O documento resume as principais estruturas de dados e algoritmos de ordenação e pesquisa, comparando seus tempos de execução no melhor, pior e médio caso e indicando quando cada um é mais apropriado de acordo com características dos dados e necessidades.

1. Estrutura de
Dados
Quando usar o quê?
profa. Divani Barbosa
Aula 15 (final)

2. Resumo
Estruturas de dados especializadas:
Pilhas, filas, filas de prioridades e heap
Estruturas de dados de propósito geral:
Vetores, listas encadeadas, arvore binaria de busca e
tabela hash
Ordenação:
Inserção, seleção, bubblesort, mergesort e quicksort
Pesquisa:
Linear (sequencial), binária e hashing
Prioridades (acesso rápido ao maior item)
Vetor ordenado, fila de prioridades, arvore binaria e
heapsort 2

3. 3
Relembrando ... Notação Big O
Usada para expressar o quanto um algoritmo
computacional é eficiente.
Informa como a velocidade de um algoritmo está
relacionada com o numero de itens a ser avaliado.
No pior caso o tempo de pesquisa K será multiplicado
pelo numero total de itens (n):
Tempo total = K * n
No pior caso o tempo de pesquisa K será multiplicado
pelo logaritmo na base 2 do numero de itens:
Tempo total = K * log2(n)

4. 4
Gráfico Big O Demonstra como tempos de execução
são afetados pelo numero de itens

5. 5
Comparação entre os
Algoritmos de Busca
Sequencial
(aula 2 – parte 2)
Binária
(aula 2 – parte 2)
Hashing
(aula 11)
Vantagem Simplicidade Eficiência Eficiência
Desvantagem Custo elevado Arranjo deve estar
ordenado
Não recupera em
ordem alfabética
Pior Caso O(n) O(log n) O(n)
Caso Médio O(n) O(log n) O(1)
Lembrando ... O objetivo principal da Tabela Hash é o de a partir de
uma chave simples, fazer uma busca rápida e obter o valor desejado.

6. 6
Estrutura Inserção Eliminação Acesso ao
item com
maior chave
Vetor Ordenado (aula 2 – parte 2) O(n) O(n) O(1)
Fila de Prioridade (aula 8 – parte 2) O(n) O(1) O(1)
Arvore Binária (pior caso)
(aula 13 – parte 1 e 2)
O(n) O(n) O(n)
Arvore Binária (balanceada)
(aula 13 – parte 1 e 2)
O(log n) O(log n) O(log n)
HeapSort (aula 14 – parte 1 e 2) O(log n) O(log n) O(1)
Comparação das Estruturas de
Armazenamento Vistas que oferecem acesso
rápido ao item de dados com a maior chave

7. 7
Algoritmo Média Pior Melhor
Bolha (aula 2 – parte 2) O(n2) O(n2) O(n)
Seleção (aula 4 – parte 1) O(n2) O(n2) O(n2)
Inserção (aula 4 – parte 1) O(n2) O(n2) O(n)
MergeSort
(aula 4 – parte 2)
O(n*log n) O(n*log n) O(n*log n)
QuickSort
(aula 4 – parte 2)
O(n*log n) O(n2) O(n*log n)
Comparação entre os Algoritmos de
Ordenação

8. 8
Estrutura Inserção Eliminação Comentário
Pilha (vetor ou lista encadeada)
(aula 2 – parte 2 e aula 9 – parte 2)
O(1) O(1)
Elimina item
inserido mais
recentemente
Fila (vetor ou lista encadeada)
(aula 7 – parte 2 e aula 9 – parte 2)
O(1) O(1)
Elimina item
inserido
menos
recentemente
Fila Prioridade (vetor ordenado)
(aula 8 – parte 2)
O(n) O(1)
Elimina item
com prioridade
mais alta
HeapSort (fila de prioridade)
(aula 14 – parte 1 e 2)
O(log n) O(log n)
Elimina item
com prioridade
mais alta
Comparaço entre todas as Estruturas de
Armazenamento Vistas
Comparação entre as Estruturas de
Armazenamento de Propósito Especial Vistas

9. 9
Estrutura Inserção Eliminação Pesquisa
Vetor (aula 2 – parte 1) O(1) O(n) O(n)
Vetor Ordenado (aula 2 – parte 2) O(n) O(n) O(log n)
Lista Encadeada (aulas 9 e 10) O(1) O(n) O(n)
Lista Encadeada Ordenada
(aula 10 – parte 2)
O(n) O(n) O(n)
Arvore Binária (pior caso)
(aula 13 – parte 1 e 2)
O(n) O(n) O(n)
Arvore Binária (balanceada)
(aula 13 – parte 1 e 2)
O(log n) O(log n) O(log n)
Tabela Hash (pior caso)
(aula 11)
O(n) O(n) O(n)
Tabela Hash (caso médio)
(aula 11)
O(1) O(1) O(1)
Comparação entre as Estruturas de
Armazenamento de Propósito Geral Vistas

10. Pequena
quantidade de
dados?
Fila de
Prioridade
Quantidade de
dados
previsível?
Pesquisa e
inserção tem de
ser muito
rápidas?
Tabela
HASH
Vetor
Ordenado
Velocidade de
pesquisa mais
importante que
velocidade de
inserção?
Distribuição de
chaves
garantidamente
aleatórias?
Arvore
Binaria
Vetor não
Ordenado
HeapSort
Início
S
S
S
S
S
N
N
N
N
N
Fonte: Robert Lafore, Estrutura de Dados e Algoritmos em Java,
Editora Ciência Moderna, 2004.
Figura: Relacionamentos entre
as estruturas de dados vistas

11. 11
FIM

12. Calendário
5- Feriado Aniversário Taubaté
21 – Termino do segundo
semestre letivo
Dia Aula
4 HOJE – Aula Quando usar o quê?
6 Ultimo prazo envio Trabalho 2
11 Simulado Prova 2
12 Prova 2
18 Simulado Prova 3
19 Prova 3
20 Prazo final para alterações no
sistema SIGA
Email: divani.gavinier@fatec.sp.gov.br
Mandar arquivo do Trabalho em
formato PDF