Você começará aprendendo o que são algoritmos e estruturas de dados. Você descobrirá duas estruturas de dados: listas vinculadas e pilhas. Em seguida, você aprenderá a calcular a complexidade de um algoritmo usando a notação Big O.

Boas-vindas!

Implementação de uma lista vinculada

Inserção de um nó no início de uma lista vinculada

Remoção do primeiro nó de uma lista vinculada

Entendendo a notação Big O

Opções

Verdadeiro

Falso

Notação Big O: verdadeira ou falsa?

Praticando com a notação Big O

Trabalhando com pilhas

Implementando uma pilha com o método push

Implementação do método pop para uma pilha

Usando o LifoQueue do Python

Trabalhar com listas e pilhas vinculadas e entender a notação Big O

Este segundo capítulo ensinará a você os conceitos básicos de filas, tabelas de hash, árvores e estruturas de dados de gráficos. Você também descobrirá o que é recursão.

Trabalhando com filas

Implementação de uma fila para tarefas de impressão

Usando o SimpleQueue do Python

Tabelas de hash

Correção de erros em um dicionário

Iteração em um dicionário aninhado

Árvores e gráficos

Correção de erros em uma implementação de árvore

Construindo um gráfico ponderado

Entendendo a recursão

Sequência de Fibonacci

Torres de Hanói

Filas, tabelas de hash, árvores, gráficos e recursão

Este capítulo se concentrará em algoritmos de busca, como busca linear, busca binária, busca em profundidade e busca em amplitude. Você também estudará árvores de pesquisa binárias e como pesquisar dentro delas.

Pesquisa linear e pesquisa binária

Implementação da pesquisa binária

Pesquisa binária usando recursão

Árvore de pesquisa binária (BST)

Inserção de um nó em uma árvore de pesquisa binária

Encontrar o nó mínimo de um BST

Depth First Search (DFS)

Imprimir títulos de livros em ordem alfabética

Usando a passagem de pré-ordem com notação polonesa

Implementação do site DFS para gráficos

Breadth First Search (BFS)

Usando a primeira pesquisa de amplitude em árvores binárias

Encontrar um vértice de gráfico usando BFS

Algoritmos de pesquisa

Este capítulo ensinará a você alguns algoritmos de classificação, como bubble sort, selection sort, insertion sort, merge sort e quicksort.

Classificação de bolhas

Classificação de números usando a classificação de bolhas

Correção de um erro no algoritmo de classificação de bolhas

Ordenação por seleção e ordenação por inserção

Classificação da seleção de codificação

Classificação de cartões usando a classificação por inserção

Mesclar classificação

Classificação de mesclagem: verdadeira ou falsa?

Correção de um erro no algoritmo de classificação de mesclagem

Classificação rápida

Classificação de números usando o quicksort

Implementação do algoritmo de seleção rápida

Parabéns!

Algoritmos de classificação

A maioria dos programas de computador é baseada em algumas estruturas de dados e algoritmos. Aprenda sobre o que está por trás da maioria das interações que você tem com o computador neste curso de quatro horas! Você se familiarizará com algumas das estruturas de dados mais comuns: listas vinculadas, pilhas, filas, gráficos e árvores. Você também implementará algoritmos populares, como Depth First Search, Breadth First Search, Bubble sort, Merge sort e Quicksort.

<h2>Reconhecer estruturas de dados e algoritmos populares</h2>
A maioria dos programas de computador é baseada em algumas estruturas de dados e algoritmos. Aprenda sobre o que está por trás da maioria das interações que você tem com o computador neste curso de quatro horas! Você se familiarizará com algumas das estruturas de dados mais comuns: listas vinculadas, pilhas, filas e árvores. Você também implementará algoritmos populares, como Depth First Search, Breadth First Search, Bubble sort, Merge sort e Quicksort.

<h2>Aprenda a identificar estruturas de dados e algoritmos na vida cotidiana</h2>
Você praticará a aplicação de estruturas de dados e algoritmos a baralhos de cartas, listas de reprodução de músicas, pratos internacionais e pilhas de livros. Você sairá do curso com a capacidade de reconhecer estruturas de dados e algoritmos comuns e implementá-los em aplicativos do dia a dia!

<h2>Analisar a eficiência dos algoritmos</h2>
Ao longo do caminho, você parará para analisar algoritmos populares em termos de eficiência. Você aprenderá a usar a "Notação Big O", o padrão do setor para descrever a complexidade de um algoritmo.

<h2>Aprimore seus conhecimentos de programação em Python</h2>
Ter um bom conhecimento de estruturas de dados e algoritmos significa ser capaz de pegar problemas cotidianos e resolvê-los usando um código eficiente. Você praticará isso em Python e levará essas habilidades fundamentais e transferíveis para qualquer linguagem de programação.


Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Explore estruturas de dados como listas ligadas, pilhas, filas, tabelas hash e grafos; e algoritmos de busca e ordenação.

Estruturas de dados e algoritmos em Python

Explore estruturas de dados como listas ligadas, pilhas, filas, tabelas hash e grafos; e algoritmos de busca e ordenação!

Desenvolvedor Python

Caixa de ferramentas de programação Python

Software Engineer

Understanding Big O Notation

Big O Notation

$O(1)$

$O(n)$

$O(n^2)$

$O(n^3)$

Calculating Big O Notation

Simplifying Big O Notation

Let's practice!

Trabalhar com listas e pilhas vinculadas e entender a notação Big O - Entendendo a notação Big O