Posted on Oct 17 Na semana passada, tivemos o primeiro contato com Algoritmos de ordenação e busca binária(você pode conferir aqui). 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: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: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: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: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. 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:-quicksortAlém 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:-mergesortEm 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:-countingsortO 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 radixsortSe 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: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 - introduçãoEntendendo algoritmos - primeira semanaCaso queira acompanhar nosso clube na leitura do livro, se sinta convidado a entrar para o discord:Caso queira adquirir o livro, peça pelo nosso link. O valor adquirido pelo link de patrocinado vai ser revertido a livros para pessoas de baixa visão ou que tenham alguma deficiência para a utilização de meios ... não ortodoxos de leitura. Templates let you quickly answer FAQs or store snippets for re-use. Are you sure you want to hide this comment? It will become hidden in your post, but will still be visible via the comment's permalink. Hide child comments as well Confirm For further actions, you may consider blocking this person and/or reporting abuse Josh Tulloch - Sep 19 Nguyễn Thanh Hòa - Oct 8 Mayur Panchal - Sep 19 Clifton Beale - Sep 27 Once suspended, loremimpsu will not be able to comment or publish posts until their suspension is removed. Once unsuspended, loremimpsu will be able to comment and publish posts again. Once unpublished, all posts by loremimpsu will become hidden and only accessible to themselves. If loremimpsu is not suspended, they can still re-publish their posts from their dashboard. Note: Once unpublished, this post will become invisible to the public and only accessible to Lorem Impsu. They can still re-publish the post if they are not suspended. Thanks for keeping DEV Community safe. Here is what you can do to flag loremimpsu: loremimpsu consistently posts content that violates DEV Community's code of conduct because it is harassing, offensive or spammy. Unflagging loremimpsu will restore default visibility to their posts. DEV Community — A constructive and inclusive social network for software developers. With you every step of your journey. Built on Forem — the open source software that powers DEV and other inclusive communities.Made with love and Ruby on Rails. DEV Community © 2016 - 2023. We're a place where coders share, stay up-to-date and grow their careers.