Grokking Algorithms

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📘 Grokking Algorithms – (Edição 2025–2026)

📚 Grokking Algorithms (Edição 2025–2026) é um recurso acadêmico estruturado e baseado em programas de estudo, desenvolvido para estudantes de Bacharelado/Ciências da Computação, Bacharelado/TI e Engenharia de Software, bem como para autodidatas que buscam dominar algoritmos. Esta edição oferece notas detalhadas, perguntas e respostas e questionários para tornar o aprendizado de algoritmos simples, visual e pronto para exames. Com um layout de programa organizado, os alunos podem aprimorar suas habilidades de resolução de problemas e aplicar conceitos algorítmicos em projetos, entrevistas e cenários do mundo real.

Esta edição abrange conceitos algorítmicos fundamentais e avançados, como recursão, ordenação, busca, travessia de grafos, abordagens gulosas, programação dinâmica e conceitos básicos de aprendizado de máquina. Cada capítulo é cuidadosamente projetado para combinar teoria com compreensão prática, tornando-o um companheiro de estudo essencial.

📂 Capítulos e Tópicos

🔹 Capítulo 1: Introdução aos Algoritmos

- O que são Algoritmos
- Por que os Algoritmos Importam
- Medindo a Eficiência dos Algoritmos

🔹 Capítulo 2: Ordenação por Seleção

- Como Funciona a Ordenação por Seleção
- Passo a Passo
- Notação Big O
- Quando Usar a Ordenação por Seleção

🔹 Capítulo 3: Recursão

- Compreendendo a Recursão
- Caso Base e Caso Recursivo
- A Pilha de Chamadas
- Pensamento Recursivo vs. Iterativo

🔹 Capítulo 4: Ordenação Rápida

- Estratégia de Dividir para Conquistar
- Como Funciona a Ordenação Rápida
- Escolhendo um Pivô
- Análise de Desempenho

🔹 Capítulo 5: Tabelas de Hash

- Pares Chave-Valor
- Evitando Colisões
- Funções de Hash
- Usos Práticos das Tabelas de Hash

🔹 Capítulo 6: Ordenação em Largura Busca

- Percurso de Grafos
- Encontrando o Caminho Mais Curto
- Filas e Grafos
- Implementação em Código

🔹 Capítulo 7: Algoritmo de Dijkstra

- Grafos Ponderados
- Caminho Mais Curto em Grafos Ponderados
- Filas de Prioridade
- Execução Passo a Passo de Dijkstra

🔹 Capítulo 8: Algoritmos Gulosos

- Fazendo Escolhas Locais Ótimas
- Seleção de Atividades
- Problema de Cobertura de Conjuntos
- Limitações das Abordagens Gulosas

🔹 Capítulo 9: Programação Dinâmica

- Dividindo Problemas em Subproblemas
- Sobrepondo Subproblemas
- Memorização
- Exemplos: Problema da Mochila, Maior Subsequência Comum

🔹 Capítulo 10: K-Vizinhos Mais Próximos

- Algoritmos de Classificação
- Medindo Distâncias
- Escolhendo K
- Aplicações em Sistemas de Recomendação

🔹 Capítulo 11: Para Onde Ir em Seguida

- Leituras e Tópicos Adicionais
- Algoritmos de Árvore e Grafo
- Ordenação Avançada
- Aprendizado de Máquina e Além

🌟 Por que escolher este aplicativo?

- Abrange o programa completo de Grokking Algorithms em um formato acadêmico estruturado.
- Inclui perguntas e respostas de múltipla escolha e testes para prática eficaz.
- Fornece explicações para revisão rápida e clareza.
- Ideal para projetos, trabalhos de curso e preparação para entrevistas técnicas.
- Constrói bases sólidas na resolução de problemas e no pensamento algorítmico.

✍ Este aplicativo foi inspirado por:
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

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