularidad

Answer

Reutilización

Question 12

¿Cuál de los siguientes NO es un beneficio de usar lenguajes de programación de alto nivel para implementar algoritmos?

Accepted Answer

Mayor eficiencia

Answer

Legibilidad mejorada

Answer

Portabilidad

Answer

Tiempo de desarrollo más rápido

Question 13

¿Qué técnica se utiliza para optimizar algoritmos almacenando soluciones precalculadas?

Accepted Answer

Programación dinámica

Answer

Búsqueda binaria

Answer

Recursividad

Answer

División y conquista

Question 14

¿Qué es un algoritmo?

Accepted Answer

Una secuencia de pasos definidos para resolver un problema

Answer

Un programa de ordenador escrito en un lenguaje de programación específico

Answer

Un diagrama que representa el flujo de datos en un sistema

Answer

Una colección de datos organizados en una estructura específica

Question 15

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de un algoritmo recursivo?

Accepted Answer

Calcular el factorial de un número

Answer

Ordenar una lista de números usando el algoritmo de ordenación por burbuja.

Answer

Buscar un elemento en una lista usando la búsqueda lineal.

Answer

Imprimir los elementos de una lista en orden usando un bucle while

Question 16

¿Qué técnica utiliza la superposición de soluciones para optimizar la resolución de problemas?

Accepted Answer

Programación dinámica

Answer

Recursividad

Answer

Búsqueda en anchura

Answer

Búsqueda en profundidad

Question 17

¿Cuál es el orden de complejidad del algoritmo de búsqueda lineal?

Accepted Answer

O(n)

Answer

O(1)

Answer

O(n^2)

Answer

O(log n)

Question 18

¿Cuál de los siguientes NO es un criterio para evaluar la eficiencia de un algoritmo?

Accepted Answer

Facilidad de comprensión

Answer

Tiempo de ejecución

Answer

Uso de memoria

Answer

Precisión

Question 19

¿Qué herramienta se utiliza para representar visualmente los pasos de un algoritmo?

Accepted Answer

Diagrama de flujo

Answer

Pseudocódigo

Answer

Lenguaje de programación

Answer

Diagrama de clases

Question 20

Los algoritmos se caracterizan por su:

Accepted Answer

Precisión y eficiencia

Answer

Intuición y aleatoriedad

Answer

Subjetividad y complejidad

Answer

Abstracción y creatividad

Question 21

La recursividad es una técnica de programación que permite:

Accepted Answer

Que una función se llame a sí misma

Answer

Reducir la complejidad de un algoritmo

Answer

Mejorar el rendimiento del programa

Answer

Simplificar el código

Question 22

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de un algoritmo de búsqueda?

Accepted Answer

Búsqueda binaria

Answer

Clasificación por ordenación rápida

Answer

Factorial

Answer

Programación dinámica

Question 23

Los componentes esenciales de un algoritmo incluyen:

Accepted Answer

Entrada, proceso y salida

Answer

Entrada y salida

Answer

Proceso y resultado

Answer

Conjunto de instrucciones y datos

Question 24

La recursividad, una técnica de diseño de algoritmos, implica:

Accepted Answer

Dividir un problema en subproblemas más pequeños y resolverlos recursivamente

Answer

Repetir un proceso un número determinado de veces

Answer

Buscar un elemento dentro de una lista ordenada

Answer

Seleccionar el elemento más pequeño o más grande de una lista

Question 25

Un algoritmo determinista se caracteriza por:

Accepted Answer

Termina siempre tras un número finito de pasos

Answer

Produce resultados diferentes para la misma entrada

Answer

Requiere información aleatoria para completarse

Answer

Utiliza una pila para almacenar datos

Question 26

El orden de complejidad O(n) indica que el tiempo de ejecución del algoritmo crece:

Accepted Answer

Linealmente con el tamaño de la entrada

Answer

Logarítmicamente con el tamaño de la entrada

Answer

Exponencialmente con el tamaño de la entrada

Answer

De forma aleatoria con el tamaño de la entrada

Question 27

La programación dinámica es una técnica que:

Accepted Answer

Almacena soluciones a subproblemas para evitar cálculos repetitivos

Answer

Usa recursividad para resolver problemas

Answer

Mejora la eficiencia de los algoritmos iterativos

Answer

Reduce el consumo de memoria de los algoritmos

Question 28

Los algoritmos de programación dinámica utilizan una estructura de datos llamada:

Accepted Answer

Tabla de soluciones óptimas

Answer

Pila

Answer

Cola

Answer

Matriz de adyacencia

Question 29

Un ejemplo de un algoritmo que utiliza programación dinámica es:

Accepted Answer

Algoritmo de Floyd-Warshall

Answer

Clasificación por inserción

Answer

Búsqueda secuencial

Answer

Algoritmo de Dijkstra

Question 30

La complejidad temporal de un algoritmo mide:

Accepted Answer

El número de pasos necesarios para completar el algoritmo

Answer

La cantidad de memoria utilizada

Answer

La longitud de la entrada

Answer

La precisión de los resultados

Question 31

Un algoritmo que encuentra la solución óptima para un problema se denomina:

Accepted Answer

Algoritmo óptimo

Answer

Algoritmo eficiente

Answer

Algoritmo de fuerza bruta

Answer

Algoritmo heurístico

Question 32

¿Cuál de las siguientes definiciones de algoritmo es la más acertada?

Accepted Answer

Una secuencia finita de pasos lógicos que, una vez seguidos, resuelven un problema específico.

Answer

Un programa informático que se ejecuta en un dispositivo.

Answer

Una fórmula matemática que siempre da el mismo resultado.

Question 33

¿Cuál de los siguientes NO es un criterio para evaluar la calidad de un algoritmo?

Accepted Answer

Popularidad

Answer

Generalidad

Answer

Corrección

Answer

Eficiencia

Question 34

¿Qué técnica de diseño de algoritmos implica dividir repetidamente un problema en subproblemas más pequeños hasta que se pueden resolver de forma sencilla?

Accepted Answer

Dividir y vencerás

Answer

Programación dinámica

Answer

Fuerza bruta

Answer

Retroceso

Question 35

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre recursividad es verdadera?

Accepted Answer

Es una técnica que permite que una función se llame a sí misma.

Answer

Es siempre más eficiente que los bucles.

Question 36

¿Cuál es el orden de complejidad temporal en el peor caso del algoritmo de ordenación por selección?

Accepted Answer

O(n²)

Answer

O(log n)

Answer

O(n)

Answer

O(n log n)

Question 37

¿Qué algoritmo de búsqueda es más adecuado para encontrar un elemento en una matriz ordenada?

Accepted Answer

Búsqueda binaria

Answer

Búsqueda por interpolación

Answer

Búsqueda por hash

Answer

Búsqueda lineal

Question 38

¿Cuál es el objetivo principal de un algoritmo de ordenación?

Accepted Answer

Reordenar un conjunto de elementos según un criterio específico.

Answer

Resolver ecuaciones matemáticas.

Answer

Generar nuevos valores.

Question 39

¿Qué algoritmo utiliza una tabla hash para asociar claves únicas a valores, permitiendo una búsqueda eficiente?

Accepted Answer

Búsqueda por hash

Answer

Búsqueda binaria

Answer

Búsqueda lineal

Answer

Búsqueda por interpolación

Question 40

¿Cuál de las siguientes características NO es inherente a los algoritmos?

Accepted Answer

Siempre producen resultados diferentes con la misma entrada

Answer

Establecen un conjunto de instrucciones paso a paso

Answer

Son finitos

Question 41

Un algoritmo recursivo se caracteriza por:

Accepted Answer

Invocarse a sí mismo durante su ejecución

Answer

Resolver siempre problemas iterativamente

Answer

Estar restringido a ciertos lenguajes de programación

Answer

Ejecutarse en un tiempo constante

Question 42

Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los algoritmos es correcta?

Accepted Answer

Son secuencias finitas de instrucciones para resolver problemas específicos

Answer

Son programas complejos que requieren grandes recursos de memoria

Answer

Están limitados a resolver únicamente problemas matemáticos

Question 43

¿Qué técnica de análisis de algoritmos mide el número de operaciones básicas ejecutadas?

Accepted Answer

Análisis de complejidad

Answer

Análisis de rendimiento

Answer

Análisis de sensibilidad

Answer

Análisis estadístico

Question 44

¿Qué algoritmo emplea una estructura de datos tipo pila?

Accepted Answer

Búsqueda en profundidad

Answer

Búsqueda en anchura

Answer

Clasificación por inserción

Answer

Ordenación por mezcla

Question 45

¿Qué ventaja principal ofrece la programación dinámica sobre otros enfoques de resolución de problemas?

Accepted Answer

Reduce la complejidad temporal y espacial

Answer

Simplifica la implementación de algoritmos

Answer

Aumenta la precisión de las soluciones

Answer

Garantiza soluciones óptimas para todos los casos

Question 46

Un algoritmo con una complejidad temporal de O(n^2) se clasifica como:

Accepted Answer

Polinómico

Answer

Exponencial

Answer

Logarítmico

Answer

Lineal

Question 47

¿Qué herramienta se utiliza para visualizar y depurar algoritmos de forma gráfica?

Accepted Answer

Diagramas de flujo

Answer

Diagramas de clases

Answer

Mapas conceptuales

Answer

Árboles de decisión

Question 48

¿Cuál es la etapa en el desarrollo de algoritmos donde se asegura que funcione correctamente para todos los casos posibles?

Accepted Answer

Validación

Answer

Diseño de la estructura de datos

Answer

Definición de requisitos

Question 49

Un algoritmo es una serie de instrucciones precisas que resuelven un problema. ¿Cuál de estas NO es una característica fundamental de un algoritmo?

Accepted Answer

Puede ser ambiguo en su interpretación.

Answer

Tiene un número finito de pasos.

Answer

Sus instrucciones son claras y precisas.

Question 50

La técnica de dividir un problema grande en partes más pequeñas y resolverlas recursivamente se llama:

Accepted Answer

Recursión

Answer

Búsqueda binaria

Answer

Programación dinámica

Question 51

¿Cuál es la complejidad temporal en el peor caso del algoritmo de búsqueda lineal?

Accepted Answer

O(n)

Answer

O(log n)

Answer

O(1)

Answer

O(n^2)

Question 52

Un algoritmo recursivo se caracteriza por:

Accepted Answer

Llamarse a sí mismo dentro de su propia definición.

Answer

Siempre devolver el mismo resultado.

Answer

Utilizar bucles para iterar sobre los datos.

Question 53

El algoritmo de ordenamiento que compara y ordena elementos adyacentes se llama:

Accepted Answer

Ordenamiento por burbuja

Answer

Ordenamiento por selección

Answer

Ordenamiento rápido

Answer

Ordenamiento por inserción

Question 54

El algoritmo de búsqueda binaria es más eficiente para:

Accepted Answer

Buscar un elemento en un conjunto de datos ordenado.

Answer

Ordenar un conjunto de datos de forma ascendente.

Answer

Encontrar el elemento máximo en un conjunto de datos.

Question 55

La complejidad temporal de un algoritmo se refiere a:

Accepted Answer

El tiempo que tarda en ejecutarse en función del tamaño de los datos de entrada.

Answer

La complejidad del problema que resuelve.

Answer

La cantidad de memoria que utiliza durante su ejecución.

Question 56

En un algoritmo de ordenamiento por inserción, ¿cómo se ordenan los elementos?

Accepted Answer

Insertando cada elemento en su posición correcta dentro de una sublista ordenada.

Answer

Intercambiando elementos adyacentes hasta que estén ordenados.

Answer

Dividiendo la lista en sublistas y ordenándolas recursivamente.

Question 57

Un algoritmo greedy es aquel que:

Accepted Answer

Toma la mejor decisión local en cada paso, esperando obtener una solución óptima global.

Answer

Siempre encuentra la solución óptima para cualquier problema.

Answer

Se basa en la recursión para resolver problemas.