Estruturas de Dados 🎯
Este capítulo inicial tem como objetivos esclarecer a diferença entre a disciplina de “Lógica de Programação e Algoritmos” e o estudo aprofundado de “Estruturas de Dados e Algoritmos”, além de nivelar conhecimentos essenciais sobre objetos, funções, memória e leitura de JSON com Python e Java.
Estruturas de Dados vs. Lógica de Programação 🤔 vs. 💻
Embora “tudo” seja algoritmo, existe uma distinção importante entre o que se aprende inicialmente e o foco deste curso:
- Lógica de Programação e Algoritmos: Foca em algoritmos simples, abordando estrutura sequencial, estruturas de controle (condicionais e loops), arrays e funções.
- Estruturas de Dados e Algoritmos: Aprofunda-se em técnicas específicas e avançadas para a resolução de algoritmos complexos.
O Que São Estruturas de Dados? 🏗️
Estruturas de Dados tratam da organização e armazenamento de dados na memória de um computador. O objetivo é projetar e implementar métodos para gerenciar dados de forma que a recuperação e modificação sejam eficientes. Seus principais objetivos são:
- Organização e abstração dos dados.
- Eficiência na manipulação dos dados.
- Bom gerenciamento de memória.
Os principais tipos de estruturas de dados incluem:
- Arrays 🔢: Coleção de elementos em uma porção contígua de memória, com acesso rápido pelo índice.
- Listas 📜: Coleção de elementos em nós sequenciais.
- Árvores 🌳: Elementos armazenados em nós de forma hierárquica.
- Grafos 🕸️: Nós com livre conexão entre eles.
- Tabelas Hash 🔑: Utiliza uma função de hash para mapear chaves a elementos, permitindo acesso rápido.
Pré-requisitos: Preciso Saber Orientação a Objetos (OO)? 🙋
Não é necessário ter uma base completa de OO antes de estudar Estruturas de Dados (ED). Contudo, é preciso ter conhecimento de tipos estruturados (classes e atributos), pois são a base para a implementação das estruturas.
Comportamento de Memória: Tipos Referência vs. Tipos Valor 🧠💾
A forma como as variáveis são armazenadas na memória (Stack vs. Heap) é um conceito fundamental:
-
Tipos Referência (Classes) 🔗:
- As variáveis não são “caixas” que contêm o objeto, mas sim “ponteiros” (referências) que apontam para o local do objeto na memória Heap.
- Ao atribuir uma variável a outra (
p2 = p1), ambas passam a apontar para o mesmo objeto. - Aceitam o valor
null, que indica que a variável não aponta para nenhum objeto. - Em Python, todos os tipos são tipos referência. No entanto, tipos como números, strings e booleanos são imutáveis, o que significa que uma nova atribuição cria um novo objeto em vez de alterar o original.
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Tipos Valor (Tipos Primitivos / Structs) 📦:
- As variáveis são as próprias “caixas” que armazenam o valor diretamente, geralmente na memória Stack.
- Ao atribuir uma variável a outra (
y = x), uma cópia do valor é criada. - Geralmente não aceitam valor
null.
Desalocação de Memória 🗑️
A liberação da memória utilizada ocorre de duas formas principais, um fundamento que se aplica a todas as linguagens modernas:
- Garbage Collector 🤖: É um processo automático que monitora os objetos alocados dinamicamente na memória Heap. Quando um objeto não possui mais nenhuma referência apontando para ele, o garbage collector o desaloca.
- Desalocação por Escopo 🚪: Variáveis locais, que vivem na memória Stack, são desalocadas imediatamente assim que seu escopo de execução termina (por exemplo, ao final da execução de uma função).
Foco do Curso 💡
Este curso foca em técnicas de elaboração de soluções, não em uma linguagem específica. O importante é entender o raciocínio e as estruturas para ser capaz de implementá-los em qualquer linguagem de programação. Um bom programador deve ser capaz de “traduzir” soluções entre diferentes linguagens, utilizando ferramentas como Google e Stack Overflow quando necessário.
Computação paralela CUDA - Transformada Rápida de Fourier.