Algorithms to Live By

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📘 Algoritmos para Viver – (Edição 2025–2026)

📚 Algoritmos para Viver (Edição 2025–2026) é um recurso acadêmico estruturado e baseado em programas de estudo, desenvolvido para estudantes de Bacharelado/Ciências da Computação, Bacharelado/TI, Engenharia de Software e outros que buscam dominar algoritmos. Este aplicativo fornece notas detalhadas, perguntas e respostas e questionários para auxiliar no aprendizado, na preparação para exames e na preparação para entrevistas. Com um layout de programa bem organizado, os alunos podem desenvolver fortes habilidades de resolução de problemas e aplicar conceitos algorítmicos em cenários do mundo real.

Esta edição abrange tópicos fundamentais e avançados, como parada ótima, escalonamento, cache, teoria dos jogos, aleatoriedade, raciocínio bayesiano, overfitting, redes, bondade computacional e muito mais. Cada capítulo é cuidadosamente estruturado para combinar conhecimento teórico com insights práticos, tornando-o um guia essencial para estudantes e aspirantes a profissionais.

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📂 Capítulos e Tópicos

🔹 Capítulo 1: Parada Ótima
- O Problema da Secretária
- A Regra dos 37%
- Compensações entre Parar e Continuar
- Explorar vs. Explorar

🔹 Capítulo 2: Explorar-Explorar
- Heurística Ganhar-Ficar, Perder-Mudar
- Índice de Gittins
- Amostragem de Thompson
- Equilibrando Exploração e Exploração em Decisões da Vida

🔹 Capítulo 3: Ordenação
- Algoritmos de Ordenação na Vida Diária
- Estratégia de Menos Usados ​​Recentemente (LRU)
- Gerenciamento de Cache
- Organizando Informações de Forma Eficiente

🔹 Capítulo 4: Cache
- Algoritmos de Substituição de Páginas
- Localidade Temporal
- LRU vs. FIFO
- Otimização de Memória e Armazenamento

🔹 Capítulo 5: Escalonamento
- Regra de Bayes
- Tarefa Única vs. Multitarefa
- Menor Tempo de Processamento Primeiro
- Preempção
- Thrashing e Overhead

🔹 Capítulo 6: Regra de Bayes
- Probabilidade Condicional
- Inferência Bayesiana
- Negligência da Taxa Base
- Previsões sob Incerteza

🔹 Capítulo 7: Sobreajuste
- Generalização vs. Memorização
- Tradeoff Viés-Variância
- Ajuste de Curvas
- Complexidade e Simplicidade do Modelo

🔹 Capítulo 8: Relaxamento
- Relaxamento de Restrições
- Satisfação vs. Otimização
- Intratabilidade Computacional
- Heurísticas na Tomada de Decisão

🔹 Capítulo 9: Redes
- Projeto de Protocolos
- Controle de Congestionamento
- TCP/IP e Comutação de Pacotes
- Imparcialidade e Eficiência na Comunicação

🔹 Capítulo 10: Aleatoriedade
- Algoritmos Randomizados
- Balanceamento de Carga
- Métodos de Monte Carlo
- Papel do Acaso na Estratégia

🔹 Capítulo 11: Teoria dos Jogos
- Equilíbrio de Nash
- Dilema do Prisioneiro
- Projeto de Mecanismos
- Cooperação e Competição

🔹 Capítulo 12: Gentileza Computacional
- Redução da Carga Cognitiva
- Ser Previsível para Ajudar os Outros
- Simplificar Decisões para os Outros
- Divulgação de Informações

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🌟 Por que escolher este aplicativo?
- Abrange o programa completo de Algoritmos em um formato acadêmico estruturado.
- Inclui perguntas e respostas de múltipla escolha e testes para prática eficaz.
- Oferece revisão rápida e clareza conceitual profunda.
- Auxilia na preparação de projetos, trabalhos de curso e entrevistas técnicas.
- Constrói bases sólidas em pensamento algorítmico e tomada de decisões.

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✍ Este aplicativo é inspirado em
Brian Christian, Tom Griffiths, Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavan, Fatima M. Albar, Antonie J. Jetter

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