Estruturas de Dados para Inteligência Artificial

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As estruturas de dados, como "listas, filas e pilhas", desempenham um papel essencial no desenvolvimento de sistemas, pois representam diferentes funcionalidades computacionais distintas. Em nossa Unidade de Aprendizagem 01, você será imerso no conhecimento fundamental dessas estruturas, compreendendo os conceitos-chave por trás de listas, filas e pilhas, além de dominar a habilidade de implementá-las utilizando a linguagem de programação Python.

As árvores binárias, complexas e frequentemente empregadas em diversos domínios, encontram-se no epicentro de inúmeras aplicações. Essas estruturas, que derivam da teoria dos grafos, têm dado origem a dois algoritmos de busca cruciais: o algoritmo de busca em largura (BFS) e o algoritmo de busca em profundidade (DFS). Em nosso estudo, você mergulhará na implementação e análise dessas árvores binárias, utilizando Python como ferramenta para compreender e aplicar tanto o BFS quanto o DFS.

As tabelas hash, também denominadas tabelas de dispersão ou tabelas de espelhamento, constituem a espinha dorsal do armazenamento de conjuntos de valores, nos quais cada valor é atribuído a uma chave específica. Essa abordagem tem aplicações que variam desde sistemas de armazenamento de dados simples até soluções complexas, como a gestão do tráfego aéreo. Com o desenvolvimento das tabelas hash, novos horizontes foram abertos, incluindo a exploração de conceitos como a resolução de conflitos por meio de ponteiros, algo crucial quando múltiplos dados precisam ser armazenados, como em ambientes de Big Data.

Neste contexto, nossa Unidade de Aprendizagem se concentrará no entendimento operacional das tabelas hash, abordando as colisões que podem surgir e explorando sua implementação prática usando a linguagem de programação Python. É uma oportunidade para aprofundar seu entendimento sobre essas estruturas cruciais no mundo da programação.

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