Algorítimos e Estrutura de Dados (2 º Sem Ano Lectivo 2024)

• Tipos de percurso

• Arvore Binária de Pesquisa

• Arvores
• Arvores Binárias

• Arvore Binária

• Resolução de exercícios

• Listas Duplamente Encadeadas

• Listas Ligadas

• Listas Ligadas

Listas Encadeadas

• Listas Sequencias

• Insertion, Selection e Bubble Sort

Introducao ao conceito e algoritmos de ordenacao: BubbleSort e SelectionSort

• Selection Sort
• Bubble Sorte
• QuickSort

Nesta aula, foi realizado o MT1

Nesta aula, foi realizado o MT1

• Recursividade 
• Algoritmos de pesquisa de dados. 

Criacao de metodos recursivos para exponenciacao, multiplicacao, divisao, soma em um array de inteiros, entre outros

Comparacao de desempenho entre metodos recursivos e iterativos

• Pesquisa Sequencial
• Pesquisa Binária

Complexidade Algorítmica

Criacao do algoritmos de Pesquisa Sequencial e exercicios

Introducao a Recursividade e a criacao de metodos recursivos

Continuacao de Exercicios sobre Recursividade

Introducao a Pesquisa Binaria Iterativa e Recursiva

• Aula prática

Introducao ao conceito de pesquisa e a Pesquisa Sequencial

Introducao ao conceito de pesquisa e a Pesquisa Sequencial

Resolução de exercícios: COmplexidade

Exercícios para determinação da Classe e Complexidade de Algorítmos

Exercícios para determinação da Classe e Complexidade de Algorítmos

• Notações Big Oh, Omega, Theta

Tema 2: Complexidade de Algoritmos

 Caraterísticas de algoritmos

 Tipos de Complexidade

 Escalas de complexidade

 Classes de algoritmos de acordo com a sua complexidade

 Determinação da complexidade de algorítmos

Tema 2: Complexidade de Algoritmos

 Caraterísticas de algoritmos

 Tipos de Complexidade

 Escalas de complexidade

 Classes de algoritmos de acordo com a sua complexidade

 Determinação da complexidade de algorítmos

• Revisão sobre algorítmos
• Pensament Algorítmico

Exercicíos Práticos:

 Decomposição;

 Reconhecimento de Padrões

 Abstração

 Pensamento algorítmico

Introdução a disciplina:

 Apresentação do Professor;

 Apresentação dos objectivos da disciplina,

 Metodologia, avaliação, e bibliografia

Tema 1: Pensamento Computacional:

 Decomposição

 Reconhecimento de Padrões

 Abstração

 Pensamento algorítmico