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Algoritmos Intermediário: Estruturas de Dados e Técnicas de Busca

Código do curso: github.com/johnpires/algoritmos-intermediario-estruturas-dados-tecnicas-busca

Neste curso intermediário de Algoritmos, você aprofundará seu conhecimento em estruturas de dados fundamentais e técnicas avançadas de resolução de problemas computacionais. Partindo de uma base sólida, você aprenderá a analisar a complexidade de algoritmos com notação Big O, escolher a estrutura de dados mais adequada para cada situação e implementar soluções eficientes em cenários do mundo real.

Ao longo do curso, você explorará estruturas como pilhas, filas, listas ligadas, árvores binárias e grafos, entendendo como cada uma delas impacta o desempenho de suas aplicações. Você também dominará algoritmos clássicos de busca e ordenação, como busca binária, merge sort, quick sort e heap sort, compreendendo quando e por que utilizá-los.

Ao final, você será capaz de implementar um sistema completo de gerenciamento de dados utilizando as estruturas e algoritmos estudados, consolidando o aprendizado com um projeto prático git-ready que poderá ser incluído no seu portfólio profissional.

Conteúdo do curso

Módulo 1: Complexidade e Análise de Algoritmos

Fundamentos de análise de algoritmos, notação Big O e estratégias de otimização

  1. Introdução à Análise de Complexidade de Algoritmos (25 min)
  2. Notação Big O: Do Básico ao Avançado (30 min)
  3. Análise de Casos: Melhor, Médio e Pior Caso (28 min)
  4. Complexidade de Espaço e Otimização de Memória (28 min)
  5. Estratégias Práticas de Otimização de Algoritmos (35 min)

Módulo 2: Estruturas de Dados Lineares

Arrays, listas encadeadas, pilhas, filas e deques

  1. Arrays Avançados e Operações de Alto Desempenho (30 min)
  2. Listas Encadeadas: Simples e Duplas (35 min)
  3. Pilhas: Implementação e Aplicações Práticas (28 min)
  4. Filas: Implementação e Variações (30 min)
  5. Deques e Filas de Prioridade (35 min)
  6. Comparação de Estruturas Lineares e Casos de Uso (25 min)

Módulo 3: Estruturas de Dados Não-Lineares

Árvores, heaps, grafos e suas aplicações

  1. Árvores Binárias: Conceitos e Implementação (30 min)
  2. Árvores de Busca Binária (BST) (35 min)
  3. Heaps e Estrutura de Dados Heap (32 min)
  4. Grafos: Representação e Conceitos (30 min)
  5. Algoritmos de Caminho Mínimo em Grafos (40 min)
  6. Componentes Conexos e Algoritmo Union-Find (30 min)

Módulo 4: Algoritmos de Busca e Ordenação Avançados

Merge Sort, Quick Sort, programação dinâmica e algoritmos gulosos

  1. Busca Binária e Suas Variações (30 min)
  2. Merge Sort: Divisão e Conquista (32 min)
  3. Quick Sort: Implementação e Otimizações (35 min)
  4. Programação Dinâmica: Fundamentos e Técnicas (40 min)
  5. Backtracking e Algoritmos Gulosos (35 min)
  6. Algoritmos de Ordenação Linear e Radix Sort (30 min)

Módulo 5: Projeto Final: Sistema de Gerenciamento de Tarefas

Aplicação prática de estruturas de dados e algoritmos em um projeto real

  1. Arquitetura do Sistema de Gerenciamento de Tarefas (25 min)
  2. Implementando as Estruturas de Dados Core (40 min)
  3. Algoritmos de Busca, Ordenação e Filtragem (40 min)
  4. Otimização, Testes e Análise de Performance (35 min)
  5. Projeto Completo: Sistema de Gerenciamento de Tarefas (30 min)