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Final Gestion de Datos - V-F
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Speralta1983 Sin conexión
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Mensaje: #1
Final Gestion de Datos - V-F Finales Gestión de Datos
Gente, estoy preparando el final de GDD, y recolecte diferentes V-F. Me darían una mano con las respuestas. Algunas las conteste.

1. El algoritmo quicksort siempre tiene la misma complejidad que el algoritmo de Heapsort.
2. En un árbol de expresión los nodos maximales siempre son los operadores. V
3. El orden de complejidad del quicksort puede variar dependiendo de cómo vengan ordenados los datos. V En el mejor caso, el pivote termina en el centro de la lista, dividiéndola en dos sublistas de igual tamaño. En este caso, el orden de complejidad del algoritmo es O(n•log n). En el peor caso, el pivote termina en un extremo de la lista. El orden de complejidad del algoritmo es entonces de O(n²). El peor caso dependerá de la implementación del algoritmo, aunque habitualmente ocurre en listas que se encuentran ordenadas, o casi ordenadas. Pero principalmente depende del pivote, si por ejemplo el algoritmo implementado toma como pivote siempre el primer elemento del array, y el array que le pasamos está ordenado, siempre va a generar a su izquierda un array vacío, lo que es ineficiente
4. Un árbol balanceado siempre es lleno. F, para que este completo tiene que tener todas las hojas al mismo nivel, para balanceado puede ser <=1 la diferencia.
5. El orden de complejidad de en árbol b siempre es mejor que el orden de complejidad del quicksort
6. Para comprimir en el algoritmo de Huffman, se debe leer en un ciclo cada carácter del archivo a comprimir y acceder al árbol desde la raíz para llegar a la hoja que contiene el carácter. Si desciendo por un hijo izquierdo agrego un 0 como bit del código comprimido, si desciendo por un hijo derecho agregare un 1.
7. En un índice DBMS, armado en un árbol B, el tiempo de acceso a la información depende en parte del tamaño de la clave almacenada.
8. El algoritmo quicksort tiene un promedio un grado de complejidad O (n log n) pero en determinada circunstancia puede tener grade de complejidad O (n2) y ser el peor de todos los métodos de clasificación.
9. El método de árbol B es más rápido que Hashing para la creación de índices. FALSO- El Hashing en la mayoria de los casos es acceso directo F(x)=y.
10. Para reducir espacio al representar un grafo siempre es más conveniente la forma dinámica que estática.
11. La reexpresion de caracteres al aplicar Huffman implica la disminución de 8 bits para la expresión de todos los caracteres.
12. La ejecución sin filas de resultado de una query dentro de un trigger genera la cancelación de la transacción. V
13. Siempre es conveniente tener una tabla indexada por su PK
14. Una constraint es más eficiente que un trigger para validar el dominio de un atributo.
15. La única forma de definir una restricción de integridad sobre una columna de una tabla es mediante la restricción CHECK. F PK y FK también sirven.
16. Debido a que el crecimiento de un árbol es exponencial en base al grado del mismo, los tiempos de búsqueda en el mismo son siempre logarítmicos.
17. El método de compresión de Huffman es sin perdida, por eso no es recomendable para compactar imágenes o video. F Es con perdido, sirve para compactar imágenes y videos
18. En los motores de base de datos relacionales no está permitido realizar inserciones sobre una vista. F- Depende de cómo este armada la vista.
19. Si un árbol esta balanceado entonces está completo. FALSO
20. Un árbol binario de búsqueda siempre es más rápido que una lista para ordenar un conjunto de valores.
21. Un árbol de expresión siempre es completo. V
22. Luego de ejecutar una sentencia sql para crear una tabla, si se ejecuta un rollback la tabla queda dropeada. FALSO (no se necesita hacer commit para crear tabla)
23. Si una función de hash no posee una buena dispersión, se van a producir muchas colisiones.
24. Nunca es posible ejecutar la operación de insert sobre una vista. FALSO
25. En sql, una subconsulta ubicada en el where siempre debe retornar una fila y una columna. FALSO (en un exist o en un in puede retormar mas)
26. Un índice de base de datos relacional es una restricción al modelo físico. FALSO


Desde ya muchas Gracias!
30-07-2013 01:01
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gonnza Sin conexión
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Mensaje: #2
RE: Final Gestion de Datos - V-F
Cita:25. En sql, una subconsulta ubicada en el where siempre debe retornar una fila y una columna. FALSO (en un exist o en un in puede retormar mas)

claro, pero mas de una fila eh, siempre una columna


Cita:23. Si una función de hash no posee una buena dispersión, se van a producir muchas colisiones.

V, aunque no se justficarla =P


Cita:9. El método de árbol B es más rápido que Hashing para la creación de índices. FALSO- El Hashing en la mayoria de los casos es acceso directo F(x)=y.

esta es F, pero la justificacion esta mal. Fijate que habla de creacion de indices, no de accesos. En hashing es armar la tabla de hashing, en arbol B es armar toda la estructura de arbol (que si, es mas pesada)

Cita:12. La ejecución sin filas de resultado de una query dentro de un trigger genera la cancelación de la transacción. V

nono, F
la unica manera de que desde el trigger canceles la transaccion es con un rollback !

o con un error creo, tambien


pero que devuevla 0 rows no es nada de 0.

Es mas, vos podrias tener en tu trigger un select * from tabla where id = -1 nomas, y esa query suponete que no te trae nada.. y listo, sigue

[Imagen: v34BEFt.gif]
(Este mensaje fue modificado por última vez en: 30-07-2013 01:14 por gonnza.)
30-07-2013 01:13
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Speralta1983 (30-07-2013)
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Mensaje: #3
RE: Final Gestion de Datos - V-F
Te contesto en azul las que me siento calificado para contestarlas. Espero que te sirva! =D

1. El algoritmo quicksort siempre tiene la misma complejidad que el algoritmo de Heapsort.
F. HeapSort va de O(n log n) -en el mejor de los casos- a O(n log n) -en el peor de los casos-, mientras que el Quicksort va de O(n log n) a O(n²)

2. En un árbol de expresión los nodos maximales siempre son los operadores. V
F. Los nodos maximales son las hojas. Y en un árbol de expresión, las hojas son los operandos, no los operadores.

3. El orden de complejidad del quicksort puede variar dependiendo de cómo vengan ordenados los datos. V En el mejor caso, el pivote termina en el centro de la lista, dividiéndola en dos sublistas de igual tamaño. En este caso, el orden de complejidad del algoritmo es O(n•log n). En el peor caso, el pivote termina en un extremo de la lista. El orden de complejidad del algoritmo es entonces de O(n²). El peor caso dependerá de la implementación del algoritmo, aunque habitualmente ocurre en listas que se encuentran ordenadas, o casi ordenadas. Pero principalmente depende del pivote, si por ejemplo el algoritmo implementado toma como pivote siempre el primer elemento del array, y el array que le pasamos está ordenado, siempre va a generar a su izquierda un array vacío, lo que es ineficiente
V. coincido con vos

4. Un árbol balanceado siempre es lleno. F, para que este completo tiene que tener todas las hojas al mismo nivel, para balanceado puede ser <=1 la diferencia.
F. coincido con vos

5. El orden de complejidad de en árbol b siempre es mejor que el orden de complejidad del quicksort

6. Para comprimir en el algoritmo de Huffman, se debe leer en un ciclo cada carácter del archivo a comprimir y acceder al árbol desde la raíz para llegar a la hoja que contiene el carácter. Si desciendo por un hijo izquierdo agrego un 0 como bit del código comprimido, si desciendo por un hijo derecho agregare un 1.

7. En un índice DBMS, armado en un árbol B, el tiempo de acceso a la información depende en parte del tamaño de la clave almacenada.

8. El algoritmo quicksort tiene un promedio un grado de complejidad O (n log n) pero en determinada circunstancia puede tener grade de complejidad O (n2) y ser el peor de todos los métodos de clasificación.
F. Es cierto que en el peor de los casos puede tener ese grado de complejidad, pero es el mismo grado que puede tomar el Bubble sort, que es el más lento de todos. Por eso no estoy de acuerdo con que el quick sort sea el peor.

9. El método de árbol B es más rápido que Hashing para la creación de índices. FALSO- El Hashing en la mayoria de los casos es acceso directo F(x)=y.

10. Para reducir espacio al representar un grafo siempre es más conveniente la forma dinámica que estática.
V. La forma dinámica se adecúa a los nodos y vertices de mi grafo, mientras que en la forma estática considero todas las potenciales ocurrencias y debo reserval tal espacio para las mismas.

11. La reexpresion de caracteres al aplicar Huffman implica la disminución de 8 bits para la expresión de todos los caracteres.

12. La ejecución sin filas de resultado de una query dentro de un trigger genera la cancelación de la transacción. V

13. Siempre es conveniente tener una tabla indexada por su PK
V. Ya que es uno de los campos que más se usa en la condición Where.

14. Una constraint es más eficiente que un trigger para validar el dominio de un atributo.

15. La única forma de definir una restricción de integridad sobre una columna de una tabla es mediante la restricción CHECK. F PK y FK también sirven.
F. coincido con vos, aunque también se puede utilizar Triggers para definir una restricción.

16. Debido a que el crecimiento de un árbol es exponencial en base al grado del mismo, los tiempos de búsqueda en el mismo son siempre logarítmicos.

17. El método de compresión de Huffman es sin perdida, por eso no es recomendable para compactar imágenes o video. F Es con perdido, sirve para compactar imágenes y videos
F. Sirve para compactar imagenes y video porque es SIN PERDIDA

18. En los motores de base de datos relacionales no está permitido realizar inserciones sobre una vista. F- Depende de cómo este armada la vista.
F. coincido con vos. Se podría llegar a realizar inserciones sobre una vista.

19. Si un árbol esta balanceado entonces está completo. FALSO
F. Porque puede tener un "hueco" y no sería completo.

20. Un árbol binario de búsqueda siempre es más rápido que una lista para ordenar un conjunto de valores.

21. Un árbol de expresión siempre es completo. V
F. De hecho El ejemplo de Arbol de Expresion del apunte de Arboles no es completo: a/b + (c-d)e

22. Luego de ejecutar una sentencia sql para crear una tabla, si se ejecuta un rollback la tabla queda dropeada. FALSO (no se necesita hacer commit para crear tabla)
F. Se debería haber creado dentro de una transacción para dropearla con un rollback

23. Si una función de hash no posee una buena dispersión, se van a producir muchas colisiones.
V

24. Nunca es posible ejecutar la operación de insert sobre una vista. FALSO
F. Coincido

25. En sql, una subconsulta ubicada en el where siempre debe retornar una fila y una columna. FALSO (en un exist o en un in puede retormar mas)
F. Coincido

26. Un índice de base de datos relacional es una restricción al modelo físico. FALSO

(30-07-2013 01:13)gonnza escribió:  
Cita:25. En sql, una subconsulta ubicada en el where siempre debe retornar una fila y una columna. FALSO (en un exist o en un in puede retormar mas)

claro, pero mas de una fila eh, siempre una columna

Gonnza, si pones dentro de tu SELECT: ... WHERE EXISTS (SELECT * FROM tabla WHERE condicion) ...
Te retorna todas las columnas, así que no necesariamente debe ser siempre una sola columna. Lo acabo de probar en MS SQL Server para sacarme la duda =P
(Este mensaje fue modificado por última vez en: 30-07-2013 03:16 por Elsatrapal.)
30-07-2013 03:05
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Speralta1983 (30-07-2013)
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Mensaje: #4
RE: Final Gestion de Datos - V-F
sisi tenes razon, perdon fue la hora (?)

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30-07-2013 11:35
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Mensaje: #5
RE: Final Gestion de Datos - V-F
(30-07-2013 03:05)Elsatrapal escribió:  17. El método de compresión de Huffman es sin perdida, por eso no es recomendable para compactar imágenes o video. F Es con perdido, sirve para compactar imágenes y videos
F. Sirve para compactar imagenes y video porque es SIN PERDIDA

Yo tenía entendido que puede ser sin pérdida y con pérdida, y que en el caso de imágenes y videos lo hace con pérdida..

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Mensaje: #6
RE: Final Gestion de Datos - V-F
Gracias gente por la ayuda!!
30-07-2013 17:30
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Mensaje: #7
RE: Final Gestion de Datos - V-F
Holaa!!
Me ayudan por favor con estos V/F?? algunas las respondi pero queria saber que opinan, otras no las sé...
Gracias!!

1)La reexpresión de caracteres al aplicar Huffman implica la disminución de 8 bits para la expresión de todos los caracteres.

2)La técnica de Hash abierto puede generar muchas lecturas secuenciales para un valor “clave hash” cuando hay alto grado de repetición de claves de usuario
Falso?

3)Una vista es el equivalente a una consulta estática de una o más tablas
???? Medio rara, en sí una vista se construye con eso, pero tiene otras posibilidades.

4)En un modelo de DB OLTP el concepto de transacción está asociado a la atomicidad de procesamiento
Verdadero. Aunq esta asociaado a mas conceptos no?

5)En la implementación de un Árbol B, todos los nodos de datos que contienen claves, se encuentran en el mismo nivel
Falso, porque puede estar a nivel h o h-1

6)Las funciones de hashing no poseen funciones inversas.

7) Una tabla de dimensión en el Modelo Star (Estrella) es el equivalente a una cara en un cubo de información multidimensional.

8)Hypercubo y Multicubo son dos técnicas utilizadas para el armado de la capa interna de una Base de Datos Multidimensional.

9)Debido al que el crecimiento de un arbol es exponencial en base al grado del mismom los tiempos de busqueda en el mismo son siempre logaritmicos

10)La única estructura de datos estática capaz de representar cualquier grafo es una matriz
falso? tambien se puede por vector?

11)Los árboles B garantizan un número de niveles menor que otros árboles
falso, no tiene nada q ver el tipo de arbol

12)El método de hashing es menos perfomante que el método del Arbol B para el manejo de claves duplicadas

13)Para comprimir en el algoritmo de Huffman, se debe leer en un ciclo cada carácter del archivo a comprimir y acceder al árbol desde la raiz para llegar a la hoja que contiene el carácter. Si desciendo por un hijo izquierdo agrego un 0 como bit del código comprimido, si desciendo por un hijo derecho agregaré un 1
falso, es para descomprimir lo q describe

14)Si un arbol binario está completo y balanceado todas las hojas están en el mismo nivel
verdadero?balanceado y completo -->mismo nivel

15) La acción que ejecuta un trigger y el evento que lo dispara siempre se ejecutan de manera atómica.
Verdadero
05-08-2013 11:57
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Mensaje: #8
RE: Final Gestion de Datos - V-F
(05-08-2013 11:57)MSC escribió:  Holaa!!
Me ayudan por favor con estos V/F?? algunas las respondi pero queria saber que opinan, otras no las sé...
Gracias!!

3)Una vista es el equivalente a una consulta estática de una o más tablas
???? Medio rara, en sí una vista se construye con eso, pero tiene otras posibilidades.

4)En un modelo de DB OLTP el concepto de transacción está asociado a la atomicidad de procesamiento
Verdadero. Aunq esta asociaado a mas conceptos no?

14)Si un arbol binario está completo y balanceado todas las hojas están en el mismo nivel
verdadero?balanceado y completo -->mismo nivel

15) La acción que ejecuta un trigger y el evento que lo dispara siempre se ejecutan de manera atómica.
Verdadero

3) Para mi es FALSA, ya que una vista es dinámica, no estática. Cambia a medida que cambia la tabla.

4) Para mi sí, VERDADERA, ya que no dice "solamente" a esa.

14) Sí, si está completo entonces están al mismo nivel.

15) Verdadero.
05-08-2013 22:08
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danielchungara Sin conexión
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Mensaje: #9
RE: Final Gestion de Datos - V-F
13)Para comprimir en el algoritmo de Huffman, se debe leer en un ciclo cada carácter del archivo a comprimir y acceder al árbol desde la raiz para llegar a la hoja que contiene el carácter. Si desciendo por un hijo izquierdo agrego un 0 como bit del código comprimido, si desciendo por un hijo derecho agregaré un 1
Coincido que es Falsa.
Para comprimir recorre el arbol desde las hojas hacia la raiz...

17. El método de compresión de Huffman es sin perdida, por eso no es recomendable para compactar imágenes o video.
Verdadero. Es sin perdida porque lo que se codifica se reconstruye de manera exacta en la decoficación y es cierto tambien que no es rocomendable para imagenes o video ya que en estos casos puede no ser necesario una reconstruccion exacta y por lo tanto optar un algoritmo con perdida
(ej al bajarse una imagen o video de menor calidad no es una copia exacta de la original)
(Este mensaje fue modificado por última vez en: 17-05-2016 15:50 por danielchungara.)
17-05-2016 15:40
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Mensaje: #10
RE: Final Gestion de Datos - V-F
Gente, revivo este tema para ver si alguno me puede dar una mano con estos v o f que saqué de finales. Les paso el enunciado y mi resolución, si alguno me ayuda con las justificaciones de los falsos, se lo agradezco:

Final 14.07.2015

1.a) Un ABB siempre está completo
Para mi es falso, no siempre esta completo. Pero no sabría como justificarla.


Final 26.05.2014

1.a) En el arbol de huffman la cantidad de nodos es la siguiente: (total de hojas * 2) + 1
Esta para mi es falsa. No siempe es impar. Aunque tampoco se como justificarla.

[/u]

Esta pregunta la saqué del documento de V o F que anda subido por ahi:

21. Un árbol de Huffman es siempre completo.
No tengo idea. Para mi no siempre es completo. Pero no estoy seguro.


Final 16.2.2016

1b) Una sub consulta ubicada en el where siempre debe retornar al menos una fila.
Para mi es Verdadera. Supuestamente leyendo por ahi, por mas que uses un IN o Exists, siempre devuelve un valor (sea null, booleano) y es tomado como fila. No estoy seguro.
28-09-2016 11:47
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