Escreva um pseudocódigo que leia uma amostra de N registros com campos 'idade' (inteiro) e 'categoria'…

Questão

Escreva um pseudocódigo que leia uma amostra de N registros com campos 'idade' (inteiro) e 'categoria' (string), calcule a tabela de frequências por categoria e indique quais tipos de dados usou para os dados brutos e para a tabela de frequências, justificando a escolha.

✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.

Resposta esperada

Resposta modelo (pseudocódigo e justificativa): // Tipos escolhidos: // dados_brutos: lista de registros (cada registro é um dicionário) -> preserva ordem e permite campos heterogêneos // tabela_freq: dicionário mapa categoria -> inteiro (contagem) // porcentagens: dicionário categoria -> float entrada N dados_brutos <- lista vazia para i de 1 até N: ler idade (int), categoria (string) registro <- {"idade": idade, "categoria": categoria} anexar registro em dados_brutos tabela_freq <- dicionário vazio para cada registro em dados_brutos: c <- registro["categoria"] se c não em tabela_freq: tabela_freq[c] <- 0 tabela_freq[c] <- tabela_freq[c] + 1 porcentagens <- dicionário vazio para cada c em tabela_freq: porcentagens[c] <- tabela_freq[c] / N // float retornar dados_brutos, tabela_freq, porcentagens Justificativa: usa-se lista para armazenar registros brutos por preservar entradas e permitir processamento posterior; dicionário mapeia categorias para contagens de forma eficiente; floats servem para cálculos de porcentagem.

Explicação

A escolha de uma lista para os dados brutos permite a preservação da ordem de entrada e a flexibilidade necessária para armazenar registros heterogêneos, como idade e categoria. O uso de um dicionário para a tabela de frequências facilita a contagem de ocorrências de cada categoria, proporcionando acesso rápido e eficiente. Por fim, a utilização de floats para as porcentagens é adequada, pois permite representar valores decimais, essenciais para cálculos de proporções.

Raio-X da questão

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