Recapitulando...

Na semana passada, tivemos o primeiro contato com algoritmos de ordenação e busca binária(você pode conferir aqui).

Recursividade

A recursividade é uma ferramenta de programação que utiliza a reutilização do bloco de código para criar um processo de repetição de uma rotina de código. O conceito pode ser complexo, mas é apenas a criação de um laço a partir de um trecho de código e não de uma estrutura.
Caso você queira se aprofundar no assunto de recursão:

• recursividade;

Um exemplo clássico de recursividade é a torre de hanoi. Sim, aquele brinquedinho de bebê. A torre de hanoi é o melhor exercício de recursividade que você pode treinar. Se você quer uma ajuda com a torre de hanoi:

• como resolver a torre de hanoi - freecodecamp

Pilha de recursão

Ao trabalhar com recursividade, temos a necessidade de trabalhar com a pilha de recursão. Nós já estudamos pilhas como estrutura de dados no capítulo anterior. Hoje vemos uma estrutura semelhante, só que trabalhando com o empilhamento das chamadas de uma função recursiva. Para se aprimorar mais, temos:

• pilha recursiva

Um exemplo de utilização ao máximo da pilha de recursividade, temos o caso do fibonacci. Ela se vale da pilha para calcular uma resposta. Vamos dar uma olhada mais afundo no algoritmo de fibonacci:

• algoritmo de fibonacci

Algoritmo de divisão e conquista e Quicksort

O algoritmo de divisão e conquista é um algoritmo que trata a divisão de um problema em vários probleminhas de mais fácil resolução. Baseado no algoritmo de euclides, que também é um dos algoritmos matemáticos interessantes para o estudo.

• algoritmo de euclides

O algoritmo de divisão e conquista é a base de vários outros algoritmos, incluido o Quicksort, que foi o algoritmo estudado pelo livro. Se você quer saber mais sobre o quicksort, acesse:

-quicksort

Além do Quicksort, há um segundo algoritmo muito importante, o Mergesort. O mergesort é um dos algoritmos mais pedidos em provas técnicas, pois ele te promete um algoritmo de custo baixo O(nlogn), com um bonus de não exceder tanto a memória demandada. O quick é relativamente mais rápido, porém gasta muito com o recurso de memória, onde o merge entra para ajudar. Para saber mais sobre o mergesort, acesse:

-mergesort

Em uma classe diferente de algoritmos de ordenação, temos um algoritmo famoso pelo seu baixo custo, o counting sort. Seu custo é estimado em O(n + k) onde k seria uma constante calculada através do tamanho da lista. Ou seja, se a lista tem 10 elementos o custo do algoritmo seria O(n + 10). Um ótimo algoritmo, com um crescimento linear, não é? sim, mas como tudo que é bom tem seu preço, o algoritmo countingsort vai cobrar na memória utilizada. Para saber mais sobre este algoritmo, dá uma olhada neste material:

-countingsort

O coutingsort tem variações, que melhoram este problema de memória. O bucketsort e o radixsort. Eles irão trabalhar com estruturas de dados auxiliares que já vimos no capítulo anterior, linkedlist e arraylist, para fazer essa otimização. Para saber mais sobre, acessem:
-bucketsort e radixsort

Tabelas hash

Se você já programa a algum tempo, já deve ter topado com a estrutura de dados Map, ou dictionary, ou simplesmente tabela hash. Mas porque ela é tão importante? A tabela hash nos garante o acesso a um valor salvo e catalogado anteriormente ao preço de O(1). Ou seja, o acesso é instantâneo. Isso se dá pelo método em que traduzimos o valor da chave (key) em um endereço de memória e salvamos o seu conteúdo no valor resultante. Este método de calculo chama hashcode. Se você que saber mais alguns detalhes sobre a tabela e como fazer um hashcode, olha o link:

• tabela hash

Conclusão

A maioria dos assuntos aqui são um incremento ao assunto principal abordado no livro atual do clube do livro. Caso você não esteja acompanhando o livro, mas se interesse sobre os assunto, até o momento temos estes artigos lançados:

• Entendendo algoritmos - introdução

• Entendendo algoritmos - primeira semana

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• Link do convite

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• Link do livro - Entendendo algoritmos