Este espaço será Reservado a feitura e desenvolvimento do projeto Algoritmo
vamos começar a desenvolver os exercícios.
O que vem a ser um algoritmo?
Resposta: Um algoritmo é uma sequência finita e ordenada de instruções bem definidas e executáveis que resolvem um problema específico. Em outras palavras, um algoritmo é um conjunto de etapas que um computador ou ser humano pode seguir para realizar uma tarefa específica.
Segundo o livro da referência, quais são as etapas para a construção de um algoritmo?
Resposta:
Entender o problema: O primeiro passo é entender o problema que o algoritmo deve resolver. É importante entender os requisitos e as limitações do problema para criar um algoritmo eficaz.
Definir a entrada e a saída: Em seguida, é preciso definir quais serão os dados de entrada e saída do algoritmo. É importante definir claramente os tipos de dados, como eles serão fornecidos e como serão exibidos.
Identificar os passos: A próxima etapa é identificar os passos necessários para resolver o problema. É importante criar uma lista clara de passos que o algoritmo deve seguir para atingir o resultado esperado.
Organizar os passos: Após identificar os passos, é preciso organizar a sequência dos mesmos em uma ordem lógica e coerente, levando em consideração a eficiência do algoritmo.
Testar e ajustar: Após criar o algoritmo, é importante testá-lo para garantir que ele resolva o problema de maneira correta e eficiente. Caso necessário, é preciso fazer ajustes no algoritmo para melhorar seu desempenho.
Documentar: Por fim, é importante documentar o algoritmo, para que outras pessoas possam entendê-lo e usá-lo no futuro.Quais são os passos para a construção de um algoritmo?
Resposta:
Entender o problema: O primeiro passo é entender claramente o problema que o algoritmo deve resolver. Isso envolve identificar os requisitos e as limitações do problema, bem como as informações necessárias para resolvê-lo.
Identificar as entradas e saídas: Em seguida, é preciso identificar quais são os dados de entrada necessários para o algoritmo e o que ele deve produzir como saída. Isso pode incluir informações como números, texto, imagens, entre outros.
Projetar a solução: Com base nas informações identificadas nas etapas anteriores, é preciso projetar a solução para o problema. Isso envolve identificar os passos específicos que o algoritmo deve seguir para chegar à solução, bem como os métodos e estruturas de dados que serão usados.
Escrever o algoritmo: Com a solução projetada, é possível escrever o algoritmo usando uma linguagem de programação. Isso envolve codificar os passos identificados na etapa anterior de maneira clara e precisa.
Testar e depurar: Depois de escrever o algoritmo, é importante testá-lo para garantir que ele funcione corretamente. Isso envolve executar o algoritmo com diferentes entradas e verificar se a saída está correta. Se houver erros, é necessário depurá-los para corrigi-los.
Otimizar: Se o algoritmo estiver funcionando corretamente, é possível otimizá-lo para melhorar sua eficiência e desempenho. Isso envolve fazer mudanças no algoritmo para torná-lo mais rápido ou usar menos recursos.
Documentar: Por fim, é importante documentar o algoritmo para que outras pessoas possam entendê-lo e usá-lo no futuro. Isso pode envolver escrever comentários no código, criar documentação técnica ou fornecer exemplos de uso.Faça um algoritmo, apresentando cada passo, para ao seguinte problema:um homem precisa atravessar um rio com um barco que possui capacidade somente para carregar ele mesmo e mais uma de suas três cargas, que são um lobo, uma cabra e um repolho. O que o homem deve fazer para conseguir atravessar o rio sem perder suas cargas? Escreva os passos necessários mostrando a resposta, ou seja, indicando todas as ações necessárias para efetuar uma travessia segura.
Resposta:
Informações do exercício: Homem, Barco, Lobo, Bode e Alface
Ações necessárias para atravessar o rio e não perder as cargas
Objetivo final: Atravessar todas as cargas, até ao outro lado da margem do Rio.
Algoritmo
início
pegar Bode
embarcar
atravessar homem com o bode no barco
desembarcar bode lá ao outro lado da margem
voltar homem depois com barco vazio
chegar ao início
pegar o lobo
embarcar
atravessar com o lobo
desembarcar lobo no outro lado da margem
embarcar bode
voltar com o bode ao início
desembarcar o Bode ao inicio
pegar alface
embarcar a alface
atravessar a alface ao outro lado da margem
desembarcar a alface
voltar ao inicio homem depois com barco vazio
pegar o bode
embarcar o bode
atravessar homem com o bode ao outro lado da margem
desembarcar o bode ao outro lado da margem
fim
Faça um algoritmo, apresentado cada passo, para ao seguinte problema: três jesuítas e três canibais precisam atravessar um rio; para tal dispõem de um barco com capacidade para duas pessoas. Por medidas de segurança, não se deve permitir que em alguma margem a quantidade de jesuítas seja inferior a de canibais. Qual a solução para efetuar a travessia com segurança? Elabore os passos de forma a mostrar a resposta, indicando as ações que concretizam a resolução deste problema.
Resposta:
Informações do exercício: Três Jesuítas, Barco, Três Canibais
Ações necessárias para atravessar o rio com a devida segurança
Objetivo final: Atravessar todos os três Jesuítas e os três canibais até ao outro lado da margem do Rio.
Algoritmo
início
Embarcar um jesuita e um canibal
atravessar um jesuíta e um canibal
desembarcar um jesuíta ao outro lado da margem
voltar ao inicio com um canibal
embarcar mais um canibal
atravessar com dois canibais ao outro lado da margem
desembarcar um canibal
voltar ao inicio com um canibal
embarcar um jesuita
atravessar um jesuíta e um canibal ao outro lado da margem
desembarcar um jesuita
voltar ao inicio com um canibal
embarcar um canibal
atravessar dois canibais ao outro lado da margem
desembarcar um canibal
voltar um canibal
embarcar um jesuita
atravessar um jesuíta e um canibal ao outro lado da margem
desembarcar um jesuita e um canibal
fim
Criar três variáveis que contenham números e apresentar o resultado da soma das combinações dois a dois destes três números. Por exemplo, se forem lidos A, B e C, mostrar A + B, A + C, B + C.
a <- 7
b <- 4
c <- 8
resultado1 <- a + b
resultado2 <- a + c
resultado3 <- b + c Faça um programa em RStudio para criar duas variáveis A e B e trocar seus valores. Ex: Entrada: A=6 e B=8 Saída: A=8 e B=6
A <- 6
B <- 8
trocador <- A
A <- B
B <- trocador
print(A)## [1] 8print(B)## [1] 6A <- 6
B <- 8
trocador <- A
A <- B
B <- trocador
print(A)## [1] 8print(B)## [1] 6Faça um programa em RStudio para converter uma temperatura de Fahrenheit para Centígrados. C = (F - 32) * ( 5 / 9 ).
F <- 84
C <- (F-32)*(5/9)Faça um programa em RStudio que crie uma variável X e calcule:
X^3 - 4
O resto da divisão de X / 3
X^B + 2
Raiz quadrada de X^2
x <- 6
a <- 3
b <- 3
res1 <- (x ^ a - 4)
res2 <- (x %% a)
res3 <- (x ^ b + 2)
res4 <- sqrt(x^2) Faça um programa em RStudio que crie 11 variáveis com os valores abaixo, calcule a soma e mostre-a no final.
Ex. lista de números: 3, 5, 7, 4, 3, 2, 1, 9, 12, 15, 9 |Soma dos números = 70. Agora calcule a média desses números |Média = 70 / 11 = 6,3636.
Repita o exercício com um vetor armazenando os valores.
# Criando as variáveis
a <- 3
b <- 5
c <- 7
d <- 4
e <- 3
f <- 2
g <- 1
h <- 9
i <- 12
j <- 15
k <- 9
# Realizando a soma
soma <- sum(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k)
# Mostrando a soma
cat("Soma dos números = ", soma, "\n")## Soma dos números = 70# Calculando a média
media <- soma / 11
# Mostrando a média
cat("Média = ", media, "\n")## Média = 6.363636Faça um programa em RStudio que calcule o fatorial de um número.
# Criando a função para calcular o fatorial
fatorial <- function(n) {
if (n == 0) {
return (1)
} else {
resultado <- 1
for (i in 1:n) {
resultado <- resultado * i
}
return (resultado)
}
}
# Testando a função com o número 9
fatorial(9)## [1] 362880Crie uma matriz 4x4. Uma matriz no R comporta somente um tipo de dado (número, texto ou boleano). O comando para criar a matriz é
matriz <- matrix(data = 1, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)Agora, crie uma matriz com a sequência de 1 a 16.
tabelamatriz <- matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)Transforme essa matriz em um data.frame Um data.frame é uma estrutura de dados similar a matriz que pode conter dados diferentes em suas variáveis. Lembre-se que também chamamos as colunas de variáveis e as linhas de registros. Uma variável (coluna) não pode conter dados de formas diferentes (textos e números, por exemplo). Ou todas as linhas dessa variável são números, ou todas são texto, ou ainda, boleanos.
Utilize o comando “df <- as.data.frame(x)”
dataframe1 <- as.data.frame(matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE))Utilizando os comandos de repetição e decisão (se for necessário), calcule:
a média de uma coluna da matriz do exercício “13)”.
A média de todas as colunas da matriz do exercício “13)”.
A média de todas as linhas da matriz do exercício “13)”.
A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “13)”.
A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “13)”.
A soma da diagonal principal da matriz.
A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
matriz <- matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)
# a)a média de uma coluna da matriz do exercício “13)”.
soma_coluna <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(coluna == 2){ # serão somados somente os valores da coluna 2
soma_coluna <- soma_coluna + matriz[linha, coluna]
}
}
}
# A média da coluna é a soma da coluna dividido pela quantidade de linhas dessa coluna
media_coluna <- soma_coluna/linha
media_coluna## [1] 8# b) A média de todas as colunas da matriz do exercício “13)”.
v_soma_colunas <- rep(0,4)
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
v_soma_colunas[coluna] <- v_soma_colunas[coluna] + matriz[linha, coluna]
}
}
v_soma_colunas## [1] 28 32 36 40media_colunas <- v_soma_colunas/linha
media_colunas## [1] 7 8 9 10# c) A média de todas as linhas da matriz do exercício “13)”.
v_soma_linhas <- rep(0,4)
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
v_soma_linhas[linha] <- v_soma_linhas[linha] + matriz[linha, coluna]
}
}
v_soma_linhas## [1] 10 26 42 58media_linhas <- v_soma_linhas/coluna
media_linhas## [1] 2.5 6.5 10.5 14.5# d) A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “13)”.
v_soma_npar_colunas <- rep(0,4) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(matriz[linha, coluna]%%2 == 0){
v_soma_npar_colunas[coluna] <- v_soma_npar_colunas[coluna] + matriz[linha, coluna]}
}
}
v_soma_npar_colunas## [1] 0 32 0 40media_npar_colunas <- v_soma_npar_colunas/linha
media_npar_colunas## [1] 0 8 0 10# e) A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “13)”.
v_soma_nimpar_linhas <- rep(0,4) # repete 4 vezes o valor 0
cont <- rep(0,4)
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(matriz[linha, coluna]%%2 != 0){
v_soma_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha] + matriz[linha, coluna]
cont[linha] <- cont[linha] +1}
}
}
v_soma_nimpar_linhas## [1] 4 12 20 28media_nimpar_linhas <- rep(0,4)
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
if(cont[linha] != 0){
media_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha]/cont[linha]}
else{
media_nimpar_linhas[linha] <- 0
}
}
media_nimpar_linhas## [1] 2 6 10 14# f) A soma da diagonal principal da matriz.
soma_diagonal <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(linha == coluna){
soma_diagonal <- soma_diagonal + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal## [1] 34# g) A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
soma_diagonal_secundaria <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if((linha + coluna) == 5){
soma_diagonal_secundaria <- soma_diagonal_secundaria + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal_secundaria## [1] 34Repita o exercício “15)” com os dados do data.frame do exercício “14)”.
a média de uma coluna da matriz do exercício “14)”.
A média de todas as colunas da matriz do exercício “14)”.
A média de todas as linhas da matriz do exercício “14)”.
A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “14)”.
A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “14)”.
A soma da diagonal principal da matriz.
A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
matriz <- matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)
df <- as.data.frame(matriz)
#a. a média de uma coluna da matriz do exercício “14)”.
soma_coluna <- 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
if(coluna == 2){ # serão somados somente os valores da coluna 2
soma_coluna <- soma_coluna + df[linha, coluna]
}
}
}
# A média da coluna é a soma da coluna dividido pela quantidade de linhas dessa coluna
media_coluna <- soma_coluna/dim(df)[1]
media_coluna## [1] 8# b) A média de todas as colunas da matriz do exercício “14)”.
v_soma_colunas <- rep(0,dim(df)[1]) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
v_soma_colunas[coluna] <- v_soma_colunas[coluna] + df[linha, coluna]
}
}
v_soma_colunas## [1] 28 32 36 40media_colunas <- v_soma_colunas/linha
media_colunas## [1] 7 8 9 10# c) A média de todas as linhas da matriz do exercício “14)”.
v_soma_linhas <- rep(0,4)
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
v_soma_linhas[linha] <- v_soma_linhas[linha] + matriz[linha, coluna]
}
}
v_soma_linhas## [1] 10 26 42 58media_linhas <- v_soma_linhas/coluna
media_linhas## [1] 2.5 6.5 10.5 14.5# d) A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “14)”.
v_soma_npar_colunas <- rep(0,4)
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(matriz[linha, coluna]%%2 == 0){
v_soma_npar_colunas[coluna] <- v_soma_npar_colunas[coluna] + matriz[linha, coluna]}
}
}
v_soma_npar_colunas## [1] 0 32 0 40media_npar_colunas <- v_soma_npar_colunas/linha
media_npar_colunas## [1] 0 8 0 10# e) A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “14)”.
v_soma_nimpar_linhas <- rep(0,4)
cont <- rep(0,4)
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(matriz[linha, coluna]%%2 != 0){
v_soma_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha] + matriz[linha, coluna]
cont[linha] <- cont[linha] +1}
}
}
v_soma_nimpar_linhas## [1] 4 12 20 28media_nimpar_linhas <- rep(0,4)
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
if(cont[linha] != 0){
media_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha]/cont[linha]}
else{
media_nimpar_linhas[linha] <- 0
}
}
media_nimpar_linhas## [1] 2 6 10 14# f) A soma da diagonal principal da matriz.
soma_diagonal <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(linha == coluna){
soma_diagonal <- soma_diagonal + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal## [1] 34# g) A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
soma_diagonal_secundaria <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if((linha + coluna) == 5){
soma_diagonal_secundaria <- soma_diagonal_secundaria + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal_secundaria## [1] 34Faça um programa em RStudio que crie uma matriz VALOR 6x6 e calcule a soma de cada uma das linhas da matriz. Os valores das somas calculadas devem ser armazenados em um vetor RESULTADO de tamanho 6. Ao final do programa o vetor deve ser impresso.
# Criando uma matriz VALOR 6x6 com números aleatórios entre 1 e 10
VALOR <- matrix(data = 1:36, nrow = 6, ncol = 6, byrow = TRUE)
# Calculando a soma de cada uma das linhas e armazenando em um vetor RESULTADO
RESULTADO <- rowSums(VALOR)
# Imprimindo o vetor RESULTADO
print(RESULTADO)## [1] 21 57 93 129 165 201Faça um programa em RStudio que crie um data.frame D 5x5 e calcule a média dos valores armazenados na diagonal principal e a soma dos valores armazenados na diagonal secundária.
df <- as.data.frame(matrix(data = 1:25, nrow = 5, ncol = 5, byrow = TRUE))
# MÉDIA DOS VALORES ARMAZENADOS NA DIAGONAL PRINCIPAL
dfaa1.1 <- 1
dfaa2.2 <- 7
dfaa3.3 <- 13
dfaa4.4 <- 19
dfaa5.5 <- 25
SOMA <- dfaa1.1 + dfaa2.2 + dfaa3.3 + dfaa4.4 + dfaa5.5
MEDIA <- SOMA/5
# VALORES ARMAZENADOS NA DIAGONAL SECUNDÁRIA
dfaa5.5 <- 5
dfaa4.4 <- 9
dfaa3.2 <- 13
dfaa2.1 <- 17
dfaa1.4 <- 21
SOMA3<- dfaa5.5 + dfaa4.4 + dfaa3.2 + dfaa2.1 + dfaa1.4Faça um programa em RStudio que crie um data.frame D 4x4, que contenha números entre 0 e 100, e calcule e imprima:
A média dos valores pares armazenados no data.frame;
A quantidade de elementos com valor maior que 50;
A média dos valores ímpares menores que 30 armazenados no data.frame;
A soma dos valores das colunas ímpares.
O maior e o menor valor armazenado.
# criando um data.frame D 4x4 com valores aleatórios entre 0 e 100
set.seed(123)
D <- data.frame(matrix(sample(0:100, 16, replace = TRUE), nrow = 4))
colnames(D) <- c("A", "B", "C", "D")
# calculando a média dos valores pares
media_pares <- mean(D[D %% 2 == 0])
# calculando a quantidade de elementos maiores que 50
maiores_50 <- sum(D > 50)
# calculando a média dos valores ímpares menores que 30
media_impares <- mean(D[D %% 2 != 0 & D < 30])
# calculando a soma dos valores das colunas ímpares
soma_colunas_impares <- sum(D[, c(TRUE, FALSE)])
# encontrando o maior e o menor valor
maior_valor <- max(D)
menor_valor <- min(D)
# imprimindo os resultados
cat("Média dos valores pares: ", media_pares, "\n")## Média dos valores pares: 63.09091cat("Quantidade de elementos maiores que 50: ", maiores_50, "\n")## Quantidade de elementos maiores que 50: 8cat("Média dos valores ímpares menores que 30: ", media_impares, "\n")## Média dos valores ímpares menores que 30: 13cat("Soma dos valores das colunas ímpares: ", soma_colunas_impares, "\n")## Soma dos valores das colunas ímpares: 397cat("Maior valor armazenado: ", maior_valor, "\n")## Maior valor armazenado: 100cat("Menor valor armazenado: ", menor_valor, "\n")## Menor valor armazenado: 13Faça um programa em RStudio que com base no salário de um funcionário (criado por vocês), calcule e mostre o seu salário a receber, sabendo-se que esse funcionário tem gratificação de 5% sobre seu salário base e paga 10% de imposto sobre o salário base.
# Definindo o salário base do funcionário
salario_base <- 3000
# Calculando a gratificação de 5%
gratificacao <- salario_base * 0.05
# Calculando o imposto de 10%
imposto <- salario_base * 0.1
# Calculando o salário a receber
salario_receber <- salario_base + gratificacao - imposto
# Imprimindo o resultado na tela
cat("Salário a receber: R$ ", salario_receber, "\n")## Salário a receber: R$ 2850Faça um programa em RStudio para calcular o salário mensal final de um vendedor. As seguintes informações determinam esse valor:
salário fixo: R$ 3.000,00
total de vendas por ele efetuadas: R$ 25.000,00
percentual que ele recebe sobre o total de vendas (5%)
IRPF de 7,5% sobre o salário fixo
INSS de 11% sobre o salário fixo mais a comissão de vendas
# Definindo variáveis
salario_fixo <- 3000
total_vendas <- 25000
comissao_percentual <- 0.05
irpf_percentual <- 0.075
inss_percentual <- 0.11
# Calcular a comissão sobre as vendas
comissao <- total_vendas * comissao_percentual
# Calcular o salário bruto
salario_bruto <- salario_fixo + comissao
# Calcular o valor do IRPF
irpf <- salario_fixo * irpf_percentual
# Calcular o valor do INSS
inss <- (salario_fixo + comissao) * inss_percentual
# Calcular o salário líquido
salario_liquido <- salario_bruto - irpf - inss
# Imprimir resultado
cat("O salário mensal final do vendedor é R$", round(salario_liquido, 2))## O salário mensal final do vendedor é R$ 3557.5Faça um programa em RStudio para efetuar a estimativa da quantidade de litros de cerveja consumida por um determinado bloco durante o carnaval. Outras informações:
• o bloco tem 1000 pessoas; • cada pessoa consome em média 3 latões; • considerar que uma caixa de cerveja tem 12 latões; • sabe-se que cada latão tem 473 ml e que 1 litro tem 1000 ml; • considerar que o carnaval são quatro dias;
Qual a quantidade de caixas de cerveja consumidas durante um dia? E durante os cinco dias? Supondo que cada caixa custa R$ 42,00 e é vendida a R$ 84,00 (R$ 7,00 cada lata), informar o o consumo em litros do bloco e o lucro auferido.
# Definindo variáveis
n_pessoas <- 1000
media_consumo <- 3
latoes_por_caixa <- 12
ml_por_latao <- 473
ml_por_litro <- 1000
dias_carnaval <- 5
preco_custo_caixa <- 42
preco_venda_caixa <- 84
# Calcular o consumo total em litros
litros_total <- n_pessoas * media_consumo * ml_por_latao / ml_por_litro * dias_carnaval
# Calcular a quantidade de caixas de cerveja consumidas em um dia
caixas_por_dia <- (n_pessoas * media_consumo) / latoes_por_caixa
# Calcular a quantidade de caixas de cerveja consumidas em cinco dias
caixas_cinco_dias <- caixas_por_dia * dias_carnaval
# Calcular o lucro auferido
lucro_por_caixa <- preco_venda_caixa - preco_custo_caixa
lucro_total <- lucro_por_caixa * caixas_cinco_dias
# Imprimir resultados
cat("Quantidade de caixas de cerveja consumidas por dia:", round(caixas_por_dia, 2), "\n")## Quantidade de caixas de cerveja consumidas por dia: 250cat("Quantidade de caixas de cerveja consumidas em cinco dias:", round(caixas_cinco_dias, 2), "\n")## Quantidade de caixas de cerveja consumidas em cinco dias: 1250cat("Consumo total de cerveja em litros:", round(litros_total, 2), "\n")## Consumo total de cerveja em litros: 7095cat("Lucro auferido em cinco dias:", round(lucro_total, 2))## Lucro auferido em cinco dias: 52500Dois times de futebol fizeram uma disputa entre eles e jogaram 10 partidas. Os resultados de cada jogo foram armazenados em uma matriz JOGO 10x2, onde cada linha representa um jogo e cada coluna um time. Faça um programa em RStudio que calcule a média de gols realizados por cada time.
# Criando a matriz de resultados dos jogos
jogo <- matrix(c(1, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 0, 2), nrow = 10, ncol = 2)
# Calculando a média de gols realizados por cada time
media_time1 <- mean(jogo[,1])
media_time2 <- mean(jogo[,2])
# Imprimindo o resultado na tela
cat("Média de gols do time 1: ", media_time1, "\n")## Média de gols do time 1: 0.9cat("Média de gols do time 2: ", media_time2, "\n")## Média de gols do time 2: 1.1