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Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Estrutura de Dados — IF-ES 2024

Algoritmos e Estrutura de DadosEstrutura de Dados
Código
qg239053
Banca
IF-ES
Órgão
IF-ES
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Professor EBTT - Administração
Sobre a Programação Dinâmica (PD) e seus princípios, considere as seguintes afirmativas:I. A Programação Dinâmica resolve problemas complexos dividindo-os em subproblemas mais simples e solucionando esses subproblemas uma única vez, armazenando suas soluções.II. O princípio da otimalidade de Bellman estabelece que uma solução ótima de um problema de PD pode ser obtida resolvendo-se subproblemas ótimos recursivamente.III. A Programação Dinâmica só pode ser aplicada a problemas que envolvem decisões discretas.IV. Em PD, a função de valor (ou função objetivo) é construída de forma recursiva, baseandose em estados e decisões anteriores.Quais afirmativas estão CORRETAS?
  1. AI, II e III
  2. BI, III e IV
  3. CI, II e IV
  4. DII, III e IV
  5. EIII e IV
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — I, II e IV

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Programação Dinâmica (PD)

Gabarito: letra C. Estão corretas as afirmativas I, II e IV. A Programação Dinâmica resolve problemas complexos dividindo-os em subproblemas sobrepostos, armazenando suas soluções (I); segue o princípio da otimalidade de Bellman, que afirma que uma solução ótima global pode ser construída a partir de soluções ótimas locais (II); e constrói a função de valor recursivamente com base em estados e decisões (IV). A afirmativa III é incorreta pois a PD não se restringe a decisões discretas — há aplicações em problemas contínuos, como controle ótimo.

Afirmativa

Descrição

Correta?

Justificativa

I

A PD divide problemas em subproblemas, resolve cada um uma vez e armazena soluções

✅ Sim

Definição clássica: memoização evita recálculos

II

Princípio da otimalidade de Bellman: solução ótima global a partir de subproblemas ótimos

✅ Sim

Base da recursão em PD

III

PD só se aplica a decisões discretas

❌ Não

Também aplicável a problemas contínuos (ex.: controle ótimo)

IV

Função de valor construída recursivamente com base em estados e decisões

✅ Sim

Equação de Bellman é a espinha dorsal da PD

Programação Dinâmica
  • 1Princípios
    • Subproblemas sobrepostos
    • Memoização
    • Princípio da otimalidade (Bellman)
    • Função de valor recursiva
  • 2Aplicabilidade
    • Decisões discretas
    • Decisões contínuas (controle ótimo)
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Afirmativa I — ✅ Correta

A definição clássica de PD envolve dividir o problema em subproblemas menores, resolver cada um uma única vez (memoização), e armazenar os resultados para uso futuro. Isso evita recálculos e reduz a complexidade.

Afirmativa II — ✅ Correta

O princípio da otimalidade de Bellman estabelece que, em um problema de PD, uma política ótima tem a propriedade de que, quaisquer que sejam o estado e a decisão iniciais, as decisões restantes devem constituir uma política ótima para o estado resultante. É a base para a recursão em PD.

Afirmativa III — ❌ Incorreta

A PD é frequentemente aplicada a problemas com decisões discretas (como mochila, caminhos mínimos), mas também pode ser estendida para problemas contínuos, como em controle ótimo com variáveis contínuas (programação dinâmica contínua). Portanto, a afirmação é falsa.

Afirmativa IV — ✅ Correta

Em PD, a função de valor (ou função objetivo) é definida recursivamente por meio da equação de Bellman, que relaciona o valor de um estado com as decisões tomadas e os valores dos estados subsequentes. Essa recursão é a espinha dorsal dos algoritmos de PD.

Conclusão: As afirmativas I, II e IV estão corretas, o que corresponde à alternativa C.

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