Algoritmos e Estruturas de Dados - Guia de Estudos
Você já sabe programar e quer construir uma base sólida em Estruturas de Dados e Algoritmos?
Este guia é um roteiro de autoestudo para quem quer se preparar para entrevistas técnicas, aprofundar seus conhecimentos em computação ou simplesmente desenvolver melhor a capacidade de resolver problemas.
Não é um curso. É um guia que organiza materiais de estudo, referências e exercícios em uma trilha progressiva, do iniciante ao avançado, indicando o que estudar, onde estudar e o que implementar em cada etapa.
O que você encontrará:
* Princípios: fundamentos para estudar computação, resolver problemas e aprender de forma prática.
* Pré-requisitos: stack e heap, ponteiros, alocação de memória e strings em C.
* Estruturas de dados: listas encadeadas, pilhas, filas, árvores binárias, filas de prioridade, hash tables, árvores AVL e árvores B.
* Algoritmos: busca binária e algoritmos de ordenação como insertion, selection, bubble, merge, quick, heap e radix sort.
* Grafos: representação, percursos, detecção de ciclos, Dijkstra, A*, Bellman-Ford, Floyd-Warshall, coloração, árvore geradora mínima e fluxo máximo.
* Outros temas: programação dinâmica, algoritmos gulosos e Huffman.
* Projetos abertos: três projetos para aplicar os conceitos na prática, incluindo resolvedor de dependências, minimização de operações aritméticas e detecção de colisão.
Materiais selecionados:
Para cada tópico, o guia indica referências para estudo e exercícios para prática, incluindo livros clássicos como Cormen, Wirth e Manber, materiais abertos de universidades como USP, Unicamp, UFPR e UTFPR, além de problemas selecionados em plataformas de programação.
A proposta é simples: estudar, implementar e resolver problemas.
Se você já programa e quer organizar seus estudos e construir uma base consistente em Estruturas de Dados e Algoritmos, este guia foi feito para você.
