Quiz Milionario Algoritmi

Inizia

Quiz Millionario Algoritmi

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

00:30

50%

Un problema è una situazione in cui ci viene chiesto di trovare uno o più elementi ignoti partendo da elementi noti che ci vengono forniti. La soluzione di un problema richiede l'elaborazione delle informazioni già a disposizione (elementi noti) per giungere alla scoperta degli elementi mancanti (elementi ignoti). Struttura di un problema:

• Elementi noti: Sono i dati che conosciamo e che vengono forniti all'inizio del problema.
• Elementi ignoti: Sono le informazioni o i risultati che dobbiamo trovare per risolvere il problema.
• Obiettivo: Il fine del problema è determinare gli elementi ignoti, utilizzando i dati noti e applicando un ragionamento logico o una strategia specifica.

Risoluzione del problema:Per risolvere un problema, seguiamo un processo logico che parte dagli elementi noti, utilizza le informazioni date e ci porta a determinare la soluzione. Questo processo può includere l'uso di formule, regole matematiche, algoritmi o semplicemente una sequenza di passaggi logici.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

L'astrazione è un processo mentale che consiste nel semplificare un problema o una situazione complessa, eliminando i dettagli specifici e concentrandosi sulle caratteristiche generali e rilevanti. In altre parole, si tratta di estrarre le proprietà comuni e generiche da un insieme di problemi o oggetti particolari, rendendo il problema più facile da risolvere. Scopi dell'astrazione:

1. Generalizzazione: L'astrazione permette di descrivere un problema in termini più generali, evitando di considerare ogni singolo caso particolare. Questo approccio consente di applicare una soluzione a un'intera categoria di problemi, non solo a uno specifico.
2. Semplificazione: Attraverso l'astrazione, si eliminano i dettagli irrilevanti, il che rende più semplice concentrarsi sugli aspetti fondamentali del problema da risolvere.
3. Applicazione a diversi contesti: Un concetto astratto può essere utilizzato in molti contesti differenti, non limitandosi a un unico scenario o problema.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

Dato un problema da risolvere, si definisce modello relativo al problema in esame la rappresen tazione semplificata della situazione analizzata, che evidenzi tutti gli elementi fondamentali utili alla risoluzione del problema.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

La classificazione dei modelliQuando si affronta un problema, spesso utilizziamo modelli per rappresentare una situazione complessa in modo semplificato. I modelli ci aiutano a capire meglio il problema e a trovare soluzioni più facilmente. Esistono diversi tipi di modelli, che si classificano in base al loro uso e al loro scopo. 1. Modelli descrittivi o statici:

• Si limitano a riprodurre una versione semplificata della realtà, senza prevedere cosa succederà in futuro.
• Esempio: Lo schema di una lavatrice che mostra come è fatta senza dire come verrà usata.

2. Modelli predittivi:

• Servono per prevedere cosa potrebbe succedere in base agli elementi che osserviamo.
• Esempio: Un modello che descrive quali programmi di lavaggio la lavatrice potrebbe eseguire, in base a certe scelte dell'utente.

3. Modelli prescrittivi:

• Impongono un comportamento specifico o una serie di azioni per raggiungere un obiettivo.
• Esempio: Le istruzioni che devi seguire per selezionare il programma corretto della lavatrice per ottenere un lavaggio particolare.

Modelli in base alla loro naturaOltre alla classificazione per uso, i modelli possono essere classificati anche per la loro natura:

• Fisici: Riproduzioni concrete o materiali (ad esempio, un modellino di un edificio).
• Iconici o analogici: Rappresentazioni visive o grafiche (come una mappa o uno schema elettrico).
• Matematici: Usano formule e numeri per descrivere una situazione.
• Grafici: Diagrammi o tabelle che rappresentano informazioni.
• Logici: Modelli basati su regole logiche e relazioni tra variabili.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

Il Risolutore:

• Il risolutore è la persona o l'entità che definisce la strategia risolutiva. Questo significa che è colui che studia il problema, individua un piano e lo organizza per raggiungere l'obiettivo.
• Il risolutore non si limita ad eseguire le azioni, ma pensa a come risolvere il problema, facendo ricorso a conoscenze e abilità di analisi e progettazione.
• Esempio: Nel caso di calcolo della diagonale di un rettangolo, il risolutore applica il teorema di Pitagora, definendo i passaggi necessari per arrivare al risultato.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

L'Esecutore:

• L'esecutore è un'entità che esegue le istruzioni fornite dal risolutore. Non è necessario che l'esecutore conosca il significato o il contesto della strategia; deve solo seguire i passi in modo corretto.
• L'esecutore non pensa o prende decisioni su come risolvere il problema; si limita ad applicare le azioni descritte dal risolutore.
• Esempio: Se il risolutore decide di calcolare la diagonale sommando i quadrati della base e dell’altezza e poi estraendo la radice quadrata, l'esecutore esegue questi calcoli.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

Un algoritmo è una sequenza di azioni che devono essere eseguite in modo rigoroso e sistematico per risolvere un problema. Le azioni devono essere ben definite e non ambigue, così che chi esegue l'algoritmo possa seguirlo senza errori o incertezze. Non è possibile cambiare l'ordine delle azioni o interpretare i passi in modi diversi, poiché ogni passo è fondamentale per il risultato finale. L’obiettivo è ottenere una soluzione precisa seguendo un percorso stabilito e chiaro.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

Le caratteristiche fondamentali di un algoritmo Affinché si possa parlare di algoritmo, è necessario che vengano rispettate le caratteristiche fondamentali viste in precedenza. Un algoritmo deve essere:

• Finito: La strategia risolutiva descritta dall'algoritmo deve essere composta da un numero finito di azioni elementari. L'algoritmo, inoltre, deve prevedere un solo inizio e una sola fine.

• Univoco o non ambiguo o preciso: Ogni azione deve essere definita nei suoi effetti rigorosamente e senza ambiguità per l'esecutore.

• Generale: Deve essere valido non solo per l'esecuzione di un particolare problema, ma per tutti i problemi di una stessa classe.

• Completo: Deve considerare tutti i casi possibili che si possono verificare durante l'esecuzione e, per ogni caso, indicare la strada da seguire.

• Osservabile nei risultati: Deve esserci un confronto oggettivo del risultato. Nell'esempio "cucinare la pasta", otteniamo della pasta da mangiare.

• Deterministico: A ogni unità finita del passato, l'esecutore deve scegliere e compiere una e una sola azione. Si dice anche che per la stessa sequenza di dati iniziali, l'esecuzione dell'algoritmo deve fornire sempre gli stessi risultati finali.

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Audience

50%

00:30

Una variabile è un oggetto che risiede nella memoria del computer e può contenere un dato il cui valore può essere modificato durante l'esecuzione di un algoritmo. È caratterizzata da:

• un identificatore (nome) che distingue la cella di memoria in cui è contenuto il dato;

• un valore, che rappresenta il contenuto della variabile;

• un tipo, che indica il tipo di dato che la variabile può assumere (ad esempio, un numero o una stringa).

10 50,000 POINTS

9 25,600 POINTS

8 12,800 POINTS

7 6,400 POINTS

6 3,200 POINTS

5 1,600 POINTS

4 800 POINTS

3 400 POINTS

2 200 POINTS

1 100 POINTS

Tip

Pubblico

50%

00:30

I dati all'interno di un algoritmo si classificano in tre categorie:

• Dati di input: sono forniti dall'esterno e servono come informazioni di partenza per risolvere il problema (es. Base e Altezza).

• Dati di output: sono i risultati finali comunicati all'esterno, ottenuti dall'elaborazione (es. Area).

• Dati di lavoro (o dati intermedi): sono quelli utilizzati temporaneamente durante l'esecuzione dell'algoritmo per calcoli o trasformazioni.

Adesso sei Pronto per la Verifica!

Quiz COMPLETATO!

50,000 POINTS

50% Wildcard

50% Wildcard

50% Wildcard

Il risolutore si occupa di creare la strategia per risolvere il problema.

Wildcard Tip

21%

28%

37%

14%

Audience Wildcard

Ricorda che i dati utilizzati in un algoritmo si classificano in base al loro ruolo. Gli input servono per risolvere il problema, gli output sono i risultati finali, e i dati di lavoro vengono utilizzati durante il processo.

Wildcard Tip

Un problema è una situazione in cui ci viene chiesto di trovare uno o più elementi ignoti partendo da elementi noti che ci vengono forniti. La soluzione di un problema richiede l'elaborazione delle informazioni già a disposizione (elementi noti) per giungere alla scoperta degli elementi mancanti (elementi ignoti).

Wildcard tip

33%

33%

20%

14%

Audience Wildcard

I modelli possono avere diversi scopi, come descrivere una situazione, prevedere cosa succederà o prescrivere un certo comportamento.

Wildcard tip

50% Wildcard

Un modello aiuta a semplificare una situazione complessa, mettendo in evidenza solo gli elementi essenziali per affrontare il problema.

Wildcard tip

50% Wildcard

50% Wildcard

18%

41%

22%

19%

Audience Wildcard

Un algoritmo deve essere sempre chiaro e preciso, senza ambiguità.

Wildcard tip

24%

17%

26%

33%

Audience Wildcard

15%

50%

10%

25%

Audience Wildcard

20%

35%

20%

25%

Audience Wildcard

50% Wildcard

45%

30%

15%

10%

Audience Wildcard

20%

10%

30%

40%

Audience Wildcard

Ricorda che una variabile può cambiare valore durante l'esecuzione dell'algoritmo. È identificata da un nome e ha un tipo che determina che genere di dati può contenere.

Wildcard advice

L'astrazione è utile quando vogliamo affrontare un problema in modo più ampio e generale, non limitandoci ai dettagli specifici del caso particolare.

Wildcard tip

Un algoritmo deve essere chiaro e preciso in ogni passo da eseguire. Ogni azione deve essere rigorosamente definita e non lasciare spazio a interpretazioni ambigue, in modo che chi lo esegue sappia esattamente cosa fare a ogni fase.

Wildcard tip

50% Wildcard

50% Wildcard

L'esecutore segue le istruzioni fornite dal risolutore senza bisogno di capire l'intero processo.

Wildcard Tip

18%

12%

60%

10%

Audience Wildcard

50% Wildcard

10%

2%

30%

58%

Audience Wildcard