Uma equipe está desenvolvendo um programa em Python 3 para organizar dados. Para representar uma coleção, ela…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Identificar o comportamento dos algoritmos no que diz respeito ao consumo de recursos como tempo de execução, espaço de memória e energia, entre outros.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Uma equipe está desenvolvendo um programa em Python 3 para organizar dados. Para representar uma coleção, ela considera usar uma lista nativa da linguagem ou uma matriz NumPy, formada por linhas e colunas. A escolha deve levar em conta as características de cada estrutura. No contexto descrito, qual afirmação sobre listas e matrizes é correta?
- A) Listas são mais rápidas que matrizes.
- B) Matrizes são mais versáteis que listas.
- C) Listas não permitem acesso aleatório.
- D) Listas podem armazenar diferentes tipos de dados.
- E) Matrizes ocupam mais espaço que listas.
✅ Resposta correta: alternativa D
Resolução passo a passo
- Identifique o que a questão pede: uma afirmação correta sobre listas nativas do Python e matrizes NumPy, no contexto de organizar dados. Passo 2: Analise as características conhecidas das duas estruturas. Uma lista nativa do Python é uma sequência de referências a objetos, e cada elemento pode ser de tipo diferente (inteiro, texto, outra lista etc.). Uma matriz NumPy (ndarray) armazena elementos de um mesmo tipo numérico em blocos contíguos de memória. Passo 3: Verifique a alternativa D, que afirma que listas podem armazenar diferentes tipos de dados. Isso é verdadeiro, e é justamente uma característica da lista nativa que a matriz NumPy não tem, pois ela é homogênea. Passo 4: Verifique as demais. A) está errada, pois para operações numéricas em grande volume as matrizes NumPy costumam ser mais rápidas que listas. B) está errada, pois as matrizes são mais especializadas em cálculo numérico, enquanto as listas são mais versáteis por aceitarem tipos mistos. C) está errada, pois listas permitem acesso aleatório direto por índice, como lista[3]. E) está errada, pois matrizes NumPy de tipo numérico costumam ocupar menos memória que listas com o mesmo número de elementos, já que não guardam referências individuais para cada valor. Passo 5: Conclusão: a alternativa correta é a D, que coincide com o gabarito oficial.
💡 Dica: Compare as características das listas nativas do Python e das matrizes NumPy.
Alternativa por alternativa
Assume que a lista nativa é sempre mais eficiente por ser estrutura embutida na linguagem. Ignora que o NumPy é implementado em C e otimizado para operações vetorizadas sobre grandes volumes de dados numéricos.
Confunde versatilidade com especialização, achando que a estrutura mais específica para cálculo numérico é também a mais flexível. A versatilidade da lista está em aceitar tipos e tamanhos variados, o que a matriz não faz.
Por que engana: O aluno pode supor que listas e matrizes têm as mesmas restrições de tipo ou confundir a estrutura bidimensional do NumPy com uma lista nativa.
Acredita que, por a lista não ser uma matriz com linhas e colunas fixas, o acesso aos elementos só poderia ser sequencial. Na verdade, qualquer posição de uma lista é acessada diretamente pelo índice.
Em Python, uma lista pode reunir valores de tipos diferentes, como números e textos. A afirmação é válida para a lista nativa da linguagem indicada no texto-base.
Pensa que a estrutura mais organizada e rígida ocupa mais espaço, ou que a matriz guarda informações extras de linhas e colunas. Não percebe que a lista guarda referências a objetos separados, o que gera mais overhead de memória.
Raio-X da questão
Características de listas e matrizes
avaliacao
Estruturas de dados em Python · Tipos de dados em coleções
Revise tipos de dados, acesso e organização em listas Python e matrizes NumPy.
O aluno pode supor que listas e matrizes têm as mesmas restrições de tipo ou confundir a estrutura bidimensional do NumPy com uma lista nativa.
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