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Algoritmos e Estrutura de Dados

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#3713390
Algoritmos e Estrutura de Dados: Algoritmos
2026 IF-SP IF-SP
Analista de Tecnologia da Informação

Uma empresa coleta eventos de sensores IoT. Cada evento contém um identificador, o horário e um valor agregado ao evento:


• Identificador do sensor

• Data e hora do evento

• Valor agregado


        Para monitorar algumas atividades, é gerado um relatório que indique a quantidade de eventos para os quais o valor agregado está acima de um limite.

        Considerando uma lista de eventos, onde cada evento é representado por uma tupla con tendo os seguintes dados (sensor_id, timestamp, valor) e uma lista de sensores, temos a seguinte implementação para essa tarefa:


def gerar_relatorio(eventos, sensores, limite): relatorio = []


for sensor_id in sensores: total = 0


for evento in eventos: if evento[0] == sensor_id and evento[2] > limite:


total += 1 relatorio.append((sensor_id, total))


return relatorio



Sabendo que:

• A lista de eventos possui N registros (na ordem de milhões de eventos);


• A lista de sensores contém S sensores (na odem de centenas de sensores);


• Cada evento pertence a um sensor específico. Analise a complexidade assintótica do algoritmo e selecione a alternativa correta.


  • Complexidade: O(S × N)Cada sensor percorre todos os eventos, levando a um custo de N comparações por sensor. Para grandes volumes de dados, tem escalabilidade ruim. Pode ser otimizado agrupando eventos por sensor antes de contar.
  • Complexidade: O(N + S)Cada evento é processado apenas uma vez, usando uma lista de contagem. É uma solução eficiente e escalável para grandes volumes de dados.
  • Complexidade: O(N²)Todos os eventos são comparados entre si para cada sensor. Como o número de eventos sempre é maior que o de sensores, o custo é quadrático pelos eventos de entrada. O algoritmo é ineficiente para grandes volumes de dados. Uma abordagem melhor é agrupar eventos por sensor e depois contar.
  • Complexidade: O(S² + N) Para cada sensor, é necessário combinar pares de sensores e eventos antes de contar, levando a um custo quadrático sobre sensores. O algoritmo é ineficiente para grandes volumes de dados. Devido a ser um problema altamente complexo, não existe uma solução melhor que a implementada.
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