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Códigos produzidos como monitor da disciplina de Estruturas de Dados e Algoritmos

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Códigos produzidos como monitor da disciplina de Estruturas de Dados e Algoritmos

Conteúdo:

RECURSIVIDADE

  • Lei 1: Um algoritmo recursivo deve ter um caso base (condição de parada).

  • Lei 2: Um algoritmo recursivo deve mudar seu estado e se aproximar do previsto para o caso base.

  • Recursão direta: a função some a si mesma

  • Recursão indireta: chama outra que a chama

  • Recursão em cauda: a chamada da recursividade é a última instrução

  • Sem cauda: em qualquer lugar que não seja a última posição

Temos objetivos muito maiores por meio da recursão do que simplesmente definir funções em termos de si mesmas. Recursão está relacionada com o poder de computação. Permite definir coisas infinitas de forma finita.

É possível ter:

  • Funções e algoritmos recursivos (template geral)
  • Caso(s) base(s) – situações triviais (terminais)
  • Caso indutivo/recursivo – dependem da aplicação da mesma função a casos mais simples.
  • Tipos de dados recursivos
  • Expr = Num |

TIPOS DE RECURSÃO

  • Simples e múltipla: a função é chamada apenas uma vez ou diversas vezes
  • Indireta (ou mútua)
  • Estrutural: definição feita em termos de si mesma

RECURSÃO vs ITERAÇÃO

  • poder expressivo: possuem o mesmo poder e um pode ser convertido no outro
  • performance: depende do compilador, mas a versão iterativa normalmente é mais eficiente

ORDENAÇÃO POR COMPARAÇÃO

PROPRIEDADES IMPORTANTES:

  • Algoritmo estável – preserva a ordem de elementos iguais.
  • Algoritmo in-place – não faz uso de memória extra, o array de entrada é o mesmo de saída, sem utilização de auxiliares

BUBBLE SORT

  • Varrer a entrada da esquerda para a direita, analisando os elementos adjacentes
  • Cada iteração leva o maior elemento para a última posição

SELECTION SORT

  • Baseado na seleção do maior e seu posicionamento no final ou seleção do menor e seu posicionamento na posição i.
  • Primeiro, seleciona; depois, leva para a posição correta.
  • Não-estável
  • In-place
  • Eficiência (pior caso) n²
  • Nº de comparações: (n-1) + (n-2) + … + 1 + 0. PA decrescente finita
  • Nº de trocas: n

INSERTION SORT

  • Baseado na ideia de inserir um elemento em uma lista ordenada
  • Começa do segundo item, considerando o primeiro como uma sublista ordenada
  • Avalia cada item, colocando-o em sua posição ordenada na sublista
  • Estável: preserva a ordem dos elementos iguais
  • In-place: não utiliza outra estrutura de dados auxiliar
  • Faz menos comparações – não precisa ir até o final do array
  • Faz mais trocas

ALGORITMOS DE DIVISÃO E CONQUISTA

Baseiam-se na ideia de dividir um problema global em problemas menores para obter ganhos em performance. Na fase da divisão, o problema é dividido em, no mínimo 2; na fase da conquista cada subproblema é separadamente resolvido de forma recursiva; por fim, chega-se na fase de combinação, em que as respostas dos subproblemas são convertidas na resposta global.

MERGE SORT

  • Vai quebrando a lista em duas, de tamanhos aproximadamente iguais, até chegar numa lista trivial de tamanho 1.
  • Feito isso, começa o processo de construir listas ordenadas por meio da união entre listas previamente ordenadas.

QUICK SORT

  • Particiona o vetor de acordo com a escolha de um pivot
  • Ordena recursivamente cada subvetor

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