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 Go to latest Published: Jun 12, 2023 License: MIT Imports: 4 Imported by: 0

README

Estruturas de Dados

Os dados desempenham um papel fundamental na nossa sociedade atual, e sua importância só continua a crescer. Como desenvolvedores, é crucial estudar e entender estruturas de dados para lidar eficientemente com a enorme quantidade de informações disponíveis hoje em dia. Aqui estão algumas razões pelas quais os desenvolvedores devem estudar estruturas de dados:

  1. Eficiência no processamento de dados: Com o crescente volume de dados, é essencial ter algoritmos e estruturas de dados eficientes para lidar com eles. Estruturas de dados adequadas permitem que você armazene, organize e acesse dados de maneira otimizada, melhorando o desempenho dos seus algoritmos e aplicativos.

  2. Melhorar a escalabilidade: O conhecimento em estruturas de dados permite que você projete sistemas escaláveis, capazes de lidar com grandes quantidades de dados e crescer conforme necessário. Ao escolher a estrutura de dados correta, você pode garantir que seu sistema seja capaz de lidar com o aumento de dados ao longo do tempo.

  3. Tomada de decisão embasada: As estruturas de dados fornecem uma maneira estruturada de armazenar e organizar informações. Ao compreender diferentes estruturas de dados, você pode selecionar a mais adequada para resolver problemas específicos. Isso ajuda a tomar decisões informadas ao projetar soluções eficientes e robustas.

  4. Otimização de recursos: As estruturas de dados corretas podem reduzir o consumo de recursos, como memória e tempo de execução. Ao minimizar o desperdício e a utilização desnecessária de recursos, você pode melhorar a eficiência geral do sistema e reduzir custos.

  5. Resolução de problemas complexos: Muitos problemas do mundo real são intrinsecamente complexos e exigem a manipulação e organização eficiente de grandes conjuntos de dados. O conhecimento em estruturas de dados permite que você aborde esses desafios com mais confiança, desenvolvendo soluções elegantes e eficientes.

  6. Colaboração e compatibilidade: As estruturas de dados são uma linguagem comum para compartilhar e trocar informações entre diferentes sistemas e aplicativos. Ao entender as estruturas de dados amplamente utilizadas, você se torna capaz de colaborar com outros desenvolvedores, integrar sistemas existentes e garantir a interoperabilidade de dados.

Em resumo, o estudo de estruturas de dados é fundamental para que os desenvolvedores possam lidar efetivamente com os desafios relacionados ao processamento, armazenamento e organização de dados no mundo moderno. O conhecimento nessa área contribui para a criação de sistemas mais eficientes, escaláveis e robustos, impulsionando a inovação e o sucesso profissional na área da programação.

Este é um guia que explora várias estruturas de dados comuns, suas características e aplicações. Cada estrutura de dados desempenha um papel importante na organização e manipulação eficiente de informações em algoritmos.

Arrays

Arrays, também conhecidos como vetores, são estruturas de dados que armazenam elementos do mesmo tipo de forma contígua na memória. Os elementos são acessados através de um índice, que representa a posição do elemento no array. Os arrays têm tamanho fixo e são eficientes para acesso direto a elementos, mas não podem ser facilmente redimensionados.

Listas

As listas são estruturas de dados que armazenam elementos em sequência. Cada elemento é representado por um nó que contém o valor e uma referência para o próximo nó. Diferentemente dos arrays, as listas podem crescer ou diminuir dinamicamente, pois os nós podem ser alocados independentemente na memória. Existem diferentes tipos de listas, como listas ligadas simples, listas duplamente ligadas e listas circulares.

Pilhas (Stacks)

Pilhas são estruturas de dados baseadas no princípio LIFO (Last-In, First-Out), onde o último elemento inserido é o primeiro a ser removido. As operações principais em uma pilha são "push" para adicionar elementos ao topo da pilha e "pop" para remover o elemento do topo. As pilhas são amplamente utilizadas em algoritmos de recursão, avaliação de expressões matemáticas e gerenciamento de chamadas de função.

Filas (Queues)

Filas são estruturas de dados baseadas no princípio FIFO (First-In, First-Out), onde o primeiro elemento inserido é o primeiro a ser removido. As operações principais em uma fila são "enqueue" para adicionar elementos ao final da fila e "dequeue" para remover o elemento do início da fila. As filas são úteis em algoritmos de agendamento, processamento de tarefas em ordem e gerenciamento de recursos compartilhados.

Árvores (Trees)

Árvores são estruturas de dados hierárquicas compostas por nós conectados por arestas. Cada nó pode ter zero ou mais nós filhos, e um nó sem filhos é chamado de folha. A parte superior da árvore é chamada de raiz. Existem vários tipos de árvores, como árvores binárias, árvores de busca binária, árvores balanceadas e árvores de segmentos. As árvores são amplamente utilizadas em estruturas de diretórios, algoritmos de pesquisa e otimização.

Grafos (Graphs)

Grafos são estruturas de dados compostas por vértices (ou nós) e arestas (ou conexões) que representam as relações entre os vértices. Os grafos podem ser direcionados, onde as arestas têm uma direção, ou não direcionados. Eles são usados para modelar uma variedade de problemas do mundo real, como redes sociais, rotas de transporte, jogos e algoritmos de busca.

Tabelas Hash (Hash Tables)

Tabelas hash são estruturas de dados que mapeiam chaves para valores. Elas usam uma função hash para calcular um índice onde o valor correspondente é armazenado. As tabelas hash permitem acesso rápido aos valores com base em suas chaves e são eficientes para inserção, exclusão e busca médias. Elas são amplamente utilizadas em bancos de dados, caches de memória, indexação de dados e algoritmos de pesquisa eficientes.

Conjuntos (Sets)

Conjuntos são estruturas de dados que armazenam elementos únicos sem uma ordem específica. Eles suportam operações como adição de elementos, remoção de elementos e verificação de pertencimento. Conjuntos são úteis em problemas que exigem a verificação de duplicatas ou a operação de união, interseção e diferença entre conjuntos.

Mapas (Maps)

Mapas, também conhecidos como dicionários, são estruturas de dados que mapeiam chaves para valores. Eles associam um valor a uma chave específica, permitindo uma recuperação eficiente dos valores com base nas chaves. Os mapas são úteis em problemas que envolvem associações entre dados, como contagem de ocorrências, indexação e armazenamento de metadados.

Listas Ligadas (Linked Lists)

Listas ligadas são estruturas de dados compostas por nós, onde cada nó contém um valor e uma referência para o próximo nó da lista. A última referência da lista é nula, indicando o final da lista. As listas ligadas são eficientes para inserção e remoção de elementos em qualquer posição, mas o acesso direto aos elementos é mais lento em comparação com os arrays. Existem diferentes tipos de listas ligadas, como listas simplesmente ligadas, listas duplamente ligadas e listas circulares.

Filas de Prioridade (Priority Queues)

Filas de prioridade são estruturas de dados que armazenam elementos com base em suas prioridades. Cada elemento possui uma prioridade associada e o elemento com maior prioridade é sempre o próximo a ser removido. As filas de prioridade são úteis em algoritmos que envolvem agendamento, roteamento, programação de tarefas e simulações.

Deques (Double-ended Queues)

Deques, também conhecidos como filas de dupla extremidade, são estruturas de dados que permitem a inserção e remoção de elementos em ambos os extremos. Eles suportam operações como inserção no início, inserção no final, remoção do início e remoção do final. Deques são úteis em algoritmos que exigem acesso eficiente tanto no início quanto no final da estrutura de dados.

Heaps

Heaps são estruturas de dados que representam árvores binárias parcialmente ordenadas. Em um heap, o elemento pai tem uma prioridade maior (ou menor) do que seus filhos. Os heaps são frequentemente usados em algoritmos de classificação, algoritmos de busca e filas de prioridade.

Tries

Tries, também conhecidos como árvores de prefixos, são estruturas de dados eficientes para armazenar e pesquisar palavras ou sequências de caracteres. Cada nó representa um caractere e os nós formam uma estrutura de árvore onde cada caminho da raiz para um nó folha representa uma palavra completa. Tries são comumente usados em aplicações de pesquisa de texto, autocorreção e dicionários.

Este guia oferece uma visão geral das estruturas de dados mais comuns, mas há muitas outras estruturas e variações a serem exploradas. Cada estrutura de dados tem suas próprias vantagens e desvantagens, e a escolha da estrutura correta depende do problema específico que está sendo resolvido.

Documentation

Index

Constants

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Variables

This section is empty.

Functions

func Arrays 

func Arrays()

func Deques 

func Deques()

func GraphAlphabet 

func GraphAlphabet()

func HashTable 

func HashTable()

func Heaps 

func Heaps()

func LinkedLists 

func LinkedLists()

func Lists 

func Lists()

func Maps 

func Maps()

func PrintMessage 

func PrintMessage(message string)

func PriorityQueues 

func PriorityQueues()

func Queue 

func Queue()

func Sets 

func Sets()

func Stack 

func Stack()

func Trees 

func Trees()

func Tries 

func Tries()

func YesOrNo 

func YesOrNo(trie *Trie, name string) string

Types

type Deque 

type Deque struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

func NewDeque 

func NewDeque() *Deque

func (*Deque) Back 

func (d *Deque) Back() interface{}

func (*Deque) Front 

func (d *Deque) Front() interface{}

func (*Deque) Len 

func (d *Deque) Len() int

func (*Deque) PopBack 

func (d *Deque) PopBack() interface{}

func (*Deque) PopFront 

func (d *Deque) PopFront() interface{}

func (*Deque) PushBack 

func (d *Deque) PushBack(v interface{})

func (*Deque) PushFront 

func (d *Deque) PushFront(v interface{})

type Edge 

type Edge struct {
	FromNode *Node
	ToNode   *Node
	Weight   int
}

type Graph 

type Graph struct {
	Nodes []*Node
}

func (*Graph) AddNode 

func (g *Graph) AddNode(n *Node)

func (*Graph) PrintGraph 

func (g *Graph) PrintGraph()

type Heap 

type Heap []int

func NewHeap 

func NewHeap() *Heap

func (*Heap) Extract 

func (h *Heap) Extract() (int, bool)

func (*Heap) Insert 

func (h *Heap) Insert(value int)

func (*Heap) Len 

func (h *Heap) Len() int

type Item 

type Item struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

type KeyValue 

type KeyValue struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

type LinkedList 

type LinkedList struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

func (*LinkedList) Add 

func (list *LinkedList) Add(value int)

func (*LinkedList) Print 

func (list *LinkedList) Print()

func (*LinkedList) Remove 

func (list *LinkedList) Remove(value int)

type MyTable 

type MyTable struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

func NewTable 

func NewTable() *MyTable

func (*MyTable) Get 

func (ht *MyTable) Get(key string) interface{}

func (*MyTable) Put 

func (ht *MyTable) Put(key string, value interface{})

type Node 

type Node struct {
	Name    string
	Edges   []*Edge
	Visited bool
}

func (*Node) AddEdge 

func (n *Node) AddEdge(e *Edge)

type NodeList 

type NodeList struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

type Person 

type Person struct {
	Name     string
	Age      int
	Children []*Person
}

func (*Person) AddChild 

func (p *Person) AddChild(child *Person)

func (*Person) NumberOfChildren 

func (p *Person) NumberOfChildren() int

func (*Person) PrintChildren 

func (p *Person) PrintChildren()

func (*Person) PrintTree 

func (p *Person) PrintTree()

type PriorityQueue 

type PriorityQueue []*Item

func (PriorityQueue) Len 

func (pq PriorityQueue) Len() int

func (PriorityQueue) Less 

func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool

func (*PriorityQueue) Pop 

func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{}

func (*PriorityQueue) Push 

func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{})

func (PriorityQueue) Swap 

func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int)

func (*PriorityQueue) Update 

func (pq *PriorityQueue) Update(item *Item, value string, priority int)

type Set 

type Set map[string]bool

func (Set) Add 

func (s Set) Add(element string)

func (Set) Contains 

func (s Set) Contains(element string) bool

func (Set) Remove 

func (s Set) Remove(element string)

func (Set) Size 

func (s Set) Size() int

type StackOfItems 

type StackOfItems struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

func (*StackOfItems) Pop 

func (s *StackOfItems) Pop() int

func (*StackOfItems) Push 

func (s *StackOfItems) Push(item int)

type Trie 

type Trie struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

func NewTrie 

func NewTrie() *Trie

func (*Trie) Insert 

func (t *Trie) Insert(word string)

func (*Trie) Search 

func (t *Trie) Search(word string) bool

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