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Mindmap

Algoritmos para Pesquisa

Marina Micas Jardim Base Computacional Portugiesisch

Algoritmos para Pesquisa

Inhalt der Mindmap

Algoritmos para Pesquisa

  1. LINEAR / sequencial

    • Objetivo
      • Localizar um elemento em um conjunto.
    • Exemplos de conjuntos
      • Vetores de tipos primitivos.
      • Vetores de objetos.
      • Coleções.
    • Chave
      • Identifica o elemento a ser localizado.
    • Requisito
      • Deve haver somente um elemento com a chave procurada.
    • Método
      • Percorrer o vetor da esquerda para a direita
      • Comparar a chave com cada elemento do vetor, se a chave equivale ao elemento, retornar a posição do mesmo.
      • Se o elemento não for localizado, retornar -1
    • Exemplos
    • Análise de Eficiência
      • Número de passos
        • Cenários
          • MELHOR: a chave está na primeira posição.
          • PIOR: a chave está na última posição.
          • MÉDIA: P = E / 2 onde P = número total de passos E = número de elementos
        • EXEMPLO: VETOR COM 100 ELEMENTOS
          • MELHOR cenário: 1 passo.
          • PIOR cenário: 100 passos.
          • MÉDIA: 100 / 2 = 50 passos.
    • Consiste em percorrermos o vetor, elemento a elemento, verificando se o elemento de interesse é igual a um dos elementos do vetor;
  2. BINÁRIA

    • Objetivo
      • Localizar um elemento em um conjunto.
    • Exemplos de conjuntos
      • Vetores de tipos primitivos.
      • Vetores de objetos.
      • Coleções.
    • Chave
      • Identifica o elemento a ser localizado.
    • Mais eficiente que a pesquisa LINEAR
    • Requisitos
      • Deve haver somente um elemento com a chave procurada.
      • Os elementos devem estar ordenados.
    • Métodos
      • Iniciar no meio do espaço de busca.
      • A cada comparação, elimina-se metade das possibilidades.
        • Se a chave é igual, o elemento foi procurado.
        • Se a chave é maior, o elemento está à esquerda.
        • Se a chave é menor, o elemento está à direita.
    • Análise de Eficiência
      • Número de passos
        • Cenários
          • MELHOR (a chave está na primeira posição analisada): 1 passo.
          • PIOR (a chave está na última posição analisada): P = log² (E)
          • MÉDIA: P = log² (E) / 2 ONDE P = número total de passos E = número de elementos
        • EXEMPLO: VETOR COM 100 ELEMENTOS
          • MELHOR cenário: 1 passo.
          • PIOR cenário: log² (100) = 6,644 (7 passos).
          • MÉDIA: log² (100) / 2 = 3,322 (4 passos).
      • Função logarítmica
        • Fórmula
          • P = log² (N)
        • Notas
          • O logaritmo na base 2 de um número N indica a quantidade de vezes que o 2 precisa ser multiplicado por ele próprio até que o resultado seja igual a este número N.
          • A maioria das calculadoras possuem uma função para calcular o logaritmo de um número na base 10. A conversão desse resultado para a base 2 pode ser feita multiplicando-o pela constante 3,322.
            • log¹º(100) = 2 log¹º(100) = 2 * 3,322 = 6,644
    • É pesquisar o elemento que buscamos com o valor do elemento armazenado no meio do vetor com dados ordenados.
  3. Operação realizada sobre registros.

  4. Objetivo: Localizar um registro.

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  • Algoritmos para Pesquisa

Informationen

Beschreibung
Base Computacional Mindmap am Algoritmos para Pesquisa, erstellt von Marina Micas Jardim am 18/08/2017.
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