Em pseudocódigo, projete um algoritmo que receba uma lista de dados de sensores de luminosidade, cada registro…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Comparar diferentes casos particulares (instâncias) de um mesmo problema, identificando as semelhanças e diferenças entre eles, e criar um algoritmo para resolver todos, fazendo uso de variáveis (parâmetros) para permitir o tratamento de todos os casos de forma genérica.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Em pseudocódigo, projete um algoritmo que receba uma lista de dados de sensores de luminosidade, cada registro com id (inteiro), tempo (texto) e valor (real). Para cada id, normalize os valores para o intervalo [0,1] usando min-max por sensor e retorne a lista com nova variável 'norm'. Explique o tratamento quando max = min e analise a complexidade temporal.
✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.
Resposta esperada
Pseudocódigo (modelo): entrada <- lista_registros minmax <- dicionário vazio para cada r em entrada faça id <- r.id se id não em minmax então minmax[id] <- {min: r.valor, max: r.valor} senão atualize minmax[id].min <- min(min, r.valor); minmax[id].max <- max(max, r.valor) fimpara resultado <- lista vazia para cada r em entrada faça mm <- minmax[r.id] se mm.max = mm.min então norm <- 0.0 // evita divisão por zero; alternativa: 0.5 senão norm <- (r.valor - mm.min) / (mm.max - mm.min) adicionar a resultado registro com campo norm fimpara retorne resultado Tratamento de divisão por zero: se max = min, atribuir valor fixo (ex.: 0.0) ou manter valor neutro; documentar escolha. Complexidade temporal: duas passagens sobre n registros => O(n). Espaço extra: O(k) para minmax (k = número de sensores).
Explicação
O pseudocódigo apresentado realiza a normalização dos valores de luminosidade utilizando o método min-max, garantindo que todos os valores sejam ajustados ao intervalo desejado. O tratamento para o caso em que o valor máximo é igual ao mínimo é crucial para evitar divisões por zero, e a escolha de um valor fixo ou neutro é uma abordagem comum em situações de indeterminação. A análise da complexidade temporal e do uso de espaço extra é adequada, pois reflete a eficiência do algoritmo em relação ao número de registros e sensores.
Raio-X da questão
normalização de dados
avaliacao
normalização de dados · pseudocódigo
Revisar o conceito de normalização min-max e análise de complexidade de algoritmos.
O aluno pode confundir a normalização min-max com a média dos valores, aplicando uma fórmula incorreta para o cálculo.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
cientifico
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