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Ao projetar um algoritmo para calcular o caminho mais curto entre salas em um mapa da escola, qual…

Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva

Habilidade BNCC EF09CO01

Criar soluções de problemas para os quais seja adequado o uso de árvores e grafos para descrever suas informações e automatizá-las usando uma linguagem de programação.

Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).

Questão

Ao projetar um algoritmo para calcular o caminho mais curto entre salas em um mapa da escola, qual representação de grafo facilita buscas eficientes e por quê?

  1. A) Matriz de incidência (vértice×aresta) — itera vizinhos rapidamente.
  2. B) Grafo representado por lista de adjacência, pois facilita iteração sobre vizinhos e usa menos memória em grafos esparsos.
  3. C) Árvore binária de vértices para acelerar buscas de caminhos.
  4. D) Lista de arestas (edge list) — percorre só as arestas do vértice eficientemente.
  5. E) Matriz de adjacência — usa V×V e é ideal para grafos esparsos.

✅ Resposta correta: alternativa B

Resolução passo a passo

  1. O problema pede a representação de grafo que facilita buscas eficientes de caminho mais curto (como Dijkstra ou BFS) em um mapa, onde salas são vértices e corredores são arestas.
  2. Algoritmos de caminho mínimo precisam, a cada passo, descobrir rapidamente os vizinhos de um vértice. A lista de adjacência armazena, para cada vértice, apenas a lista dos vértices ligados a ele, então essa iteração é direta e proporcional ao número de vizinhos.
  3. Em um mapa escolar, o número de corredores é pequeno em relação ao número de pares possíveis de salas, ou seja, o grafo é esparso. Nesse caso a lista de adjacência usa memória proporcional a V+E, enquanto a matriz de adjacência usa V×V, com muitas posições vazias.
  4. Comparando com o gabarito oficial, a alternativa B está correta e eu concordo com ele.
  5. A alternativa A está errada porque a matriz de incidência tem dimensão V×E e, para descobrir vizinhos, é preciso percorrer uma coluna inteira de arestas, o que não é rápido.
  6. A alternativa C está errada porque uma árvore binária é um tipo específico de grafo sem ciclos com estrutura de filhos fixos, não uma representação geral de um mapa com corredores em qualquer padrão.
  7. A alternativa D está errada porque a lista de arestas guarda apenas pares de vértices, sem organização por vértice, e para achar os vizinhos de uma sala seria preciso varrer todas as arestas.
  8. A alternativa E está errada porque a matriz de adjacência é ineficiente para grafos esparsos, pois ocupa V×V posições independentemente da quantidade real de corredores; ela é mais indicada para grafos densos.

💡 Dica: Considere as propriedades dos grafos e suas aplicações em algoritmos de busca.

Alternativa por alternativa

A Erradaerro: Conceituala que mais engana

O aluno acredita que a matriz de incidência permite achar vizinhos rapidamente, sem perceber que ela precisa percorrer colunas de arestas para descobrir quem está ligado a quem.

Por que engana: Confundir a eficiência de diferentes representações de grafos, escolhendo uma que não otimiza a busca em grafos esparsos.

B Correta

Listas de adjacência armazenam apenas arestas existentes, permitindo percorrer vizinhos rapidamente e executar Dijkstra/BFS com eficiência em memória e tempo prático.

C Erradaerro: Conceitual

O aluno associa busca em grafo a busca em árvore binária, confundindo um caso particular de grafo acíclico com a representação geral de um mapa com ciclos.

D Erradaerro: Procedimental

O aluno pensa que listar apenas as arestas basta para percorrer os vizinhos de um vértice eficientemente, sem notar que seria necessário varrer todas as arestas do grafo.

E Erradaerro: Conceitual

O aluno acredita que a matriz de adjacência é ideal para grafos esparsos, ignorando que ela reserva V×V posições mesmo com poucos corredores, o que desperdiça memória.

Raio-X da questão

Dificuldade Média
Bloom Aplicar
Leitura medio
Discriminação alto
Peso pedagógico alto
Autonomia do enunciado completo
Cobertura da habilidade dupla
🧪 Simulado🩺 Diagnóstico🧮 Exige cálculo🏠 Cotidiano🔗 Interdisciplinar⭐ Representativa✍️ situacional🧩 desafio
🎯 Conceito central

representação de grafos

📌 Objetivo

avaliacao

🧱 Pré-requisitos

representação de grafos · algoritmos de busca

📚 Reveja

Revisar os tipos de representação de grafos e suas aplicações em algoritmos.

⚠️ Erro mais comum

Confundir a eficiência de diferentes representações de grafos, escolhendo uma que não otimiza a busca em grafos esparsos.

🌎 Tema transversal

ciencia_tecnologia

🤝 Socioemocional

pensamento_critico

🏫 Contexto

cientifico

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