O documento discute recursão, definindo-a como um princípio para construção de algoritmos onde a solução de um problema é dividida em casos simples e casos gerais, sendo que estes últimos são resolvidos compondo soluções dos casos mais simples. Funções recursivas implementam algoritmos recursivos, resolvendo casos gerais por meio de chamadas à própria função.
O documento discute conceitos de recursividade em programação, incluindo:
1) A recursividade permite que funções se chamem a si mesmas, requerindo uma condição de parada para evitar chamadas infinitas;
2) Exemplos de algoritmos recursivos incluem o cálculo fatorial e exponenciação;
3) As vantagens da recursividade incluem código simplificado, porém há desvantagens como tempo de processamento e uso de memória.
O documento discute recursividade, definindo-a como uma solução computacional que utiliza uma função que chama a si mesma repetidamente. Apresenta exemplos como fatorial e Fibonacci e compara abordagens recursivas versus iterativas. Por fim, desafia os alunos a resolverem o problema da Torre de Hanói recursivamente.
O documento discute recursividade e apresenta alguns conceitos e exemplos. Em três frases:
A recursividade é uma forma de resolver problemas dividindo-os em subproblemas menores da mesma natureza até chegar a um caso trivial. Isso é ilustrado com exemplos como o cálculo fatorial e a multiplicação usando somas sucessivas. A implementação de funções recursivas no computador usa uma pilha de execução para gerenciar os chamados recursivos.
Um algoritmo recursivo é aquele que chama a si mesmo ou outros algoritmos, com um deles eventualmente chamando o primeiro novamente. Exemplos de recursividade incluem o cálculo fatorial e ordenação rápida, onde parte do problema é resolvida recursivamente chamando o algoritmo original com um problema menor. Recursividade de cauda pode ser substituída por loops, tornando o algoritmo mais eficiente, embora recursividade torne o código mais elegante. Deve-se garantir que a recursão sempre termine.
O documento discute recursividade, definindo-a como um objeto ou processo que se refere a si mesmo. Explica que recursividade divide um problema em subproblemas da mesma natureza e fornece exemplos como fatorial e fibonacci. Também discute vantagens e desvantagens de programação recursiva.
[1] A recursividade é um método de resolução de problemas onde um algoritmo se divide em subproblemas mais simples que requerem a aplicação do próprio algoritmo; [2] O exemplo clássico é o cálculo fatorial que se baseia na propriedade de que o fatorial de um número é igual a esse número multiplicado pelo fatorial do número anterior; [3] Problemas recursivos precisam ter uma condição de parada para evitar chamadas infinitas, como no caso do fatorial cuja condição de parada é fatorial de 0 ser igual a 1.
Este documento apresenta uma introdução às listas em Haskell, cobrindo tópicos como:
1) Fundamentos sobre listas e sua representação em Haskell usando cabeça e corpo;
2) Operador (:) para construção de listas;
3) Listas por compreensão e funções sobre listas como length, head, tail entre outras.
Pymordida0 Semana de computação da SOCIESC - 2008/10Marco Mendes
O documento apresenta uma introdução ao Python, abordando tópicos como:
- Blocos de código por indentação
- Tipos de dados básicos como números, strings, listas e dicionários
- Operadores e funções com esses tipos de dados
- Listas comprehensions para gerar listas de forma concisa
O documento discute conceitos de recursividade em programação, incluindo:
1) A recursividade permite que funções se chamem a si mesmas, requerindo uma condição de parada para evitar chamadas infinitas;
2) Exemplos de algoritmos recursivos incluem o cálculo fatorial e exponenciação;
3) As vantagens da recursividade incluem código simplificado, porém há desvantagens como tempo de processamento e uso de memória.
O documento discute recursividade, definindo-a como uma solução computacional que utiliza uma função que chama a si mesma repetidamente. Apresenta exemplos como fatorial e Fibonacci e compara abordagens recursivas versus iterativas. Por fim, desafia os alunos a resolverem o problema da Torre de Hanói recursivamente.
O documento discute recursividade e apresenta alguns conceitos e exemplos. Em três frases:
A recursividade é uma forma de resolver problemas dividindo-os em subproblemas menores da mesma natureza até chegar a um caso trivial. Isso é ilustrado com exemplos como o cálculo fatorial e a multiplicação usando somas sucessivas. A implementação de funções recursivas no computador usa uma pilha de execução para gerenciar os chamados recursivos.
Um algoritmo recursivo é aquele que chama a si mesmo ou outros algoritmos, com um deles eventualmente chamando o primeiro novamente. Exemplos de recursividade incluem o cálculo fatorial e ordenação rápida, onde parte do problema é resolvida recursivamente chamando o algoritmo original com um problema menor. Recursividade de cauda pode ser substituída por loops, tornando o algoritmo mais eficiente, embora recursividade torne o código mais elegante. Deve-se garantir que a recursão sempre termine.
O documento discute recursividade, definindo-a como um objeto ou processo que se refere a si mesmo. Explica que recursividade divide um problema em subproblemas da mesma natureza e fornece exemplos como fatorial e fibonacci. Também discute vantagens e desvantagens de programação recursiva.
[1] A recursividade é um método de resolução de problemas onde um algoritmo se divide em subproblemas mais simples que requerem a aplicação do próprio algoritmo; [2] O exemplo clássico é o cálculo fatorial que se baseia na propriedade de que o fatorial de um número é igual a esse número multiplicado pelo fatorial do número anterior; [3] Problemas recursivos precisam ter uma condição de parada para evitar chamadas infinitas, como no caso do fatorial cuja condição de parada é fatorial de 0 ser igual a 1.
Este documento apresenta uma introdução às listas em Haskell, cobrindo tópicos como:
1) Fundamentos sobre listas e sua representação em Haskell usando cabeça e corpo;
2) Operador (:) para construção de listas;
3) Listas por compreensão e funções sobre listas como length, head, tail entre outras.
Pymordida0 Semana de computação da SOCIESC - 2008/10Marco Mendes
O documento apresenta uma introdução ao Python, abordando tópicos como:
- Blocos de código por indentação
- Tipos de dados básicos como números, strings, listas e dicionários
- Operadores e funções com esses tipos de dados
- Listas comprehensions para gerar listas de forma concisa
O documento descreve o problema do segmento de soma máxima e apresenta um algoritmo de programação dinâmica chamado SOLIDEZ para resolvê-lo de forma eficiente. O algoritmo calcula a maior soma possível de uma subsequência de números em um vetor de entrada em tempo Θ(n), onde n é o tamanho do vetor. A corretude e complexidade do algoritmo são analisadas formalmente.
O documento discute conceitos de recursividade em programação. Em três frases:
1) A recursividade é uma estratégia onde uma função é definida em termos de chamadas a si mesma, permitindo definir conjuntos infinitos com comandos finitos.
2) Funções recursivas precisam de uma condição de parada para evitar loops infinitos, e a pilha de execução armazena os estados de cada chamada recursiva.
3) A recursividade é útil para algoritmos como quicksort e pesquisa em árvores, mas nem sempre é a solução
Tutorial aed iii 007 - algoritmo de ordenação heapsortFlávio Freitas
Este documento apresenta o algoritmo de ordenação heapsort em 3 partes. A primeira parte introduz o algoritmo heapsort e explica como ele funciona usando uma estrutura de dados chamada heap. A segunda parte descreve a função chave "peneira" que mantém a propriedade de heap. A terceira parte integra a função peneira ao algoritmo heapsort para ordenar um vetor.
Este documento apresenta os principais conceitos de tipos funcionais em Haskell, incluindo:
1) Tipos básicos como Bool, Char, Int e suas propriedades;
2) Listas e tuplas como estruturas de dados e suas diferenças;
3) Tipos funcionais e como Haskell lida com funções de múltiplos argumentos usando currying.
4) Conceitos avançados como polimorfismo, sobrecarga e classes.
5) Um desafio com exercícios sobre tipos e classes.
Slides da disciplina de Análise de Algoritmos, ministrada pelo Prof. Marcelo H. Carvalho no curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação, FACOM - UFMS.
Tutorial aed iii 009 - algoritmo de ordenação heapsortFlávio Freitas
Este documento discute o algoritmo de ordenação heapsort, abordando situações especiais como ordenação por índices ou ponteiros em vez de mover os objetos, e fornece três exercícios resolvidos como exemplos.
O documento discute recursividade e como resolver problemas de forma recursiva. Explica que uma função recursiva é aquela que se chama a si mesma e que a recursividade envolve dividir um problema em subproblemas menores do mesmo tipo até chegar a um caso trivial. Fornece como exemplo a função fatorial definida recursivamente.
Tutorial aed iii 008 - algoritmo de ordenação heapsortFlávio Freitas
Este documento resume parte 2 de 3 sobre o algoritmo de ordenação heapsort. Explica como refazer o heap, construir o heap inicialmente e o algoritmo heapsort propriamente dito, além de analisar sua complexidade de tempo no pior, melhor e caso médio.
O documento apresenta 6 problemas que envolvem transformações integrais como séries de Fourier, transformada de Fourier, transformada de Laplace e funções de Green. Os problemas abordam o cálculo das transformações para funções como x3, gaussiana, exponencial e seno hiperbólico, além de aplicar tais transformações na solução de equações diferenciais e na eletrostática.
Algebra - Livro texto IV (UNIP/Matemática) 2018Antonio Marcos
O documento discute anéis e corpos, incluindo:
1) Anéis de números inteiros e anéis de polinômios, com exemplos de congruência módulo m em Z e definição de Zm.
2) Corpos racionais, reais e complexos, explicando porque cada um é considerado um corpo.
3) Breve menção a homomorfismos e grupos finitos e infinitos.
Algoritmos e Programação: Manipulação de stringsAlex Camargo
O documento discute manipulação de strings na linguagem C, apresentando variáveis do tipo char e vetores de caracteres para representar strings. Ele também explica funções como gets(), puts(), strcpy(), strcat(), strcmp() e strlen() para ler, imprimir, copiar, concatenar, comparar e encontrar o comprimento de strings.
Este documento descreve os conceitos fundamentais da interpolação polinomial. Apresenta as fórmulas para interpolação linear e quadrática, bem como a fórmula geral de Lagrange para interpolação polinomial de grau n. Explica também como calcular o erro de truncatura cometido ao aproximar uma função por um polinômio interpolador.
1. Introdução a estruturas de dados, incluindo Tipos de Dados Abstractos (TDA), ponteiros, funções e estruturas definidas pelo programador.
2. Listas lineares como listas sequenciais, ligadas, circulares e duplamente ligadas e implementações de pilhas e filas.
3. Árvores, incluindo representação, terminologia e tipos como binárias e balanceadas.
4. Ordenação com métodos como seleção, inserção, shellsort e quicksort.
5. Pesquisa com métodos sequencial, binária e em
O documento descreve o tipo de dado set em Python. Um set é uma coleção de valores únicos que pode ser implementada como lista ou dicionário, mas Python oferece o tipo primitivo set. Sets suportam operações como união, interseção e diferença entre conjuntos.
1) O documento apresenta conceitos sobre strings em C como vetores de caracteres, terminação com \0 e funções como scanf(), gets(), puts(), strcpy(), strcat(), strcmp() e strlen().
2) São explicados problemas do uso de gets() como overflow e apresentada solução com fgets().
3) São apresentados exercícios para manipulação de strings como copiar, concatenar, comparar tamanho e converter caixa alta/baixa.
Slides da disciplina de Análise de Algoritmos, ministrada pelo Prof. Marcelo H. Carvalho no curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação, FACOM - UFMS.
O documento apresenta uma lista de exercícios sobre cálculo e transformada de Fourier. Inclui exercícios para calcular valores de integrais usando a representação de Fourier, calcular transformadas de Fourier de diferentes funções, integrar funções, determinar expressões para a convolução de funções e identificar propriedades da transformada de Fourier a partir de informações sobre a função original.
O documento apresenta técnicas de programação funcional em F# e Scala, como funções de alta ordem, imutabilidade, pattern matching e avaliação preguiçosa. Estas técnicas permitem maior confiabilidade no código e facilitam a manipulação de listas e estruturas de dados de forma funcional.
15 algoritmos de busca em tabelas - sequencial e binariaRicardo Bolanho
Algoritmos de Busca em Tabelas descreve os principais algoritmos de busca em tabelas: busca sequencial, busca binária e suas variações. A busca sequencial varre toda a tabela linearmente. A busca binária requer que a tabela esteja ordenada e divide a busca em metade a cada iteração.
Este documento apresenta um resumo sobre listas encadeadas. As principais ideias apresentadas são:
1) Listas encadeadas são uma estrutura de dados recursiva na qual os elementos são ligados uns aos outros através de ponteiros, permitindo adicionar elementos dinamicamente sem preocupar com o tamanho da memória;
2) As operações sobre listas encadeadas geralmente são implementadas de forma recursiva, tratando casos triviais e reduzindo o problema a subproblemas menores;
3) Exemplos de operações comuns como tamanho, busca e inserção
O documento descreve o problema do segmento de soma máxima e apresenta um algoritmo de programação dinâmica chamado SOLIDEZ para resolvê-lo de forma eficiente. O algoritmo calcula a maior soma possível de uma subsequência de números em um vetor de entrada em tempo Θ(n), onde n é o tamanho do vetor. A corretude e complexidade do algoritmo são analisadas formalmente.
O documento discute conceitos de recursividade em programação. Em três frases:
1) A recursividade é uma estratégia onde uma função é definida em termos de chamadas a si mesma, permitindo definir conjuntos infinitos com comandos finitos.
2) Funções recursivas precisam de uma condição de parada para evitar loops infinitos, e a pilha de execução armazena os estados de cada chamada recursiva.
3) A recursividade é útil para algoritmos como quicksort e pesquisa em árvores, mas nem sempre é a solução
Tutorial aed iii 007 - algoritmo de ordenação heapsortFlávio Freitas
Este documento apresenta o algoritmo de ordenação heapsort em 3 partes. A primeira parte introduz o algoritmo heapsort e explica como ele funciona usando uma estrutura de dados chamada heap. A segunda parte descreve a função chave "peneira" que mantém a propriedade de heap. A terceira parte integra a função peneira ao algoritmo heapsort para ordenar um vetor.
Este documento apresenta os principais conceitos de tipos funcionais em Haskell, incluindo:
1) Tipos básicos como Bool, Char, Int e suas propriedades;
2) Listas e tuplas como estruturas de dados e suas diferenças;
3) Tipos funcionais e como Haskell lida com funções de múltiplos argumentos usando currying.
4) Conceitos avançados como polimorfismo, sobrecarga e classes.
5) Um desafio com exercícios sobre tipos e classes.
Slides da disciplina de Análise de Algoritmos, ministrada pelo Prof. Marcelo H. Carvalho no curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação, FACOM - UFMS.
Tutorial aed iii 009 - algoritmo de ordenação heapsortFlávio Freitas
Este documento discute o algoritmo de ordenação heapsort, abordando situações especiais como ordenação por índices ou ponteiros em vez de mover os objetos, e fornece três exercícios resolvidos como exemplos.
O documento discute recursividade e como resolver problemas de forma recursiva. Explica que uma função recursiva é aquela que se chama a si mesma e que a recursividade envolve dividir um problema em subproblemas menores do mesmo tipo até chegar a um caso trivial. Fornece como exemplo a função fatorial definida recursivamente.
Tutorial aed iii 008 - algoritmo de ordenação heapsortFlávio Freitas
Este documento resume parte 2 de 3 sobre o algoritmo de ordenação heapsort. Explica como refazer o heap, construir o heap inicialmente e o algoritmo heapsort propriamente dito, além de analisar sua complexidade de tempo no pior, melhor e caso médio.
O documento apresenta 6 problemas que envolvem transformações integrais como séries de Fourier, transformada de Fourier, transformada de Laplace e funções de Green. Os problemas abordam o cálculo das transformações para funções como x3, gaussiana, exponencial e seno hiperbólico, além de aplicar tais transformações na solução de equações diferenciais e na eletrostática.
Algebra - Livro texto IV (UNIP/Matemática) 2018Antonio Marcos
O documento discute anéis e corpos, incluindo:
1) Anéis de números inteiros e anéis de polinômios, com exemplos de congruência módulo m em Z e definição de Zm.
2) Corpos racionais, reais e complexos, explicando porque cada um é considerado um corpo.
3) Breve menção a homomorfismos e grupos finitos e infinitos.
Algoritmos e Programação: Manipulação de stringsAlex Camargo
O documento discute manipulação de strings na linguagem C, apresentando variáveis do tipo char e vetores de caracteres para representar strings. Ele também explica funções como gets(), puts(), strcpy(), strcat(), strcmp() e strlen() para ler, imprimir, copiar, concatenar, comparar e encontrar o comprimento de strings.
Este documento descreve os conceitos fundamentais da interpolação polinomial. Apresenta as fórmulas para interpolação linear e quadrática, bem como a fórmula geral de Lagrange para interpolação polinomial de grau n. Explica também como calcular o erro de truncatura cometido ao aproximar uma função por um polinômio interpolador.
1. Introdução a estruturas de dados, incluindo Tipos de Dados Abstractos (TDA), ponteiros, funções e estruturas definidas pelo programador.
2. Listas lineares como listas sequenciais, ligadas, circulares e duplamente ligadas e implementações de pilhas e filas.
3. Árvores, incluindo representação, terminologia e tipos como binárias e balanceadas.
4. Ordenação com métodos como seleção, inserção, shellsort e quicksort.
5. Pesquisa com métodos sequencial, binária e em
O documento descreve o tipo de dado set em Python. Um set é uma coleção de valores únicos que pode ser implementada como lista ou dicionário, mas Python oferece o tipo primitivo set. Sets suportam operações como união, interseção e diferença entre conjuntos.
1) O documento apresenta conceitos sobre strings em C como vetores de caracteres, terminação com \0 e funções como scanf(), gets(), puts(), strcpy(), strcat(), strcmp() e strlen().
2) São explicados problemas do uso de gets() como overflow e apresentada solução com fgets().
3) São apresentados exercícios para manipulação de strings como copiar, concatenar, comparar tamanho e converter caixa alta/baixa.
Slides da disciplina de Análise de Algoritmos, ministrada pelo Prof. Marcelo H. Carvalho no curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação, FACOM - UFMS.
O documento apresenta uma lista de exercícios sobre cálculo e transformada de Fourier. Inclui exercícios para calcular valores de integrais usando a representação de Fourier, calcular transformadas de Fourier de diferentes funções, integrar funções, determinar expressões para a convolução de funções e identificar propriedades da transformada de Fourier a partir de informações sobre a função original.
O documento apresenta técnicas de programação funcional em F# e Scala, como funções de alta ordem, imutabilidade, pattern matching e avaliação preguiçosa. Estas técnicas permitem maior confiabilidade no código e facilitam a manipulação de listas e estruturas de dados de forma funcional.
15 algoritmos de busca em tabelas - sequencial e binariaRicardo Bolanho
Algoritmos de Busca em Tabelas descreve os principais algoritmos de busca em tabelas: busca sequencial, busca binária e suas variações. A busca sequencial varre toda a tabela linearmente. A busca binária requer que a tabela esteja ordenada e divide a busca em metade a cada iteração.
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1) Listas encadeadas são uma estrutura de dados recursiva na qual os elementos são ligados uns aos outros através de ponteiros, permitindo adicionar elementos dinamicamente sem preocupar com o tamanho da memória;
2) As operações sobre listas encadeadas geralmente são implementadas de forma recursiva, tratando casos triviais e reduzindo o problema a subproblemas menores;
3) Exemplos de operações comuns como tamanho, busca e inserção
Este documento compara as estratégias de pesquisa sequencial e binária para encontrar um valor em uma lista. A pesquisa sequencial inspeciona cada elemento da lista um por um até encontrar o valor, enquanto a pesquisa binária divide a lista ao meio em cada etapa para reduzir o espaço de busca. A pesquisa binária é mais eficiente, requerendo apenas log(n) comparações no pior caso, em comparação com n comparações para a pesquisa sequencial.
Programação funcional tipada: uma introduçãoArthur Xavier
1. A introdução apresenta programação funcional e o autor Arthur Xavier.
2. Os benefícios da programação funcional incluem previsibilidade, testabilidade, facilidade de raciocínio e simplicidade.
3. O documento discute conceitos como funções puras, imutabilidade, tipos, composição e recursividade.
O documento descreve um curso sobre o programa computacional R ministrado por Paulo Justiniano Ribeiro Junior. Ele é professor do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Paraná e tem experiência no uso do R desde 1999. O curso apresenta os principais comandos e funcionalidades do R, incluindo operações aritméticas, tipos de objetos, criação e manipulação de vetores, matrizes e dataframes.
O documento discute Cálculo Numérico, que busca encontrar soluções aproximadas de problemas por meio de métodos de cálculo. Explica que é necessário definir a precisão ou erro tolerado para cada problema. Apresenta exemplos de como encontrar taxas implícitas em condições de venda e discute métodos numéricos como forma de resolver equações para as quais não há métodos algébricos.
Apresentação trilha python do The Developers Conference 2016 em Florianópolis.
Uma introdução à biblioteca Numba (http://numba.pydata.org/) mostrando os prós e contras da biblioteca.
IEEEweek 2017 @ DETI Univ. Aveiro - Workshop PythonDiogo Gomes
O documento apresenta uma introdução ao workshop de Python realizado na IEEE Week '17. Apresenta brevemente conceitos fundamentais da linguagem como variáveis, funções, listas, dicionários e operações com strings. Explica também como ler e processar dados de ficheiros e da internet usando bibliotecas como urllib e json.
Algebra - Livro texto III (UNIP/Matemática) 2018Antonio Marcos
O documento descreve as propriedades fundamentais de grupos, subgrupos, semigrupos e monoides. Em três frases:
1) Um grupo é um conjunto com uma operação binária que satisfaz propriedades de fechamento, elemento neutro e inverso. 2) Um subgrupo de um grupo compartilha a mesma operação e também satisfaz as propriedades de grupo. 3) Um semigrupo tem apenas propriedade de fechamento e associatividade sob uma operação, enquanto um monoide adiciona a propriedade de elemento neutro.
Equações Algébricas e Transcendentes - Isolamento de Raízes - @professorenanRenan Gustavo
O documento discute os conceitos de equações algébricas e transcendentes, e métodos para encontrar raízes reais de funções. É dividido em duas fases: a primeira isola as raízes através de análise teórica e gráfica da função para determinar em quais intervalos elas estão localizadas; a segunda refina as aproximações iniciais das raízes por meio de um processo iterativo até atingir a precisão desejada. Exemplos ilustram como isolar as raízes tabulando valores da função e analisando mudanças de
Este documento discute duas técnicas de pesquisa em listas ordenadas:
1) Pesquisa sequencial: compara o valor procurado com cada elemento da lista até encontrar uma correspondência. Seu desempenho varia de O(1) a O(n).
2) Pesquisa binária: divide a lista ao meio em cada etapa até isolar o valor, se presente. Seu desempenho é O(log n), mais eficiente que a pesquisa sequencial para listas grandes.
O documento apresenta os objetivos e conteúdos de uma disciplina sobre algoritmos e estruturas de dados. Os tópicos incluem listas lineares, pilhas, filas, classificação de dados, recursividade e tipos abstratos de dados.
O documento apresenta os objetivos e conteúdos de uma disciplina de Algoritmos e Estrutura de Dados II. Os tópicos incluem listas lineares, pilhas, filas, classificação de dados e listas ligadas, com foco em definir formalmente estruturas de dados e selecioná-las para aplicações.
O documento discute o paradigma funcional de programação, apresentando conceitos como:
1) Linguagens funcionais onde variáveis não mudam de valor durante a execução;
2) Funções como valores de primeira classe que podem ser passadas como argumentos;
3) Uso de recursão para definição de funções.
Este documento apresenta uma aula sobre Python, abordando: 1) revisão dos conceitos básicos da linguagem; 2) exemplo de programa que calcula a média de notas de alunos; 3) uso de funções como input e convertendo strings para números; 4) desafio da aula anterior para ordenar nomes digitados.
Este documento apresenta vários métodos numéricos para encontrar raízes (zeros) de funções reais, como o método da bissecção, da posição falsa, do ponto fixo, de Newton-Raphson e da secante. Explica como cada método usa uma abordagem iterativa para refinar aproximações iniciais de uma raiz até atingir a precisão desejada, fornecendo algoritmos e exemplos passo a passo.
Esse material tem o objetivo de ser uma introdução as principais características da linguagem Python, tais como sintaxe básica, tipos de dados, operadores, estrutura condicional, estrutura de repetição e orientação a objetos. Após a introdução a linguagem, o Django é apresentado de maneira pratica, desenvolvendo um CRUD para exemplificar suas principais características e vantagens, esse CRUD é feito passo a passo e após seu termino é feito uma introdução básica aos recursos do Admin do Django.
O documento discute filas de prioridade e como implementá-las de forma eficiente. Duas abordagens são descritas: uma que é eficiente para inserções e outra para remoções. Heaps são introduzidos como uma estrutura de dados que pode representar filas de prioridade de forma eficiente.
O documento fornece instruções sobre a criação de uma página HTML básica, incluindo a organização de diretórios e arquivos, tags básicas como cabeçalhos, parágrafos e listas, e a inserção de imagens e links.
Este documento descreve as etapas para construir uma calculadora básica em Java usando a interface gráfica do NetBeans. O projeto inclui criar pacotes e classes para implementar funções matemáticas básicas como soma, subtração, multiplicação e divisão, além de fatorial e potenciação. A interface gráfica é construída usando widgets Swing como rótulos, campos de texto e botões dentro de um JFrame.
A empresa de tecnologia anunciou um novo smartphone com câmera avançada, tela grande e bateria de longa duração por um preço acessível. O aparelho tem como objetivo atrair mais consumidores para a marca e aumentar sua participação no competitivo mercado de smartphones.
01 02 introdução aos bancos de dados (slides)samuelthiago
O documento introduz os conceitos básicos de bancos de dados, desde os primeiros registros de dados feitos por pastores até o desenvolvimento de sistemas eletrônicos e linguagens de consulta. Apresenta a história do armazenamento de dados e a importância dos bancos de dados para aplicações em diversas áreas.
Este documento apresenta o Apache Ant, uma ferramenta para gerenciamento de projetos Java. O Ant permite automatizar tarefas comuns em projetos Java, como compilação, teste, empacotamento e geração de documentação, através de roteiros XML chamados de buildfiles. O documento descreve como o Ant funciona, exemplos de uso de buildfiles e as principais tarefas suportadas como compilação, criação de JARs, manipulação de arquivos e geração de documentação.
Este documento discute pacotes e encapsulamento na API Java 2. Aborda os principais pacotes da API Java como java.lang, java.util, java.io e java.net. Explora classes fundamentais como Object e classes utilitárias como Date e Math. Também explica como criar pacotes personalizados e arquivos JAR e métodos importantes como equals(), hashCode() e clone().
O documento discute conceitos importantes de classes e objetos em Java, incluindo: (1) construtores e inicialização de objetos; (2) uso de this() e super() em construtores; (3) problemas com inicialização caso métodos sejam chamados em construtores.
O documento discute operadores e estruturas de controle de fluxo na linguagem Java. Ele explica os diferentes tipos de operadores como aritméticos, lógicos e de atribuição, além de estruturas como if/else, for loops e switch cases. O documento também fornece detalhes sobre precedência de operadores e conversão de tipos.
Este documento fornece uma introdução à documentação da API Java 2 Standard Edition, explicando como acessar e usar a documentação para aprender sobre as classes, métodos e pacotes da API Java. Ele também apresenta exemplos de como gerar documentação JavaDoc para classes personalizadas.
O documento descreve como configurar um ambiente de desenvolvimento Java usando ferramentas open-source como JEdit, Ant e JSDK. Ele fornece instruções detalhadas sobre como instalar e personalizar essas ferramentas, criar projetos e templates no JEdit, e usar o console e ErrorList.
O documento discute conceitos básicos de programação orientada a objetos em Java, incluindo classes, objetos, atributos, métodos e construtores. Também aborda tipos primitivos, membros de classe, encapsulamento e herança.
O documento fornece uma introdução à tecnologia Java, abordando seus conceitos-chave como a linguagem Java, a máquina virtual Java, o ambiente de execução e desenvolvimento, além de explicar brevemente como escrever, compilar e executar aplicações Java.
2. Recursão
É um princípio muito poderoso para construção de
algoritmos
A solução de um problema é dividido em
Casos simples:
São aqueles que podem ser resolvidos trivialmente
Casos gerais:
São aqueles que podem ser resolvidos compondo soluções de
casos mais simples
Semelhante à prova de teoremas por indução
Casos simples: O teorema é verdadeiro trivialmente
Casos genéricos: são provados assumindo-se que todos os
casos mais simples também são verdadeiros
3. Função recursiva
Implementa um algoritmos recursivo onde a solução dos casos
genéricos requerem chamadas à própria função
Uma função recursiva é a maneira mais direta (mas não
necessariamente a melhor) de se resolver problemas de natureza
recursiva ou para implementar estruturas de dados recursivas
Considere, por exemplo, a definição da seqüência de Fibonacci:
O primeiro e o segundo termo valem 0 e 1, respectivamente
O i-ésimo termo é a soma do (i-1)-ésimo e o (i-2)-ésimo termo
>>> def fib(i):
if i==1: return 0
elif i==2: return 1
else: return fib(i-1)+fib(i-2)
>>> for i in range(1,11):
print fib(i),
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
4. Exemplo: Busca binária
Um exemplo clássico de recursão é o algoritmo conhecido
como busca binária que é usado para pesquisar um valor em
uma lista ordenada
Chamemos de imin e imax os índices mínimo e máximo da
lista onde a busca será feita
Inicialmente, imin = 0 e imax = len(lista)-1
O caso base corresponde a imin == imax
Então, ou o valor é igual a lista [imin] ou não está na lista
Senão, podemos dividir o intervalo de busca em dois
Seja meio = (imin+imax)/2
Se o valor é maior que lista [meio] , então ele se encontra
em algum dos índices entre meio+1 e imax
Caso contrário, deve se encontrar em algum dos índices
entre imin e meio
5. Busca binária: implementação
def testa(lista,valor):
def busca_binaria(imin,imax):
if imin==imax: return imin
else:
meio=(imax+imin)/2
if valor>lista[meio]:
return busca_binaria(meio+1,imax)
else:
return busca_binaria(imin,meio)
i = busca_binaria(0,len(lista)-1)
if lista[i]==valor:
print valor,"encontrado na posicao",i
else:
print valor,"nao encontrado"
>>> testa([1,2,5,6,9,12],3)
3 nao encontrado
>>> testa([1,2,5,6,9,12],5)
5 encontrado na posicao 2
6. Recursão infinita
Assim como nos casos dos laços de repetição, é preciso
cuidado para não escrever funções infinitamente recursivas
Ex.:
def recursiva(x):
if f(x): return True
else: return recursiva(x)
Uma função recursiva tem que
Tratar todos os casos básicos
Usar recursão apenas para tratar casos garantidamente
mais simples do que o caso corrente
Ex.:
def recursiva(x):
if f(x): return True
elif x==0: return False
else: return recursiva(x-1)
7. Eficiência de funções recursivas
Quando uma função é chamada, um pouco de memória é
usado para guardar o ponto de retorno, os argumentos e
variáveis locais
Assim, soluções iterativas são normalmente mais
eficientes do que soluções recursivas equivalentes
Isto não quer dizer que soluções iterativas sempre sejam
preferíveis a soluções recursivas
Se o problema é recursivo por natureza, uma solução
recursiva é mais clara, mais fácil de programar e,
freqüentemente, mais eficiente
8. Pensando recursivamente
Ao invés de pensar construtivamente para para obter uma
solução, às vezes é mais simples pensar em termos de
uma prova indutiva
Considere o problema de testar se uma lista a é uma
permutação da lista b
Caso básico: a é uma lista vazia
Então a é permutação de b se b também é uma lista vazia
Caso básico: a[0] não aparece em b
Então a não é uma permutação de b
Caso genérico: a[0] aparece em b na posição i
Então a é permutação de b se a[1:] é uma permutação de b
do qual foi removido o elemento na posição i
9. Exemplo: Testa permutações
def e_permutacao(a,b):
"""
Retorna True sse a lista a é uma
permutação da lista b
"""
if len(a) == 0 : return len(b)==0
if a[0] in b:
i = b.index(a[0])
return e_permutacao(a[1:],b[0:i]+b[i+1:])
return False
>>> e_permutacao([1,2,3],[3,2,1])
True
>>> e_permutacao([1,2,3],[3,3,1])
False
>>> e_permutacao([1,2,3],[1,1,2,3])
False
>>> e_permutacao([1,1,2,3],[1,2,3])
False
10. Estruturas de dados recursivas
Há estruturas de dados que são inerentemente recursivas, já
que sua própria definição é recursiva
Por exemplo, uma lista pode ser definida recursivamente:
[] é uma lista (vazia)
Se A é uma lista e x é um valor, então A+[x] é uma lista com
x como seu último elemento
Esta é uma definição construtiva, que pode ser usada para
escrever funções que criam listas
Uma outra definição que pode ser usada para analisar listas é:
Se L é uma lista, então:
L == [] , ou seja, L é uma lista vazia, ou
x = L.pop() torna L uma lista sem seu último elemento x
Esta definição não é tão útil em Python já que o comando
for permite iterar facilmente sobre os elementos da lista
11. Exemplo: Subseqüência
def e_subseq(a,b):
""" Retorna True sse a é subseqüência de b,
isto é, se todos os elementos a[0..n-1] de a
aparecem em b[j(0)], b[j(1)]... b[j(n-1)]
onde j(i)<j(i+1) """
if a == []:
# Lista vazia é subseqüência de qq lista
return True
if a[0] not in b:
return False
return e_subseq (a[1:], b[b.index(a[0])+1:])
12. Encontrando a recorrência
Alguns problemas não se apresentam naturalmente como
recursivos, mas pensar recursivamente provê a solução
Tome o problema de computar todas as permutações de
uma lista
Assumamos que sabemos computar todas as permutações
de uma lista sem seu primeiro elemento x
Seja perm uma dessas permutações
Então, a solução do global contém todas as listas obtidas
inserindo x em todas as possíveis posições de perm
13. Exemplo: computar todas as
permutações de uma lista
def permutacoes(lista):
""" Dada uma lista, retorna uma lista de listas,
onde cada elemento é uma permutação da lista
original """
if len(lista) == 1: # Caso base
return [lista]
primeiro = lista[0]
resto = lista [1:]
resultado = []
for perm in permutacoes(resto):
for i in range(len(perm)+1):
resultado +=
[perm[:i]+[primeiro]+perm[i:]]
return resultado
14. Torres de Hanói
Jogo que é um exemplo
clássico de problema recursivo
Consiste de um tabuleiro com 3
pinos no qual são encaixados
discos de tamanho decrescente
A idéia é mover os discos de um
pino para outro sendo que:
Só um disco é movimentado
por vez
Um disco maior nunca pode
ser posto sobre um menor
15. Torres de Hanói: Algoritmo
A solução é simples se supusermos existir um algoritmo
capaz de mover todos os discos menos um do pino de
origem para o pino sobressalente
O algoritmo completo para mover n discos do pino de
origem A para o pino de destino B usando o pino
sobressalente C é
Se n é 1, então a solução é trivial
Caso contrário,
Usa-se o algoritmo para mover n-1 discos de A para C usando
B como sobressalente
Move-se o disco restante de A para B
Usa-se o algoritmo para mover n-1 discos de C para B usando
A como sobressalente
16. Torres de Hanói: Implementação
def hanoi(n,origem,destino,temp):
if n>1: hanoi(n-1,origem,temp,destino)
mover(origem,destino)
if n>1: hanoi(n-1,temp,destino,origem)
def mover(origem,destino):
print “Mover de“, origem, “para”,
“destino”
Com um pouco mais de trabalho, podemos redefinir a
função mover para que ela nos dê uma representação
“gráfica” do movimento dos discos