Sobre este curso
Você sabia que entender Análise de Algoritmos e Big-O é crucial para criar soluções eficientes como desenvolvedor? Esses conceitos ajudam a determinar o tempo de execução de um algoritmo e a escalabilidade da solução. E não para por aí, muitas empresas valorizam esse conhecimento durante o processo de seleção de candidatos.
Analisar algoritmos e entender Big-O é conhecimento fundamental que costuma confundir até mesmo profissionais mais experientes. Mas, não se preocupe, se você deseja aprender, está no lugar certo – este é um curso que pode te ajudar a lidar com Análise de Algoritmos e Big-O, do jeito certo, de uma vez por todas.
Curso
Grupo de Estudos
Público de interesse
Esse curso é destinado para todos os desenvolvedores de software que desejam ir “além do básico”. Que buscam senioridade de verdade.
Ele está disponível, integralmente, para os membros do grupo de estudos em Algoritmos e Estruturas de Dados. Também pode ser adquirido a parte, em oferta especial.
O que é Análise de Algoritmos?
Análise de Algoritmos é uma técnica utilizada para determinar a eficiência de um algoritmo em termos de tempo de execução e uso de recursos. Ela ajuda a escolher o melhor algoritmo para uma determinada tarefa, permitindo que possamos comparar diferentes algoritmos sem a necessidade de concluir a implementação.
Na primeira parte do curso, exemplifico bem a utilidade da prática, demonstrando como implementações aparentemente corretas, na prática, não são utilizáveis.
O que é Big-O?
Big-O é uma notação utilizada para descrever a complexidade de um algoritmo, ou seja, a taxa de crescimento do tempo de execução ou de alocação de recursos de um algoritmo em relação ao tamanho da entrada. Trata-se de uma ferramenta importante para a determinar a eficiência de algoritmo. Se um algoritmo tem uma complexidade de O(n), por exemplo, isso significa que o tempo de execução aumenta linearmente com o tamanho da entrada.
Importante destacar, entretanto, que não se trata de uma ferramenta suficiente para indicar se um algorítimo tem, na prática, desempenho melhor ou pior do que outro. Isso é claramente destacado na segunda parte do curso.
Para que servem?
Entender Análise de Algoritmos e Big-O é fundamental porque nos permite saber antecipadamente se uma solução atenderá ou não as demandas de escala. Se uma aplicação precisa lidar com grandes quantidades de dados ou muitas requisições simultâneas, é necessário escolher um algoritmo com uma boa escalabilidade. Além disso, muitas empresas levam em consideração o conhecimento desses conceitos durante o processo de seleção de candidatos.
Empresas como Google, Amazon e Microsoft são conhecidas por perguntas sobre complexidade de algoritmos durante o processo de seleção de candidatos. Algumas perguntas reais incluem: “Descreva um algoritmo para encontrar o número máximo em um array não ordenado. Qual é a complexidade de tempo desse algoritmo?” ou “Como você otimizaria um algoritmo de busca binária?”. No curso, respondemos essas e outras perguntas.
Dá para saber se um algoritmo “suporta a escala” antes mesmo de implementar?
Sabendo analisar algoritmos, sem dúvidas.
A análise de algoritmos é valiosa porque nos permite prever a eficiência de um algoritmo sem executá-lo. Isso economiza tempo e recursos, especialmente em aplicações que precisam lidar com grandes quantidades de dados ou muitas requisições simultâneas. Além disso, a análise de algoritmos pode ajudar a identificar gargalos de desempenho antes que se tornem um problema real.
No curso, dedicamos atenção especial a escalabilidade. Há uma seção inteira dedicada ao assunto.
Como a análise de algoritmos pode inspirar programadores a buscar soluções mais eficientes ou até mesmo heurísticas?
A análise de algoritmos pode inspirar programadores a encontrar soluções mais eficientes ou heurísticas. Por exemplo, se um desenvolvedor estiver trabalhando em um problema de otimização e descobrir que a solução atual tem uma complexidade de tempo exponencial, ele pode tentar encontrar uma solução mais eficiente que tenha uma complexidade de tempo polinomial. A análise de algoritmos também pode ajudar a identificar áreas onde as heurísticas podem ser aplicadas, afinal, um resultado “muito bom” gerado em segundos pode ser mais vantajoso para o negócio do que o “ótimo” que demanda horas de processamento.
No curso, dedicamos atenção especial a sobre como e quando decidir por adotar heurísticas.
Quais são as lições contidas neste curso?
Aqui está uma relação das lições que fazem parte desse curso. Todas elas, registradas em vídeos com exemplos práticos, com código. A ênfase não está em nenhuma linguagem de programação específica.
Saber Big-O é importante porque permite determinar a complexidade de um algoritmo em relação ao tamanho da entrada. Isso ajuda a identificar algoritmos eficientes e escaláveis para lidar com grandes quantidades de dados e muitas requisições simultâneas. Empresas como Google, Amazon e Microsoft frequentemente fazem perguntas sobre complexidade de algoritmos durante o processo de seleção de candidatos.
O desempenho de um algoritmo é fundamental para a eficiência e escalabilidade de uma solução. Compreender como medir e melhorar o desempenho é essencial para criar soluções eficientes e escaláveis. Além disso, muitas empresas valorizam o conhecimento desses conceitos durante o processo de seleção de candidatos.
Medir o desempenho de um algoritmo requer técnicas adequadas para obter resultados precisos. É importante evitar armadilhas comuns, como medir o tempo de execução em um ambiente não controlado ou medir apenas um caso específico em vez de uma amostra representativa de entradas.
A complexidade linear descreve um algoritmo cujo tempo de execução aumenta linearmente com o tamanho da entrada. Isso significa que o tempo de execução é proporcional ao número de elementos na entrada.
A complexidade constante descreve um algoritmo cujo tempo de execução não varia com o tamanho da entrada. Isso significa que o tempo de execução é constante, independentemente do número de elementos na entrada.
A complexidade quadrática descreve um algoritmo cujo tempo de execução aumenta quadraticamente com o tamanho da entrada. Isso significa que o tempo de execução é proporcional ao quadrado do número de elementos na entrada.
A complexidade cúbica descreve um algoritmo cujo tempo de execução aumenta cúbicamente com o tamanho da entrada. Isso significa que o tempo de execução é proporcional ao cubo do número de elementos na entrada.
A complexidade fatorial descreve um algoritmo cujo tempo de execução aumenta exponencialmente com o tamanho da entrada. Isso significa que o tempo de execução é proporcional ao fatorial do número de elementos na entrada.
Big-O é uma notação usada para descrever a complexidade assintótica de um algoritmo. Isso significa que Big-O descreve a taxa de crescimento do tempo de execução ou alocação de recursos em relação ao tamanho da entrada.
P e NP são classes de problemas em teoria da computação. Problemas em P podem ser resolvidos em tempo polinomial, enquanto problemas em NP podem ser verificados em tempo polinomial. A questão P = NP é uma das perguntas mais importantes em ciência da computação.
A complexidade assintótica descreve o comportamento do algoritmo quando a entrada aumenta para um tamanho infinito. Ela é representada por Big-O e é uma forma de descrever a complexidade de um algoritmo sem se preocupar com constantes e termos de baixa ordem.
Escalabilidade é a capacidade de um sistema lidar com o aumento de demanda sem comprometer o desempenho. Na computação, isso se refere à capacidade de um algoritmo lidar com grandes quantidades de dados e muitas requisições simultâneas. A análise de algoritmos é fundamental para determinar a escalabilidade de um algoritmo.
Existem várias técnicas para determinar a complexidade de um algoritmo, incluindo análise de tempo, análise de espaço e análise assintótica. A análise assintótica, representada por Big-O, é uma forma de descrever a complexidade de um algoritmo sem se preocupar com constantes e termos de baixa ordem. Ela é a técnica mais comum e útil para determinar a complexidade de um algoritmo.
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