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Translated into Portuguese, Brazil. (#161)
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Édipo Nascimento
Oleksii Trekhleb
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70ec623cbf
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09a354ac9b
288
README.pt-BT.md
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288
README.pt-BT.md
Normal file
@ -0,0 +1,288 @@
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# Estrutura de Dados e Algoritmos em JavaScript
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[](https://travis-ci.org/trekhleb/javascript-algorithms)
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[](https://codecov.io/gh/trekhleb/javascript-algorithms)
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Este repositório contém exemplos baseados em JavaScript de muitos
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algoritmos e estruturas de dados populares.
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Cada algoritmo e estrutura de dado possui seu próprio README
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com explicações relacionadas e links para leitura adicional (incluindo
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vídeos para YouTube)
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_Leia isto em outros idiomas:_
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[_简体中文_](README.zh-CN.md),
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[_繁體中文_](README.zh-TW.md),
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[_한국어_](README.ko-KR.md),
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[_Polski_](README.pl-PL.md),
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[_Français_](README.fr-FR.md),
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[_Español_](README.es-ES.md)
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[_Português_](README.pt-BR.md)
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> Nós estamos escrevendo um livro que explicará claramente, em datalhes, os principais algoritmos.
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Se você deseja ser notificado quando o livro "Algoritmos em JavaScript”
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for lançado, [clique aqui](https://upscri.be/402324/).
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## Data Structures
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Uma estrutura de dados é uma maneira particular de organizar e armazenar dados em um computador para que ele possa
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ser acessado e modificado de forma eficiente. Mais precisamente, uma estrutura de dados é uma coleção de dados
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valores, as relações entre eles e as funções ou operações que podem ser aplicadas a
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os dados.
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`B` - Iniciante, `A` - Avançado
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* `B` [Linked List](src/data-structures/linked-list)
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* `B` [Doubly Linked List](src/data-structures/doubly-linked-list)
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* `B` [Queue](src/data-structures/queue)
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* `B` [Stack](src/data-structures/stack)
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* `B` [Hash Table](src/data-structures/hash-table)
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* `B` [Heap](src/data-structures/heap)
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* `B` [Priority Queue](src/data-structures/priority-queue)
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* `A` [Trie](src/data-structures/trie)
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* `A` [Tree](src/data-structures/tree)
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* `A` [Binary Search Tree](src/data-structures/tree/binary-search-tree)
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* `A` [AVL Tree](src/data-structures/tree/avl-tree)
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* `A` [Red-Black Tree](src/data-structures/tree/red-black-tree)
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* `A` [Segment Tree](src/data-structures/tree/segment-tree) - com exemplos de consultas min / max / sum range
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* `A` [Fenwick Tree](src/data-structures/tree/fenwick-tree) (Árvore indexada binária)
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* `A` [Graph](src/data-structures/graph) (ambos dirigidos e não direcionados)
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* `A` [Disjoint Set](src/data-structures/disjoint-set)
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* `A` [Bloom Filter](src/data-structures/bloom-filter)
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## Algoritmos
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Um algoritmo é uma especificação inequívoca de como resolver uma classe de problemas. Isto é
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um conjunto de regras que define precisamente uma sequência de operações.
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`B` - Iniciante, `A` - Avançado
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### Algoritmos por Tópico
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* **Matemática**
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* `B` [Manipulação Bit](src/algorithms/math/bits) - set/get/update/clear bits, multiplicação / divisão por dois, tornar negativo etc.
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* `B` [Fatorial](src/algorithms/math/factorial)
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* `B` [Número de Fibonacci](src/algorithms/math/fibonacci)
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* `B` [Teste de Primalidade](src/algorithms/math/primality-test) (método de divisão experimental)
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* `B` [Algoritmo Euclidiano](src/algorithms/math/euclidean-algorithm) - calcular o maior divisor comum (GCD)
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* `B` [Mínimo múltiplo comum](src/algorithms/math/least-common-multiple) (LCM)
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* `B` [Peneira de Eratóstenes](src/algorithms/math/sieve-of-eratosthenes) - encontrar todos os números primos até um determinado limite
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* `B` [Potência de dois](src/algorithms/math/is-power-of-two) - verifique se o número é a potência de dois (algoritmos ingênuos e bit a bit)
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* `B` [Triângulo de Pascal](src/algorithms/math/pascal-triangle)
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* `B` [Número complexo](src/algorithms/math/complex-number) - números complexos e operações básicas com eles
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* `A` [Partição inteira](src/algorithms/math/integer-partition)
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* `A` [Algoritmo Liu Hui π](src/algorithms/math/liu-hui) - cálculos aproximados de π baseados em N-gons
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* **Conjuntos**
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* `B` [Produto cartesiano](src/algorithms/sets/cartesian-product) - produto de vários conjuntos
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* `B` [Permutações de Fisher–Yates](src/algorithms/sets/fisher-yates) - permutação aleatória de uma sequência finita
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* `A` [Potência e Conjunto](src/algorithms/sets/power-set) - todos os subconjuntos de um conjunto
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* `A` [Permutações](src/algorithms/sets/permutations) (com e sem repetições)
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* `A` [Combinações](src/algorithms/sets/combinations) (com e sem repetições)
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* `A` [Mais longa subsequência comum](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence) (LCS)
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* `A` [Maior subsequência crescente](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence)
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* `A` [Supersequência Comum mais curta](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence) (SCS)
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* `A` [Problema da mochila](src/algorithms/sets/knapsack-problem) - "0/1" e "Não consolidado"
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* `A` [Máximo Subarray](src/algorithms/sets/maximum-subarray) - "Força bruta" e " Programação Dinâmica" versões (Kadane's)
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* `A` [Soma de Combinação](src/algorithms/sets/combination-sum) - encontre todas as combinações que formam uma soma específica
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* **Cadeia de Caracteres**
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* `B` [Hamming Distance](src/algorithms/string/hamming-distance) - número de posições em que os símbolos são diferentes
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* `A` [Levenshtein Distance](src/algorithms/string/levenshtein-distance) - distância mínima de edição entre duas sequências
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* `A` [Knuth–Morris–Pratt Algorithm](src/algorithms/string/knuth-morris-pratt) (Algoritmo KMP) - pesquisa de substring (correspondência de padrão)
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* `A` [Z Algorithm](src/algorithms/string/z-algorithm) - pesquisa de substring (correspondência de padrão)
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* `A` [Rabin Karp Algorithm](src/algorithms/string/rabin-karp) - pesquisa de substring
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* `A` [Longest Common Substring](src/algorithms/string/longest-common-substring)
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* `A` [Regular Expression Matching](src/algorithms/string/regular-expression-matching)
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* **Buscas**
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* `B` [Linear Search](src/algorithms/search/linear-search)
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* `B` [Jump Search](src/algorithms/search/jump-search) (ou Bloquear pesquisa) - pesquisar na matriz ordenada
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* `B` [Binary Search](src/algorithms/search/binary-search) - pesquisar na matriz ordenada
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* `B` [Interpolation Search](src/algorithms/search/interpolation-search) - pesquisar em matriz classificada uniformemente distribuída
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* **Classificação**
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* `B` [Bubble Sort](src/algorithms/sorting/bubble-sort)
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* `B` [Selection Sort](src/algorithms/sorting/selection-sort)
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* `B` [Insertion Sort](src/algorithms/sorting/insertion-sort)
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* `B` [Heap Sort](src/algorithms/sorting/heap-sort)
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* `B` [Merge Sort](src/algorithms/sorting/merge-sort)
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* `B` [Quicksort](src/algorithms/sorting/quick-sort) - implementações local e não local
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* `B` [Shellsort](src/algorithms/sorting/shell-sort)
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* `B` [Counting Sort](src/algorithms/sorting/counting-sort)
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* `B` [Radix Sort](src/algorithms/sorting/radix-sort)
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* **Arvóres**
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* `B` [Depth-First Search](src/algorithms/tree/depth-first-search) (DFS)
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* `B` [Breadth-First Search](src/algorithms/tree/breadth-first-search) (BFS)
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* **Gráficos**
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* `B` [Depth-First Search](src/algorithms/graph/depth-first-search) (DFS)
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* `B` [Breadth-First Search](src/algorithms/graph/breadth-first-search) (BFS)
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* `B` [Kruskal’s Algorithm](src/algorithms/graph/kruskal) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
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* `A` [Dijkstra Algorithm](src/algorithms/graph/dijkstra) - encontrar caminhos mais curtos para todos os vértices do grafo a partir de um único vértice
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* `A` [Bellman-Ford Algorithm](src/algorithms/graph/bellman-ford) - encontrar caminhos mais curtos para todos os vértices do grafo a partir de um único vértice
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* `A` [Floyd-Warshall Algorithm](src/algorithms/graph/floyd-warshall) - encontrar caminhos mais curtos entre todos os pares de vértices
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* `A` [Detect Cycle](src/algorithms/graph/detect-cycle) - para gráficos direcionados e não direcionados (versões baseadas em DFS e Conjunto Disjuntivo)
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* `A` [Prim’s Algorithm](src/algorithms/graph/prim) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
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* `A` [Topological Sorting](src/algorithms/graph/topological-sorting) - Métodos DFS
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* `A` [Articulation Points](src/algorithms/graph/articulation-points) -O algoritmo de Tarjan (baseado em DFS)
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* `A` [Bridges](src/algorithms/graph/bridges) - Algoritmo baseado em DFS
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* `A` [Eulerian Path and Eulerian Circuit](src/algorithms/graph/eulerian-path) - Algoritmo de Fleury - Visite todas as bordas exatamente uma vez
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* `A` [Hamiltonian Cycle](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - Visite todas as bordas exatamente uma vez
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* `A` [Strongly Connected Components](src/algorithms/graph/strongly-connected-components) - Algoritmo de Kosaraju's
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* `A` [Travelling Salesman Problem](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - rota mais curta possível que visita cada cidade e retorna à cidade de origem
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* **criptografia**
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* `B` [Polynomial Hash](src/algorithms/cryptography/polynomial-hash) - função de hash de rolagem baseada em polinômio
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* **Sem categoria**
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* `B` [Tower of Hanoi](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower)
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* `B` [Square Matrix Rotation](src/algorithms/uncategorized/square-matrix-rotation) - algoritmo no local
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* `B` [Jump Game](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - backtracking, programação dinâmica (top-down + bottom-up) e exemplos gananciosos
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* `B` [Unique Paths](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) - backtracking, programação dinâmica e exemplos baseados no triângulo de Pascal
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* `B` [Rain Terraces](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - trapping problema da água da chuva (programação dinâmica e versões de força bruta)
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* `A` [N-Queens Problem](src/algorithms/uncategorized/n-queens)
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* `A` [Knight's Tour](src/algorithms/uncategorized/knight-tour)
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### Algoritmos por Paradigma
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Um paradigma algorítmico é um método ou abordagem genérica subjacente ao design de uma classe
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de algoritmos. É uma abstração maior do que a noção de um algoritmo, assim como
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algoritmo é uma abstração maior que um programa de computador.
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* **Força bruta** - look at all the possibilities and selects the best solution
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* `B` [Linear Search](src/algorithms/search/linear-search)
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* `B` [Rain Terraces](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - trapping problema da água da chuva
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* `A` [Maximum Subarray](src/algorithms/sets/maximum-subarray)
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* `A` [Travelling Salesman Problem](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - rota mais curta possível que visita cada cidade e retorna à cidade de origem
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* **Greedy** - choose the best option at the current time, without any consideration for the future
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* `B` [Jump Game](src/algorithms/uncategorized/jump-game)
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* `A` [Unbound Knapsack Problem](src/algorithms/sets/knapsack-problem)
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* `A` [Dijkstra Algorithm](src/algorithms/graph/dijkstra) - finding shortest path to all graph vertices
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* `A` [Prim’s Algorithm](src/algorithms/graph/prim) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
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* `A` [Kruskal’s Algorithm](src/algorithms/graph/kruskal) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
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* **Divide and Conquer** - dividir o problema em partes menores e depois resolver essas partes
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* `B` [Binary Search](src/algorithms/search/binary-search)
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* `B` [Tower of Hanoi](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower)
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* `B` [Pascal's Triangle](src/algorithms/math/pascal-triangle)
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* `B` [Euclidean Algorithm](src/algorithms/math/euclidean-algorithm) - calculate the Greatest Common Divisor (GCD)
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* `B` [Merge Sort](src/algorithms/sorting/merge-sort)
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* `B` [Quicksort](src/algorithms/sorting/quick-sort)
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* `B` [Tree Depth-First Search](src/algorithms/tree/depth-first-search) (DFS)
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* `B` [Graph Depth-First Search](src/algorithms/graph/depth-first-search) (DFS)
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* `B` [Jump Game](src/algorithms/uncategorized/jump-game)
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* `A` [Permutations](src/algorithms/sets/permutations) (com e sem repetições)
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* `A` [Combinations](src/algorithms/sets/combinations) (com e sem repetições)
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* **Dynamic Programming** - criar uma solução usando sub-soluções encontradas anteriormente
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* `B` [Fibonacci Number](src/algorithms/math/fibonacci)
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* `B` [Jump Game](src/algorithms/uncategorized/jump-game)
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* `B` [Unique Paths](src/algorithms/uncategorized/unique-paths)
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* `B` [Rain Terraces](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - trapping problema da água da chuva
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* `A` [Levenshtein Distance](src/algorithms/string/levenshtein-distance) - distância mínima de edição entre duas sequências
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* `A` [Longest Common Subsequence](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence) (LCS)
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* `A` [Longest Common Substring](src/algorithms/string/longest-common-substring)
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* `A` [Longest Increasing Subsequence](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence)
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* `A` [Shortest Common Supersequence](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence)
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* `A` [0/1 Knapsack Problem](src/algorithms/sets/knapsack-problem)
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* `A` [Integer Partition](src/algorithms/math/integer-partition)
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* `A` [Maximum Subarray](src/algorithms/sets/maximum-subarray)
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* `A` [Bellman-Ford Algorithm](src/algorithms/graph/bellman-ford) - encontrando o caminho mais curto para todos os vértices do gráfico
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* `A` [Floyd-Warshall Algorithm](src/algorithms/graph/floyd-warshall) - encontrar caminhos mais curtos entre todos os pares de vértices
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* `A` [Regular Expression Matching](src/algorithms/string/regular-expression-matching)
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* **Backtracking** - da mesma forma que a força bruta, tente gerar todas as soluções possíveis, mas cada vez que você gerar a próxima solução, você testará
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se satisfizer todas as condições, e só então continuar gerando soluções subseqüentes. Caso contrário, volte atrás e siga um caminho diferente para encontrar uma solução. Normalmente, a passagem DFS do espaço de estados está sendo usada.
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* `B` [Jump Game](src/algorithms/uncategorized/jump-game)
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* `B` [Unique Paths](src/algorithms/uncategorized/unique-paths)
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* `A` [Hamiltonian Cycle](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - Visite todos os vértices exatamente uma vez
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* `A` [N-Queens Problem](src/algorithms/uncategorized/n-queens)
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* `A` [Knight's Tour](src/algorithms/uncategorized/knight-tour)
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* `A` [Combination Sum](src/algorithms/sets/combination-sum) - encontre todas as combinações que formam uma soma específica
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* **Branch & Bound** - lembre-se da solução de menor custo encontrada em cada etapa do retrocesso
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pesquisar e usar o custo da solução de menor custo encontrada até o limite inferior do custo de
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solução de menor custo para o problema, a fim de descartar soluções parciais com custos maiores que o
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solução de menor custo encontrada até o momento. Normalmente, a travessia BFS em combinação com a passagem DFS do espaço de estados
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árvore está sendo usada
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## Como usar este repositório
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**Instalar todas as dependências**
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npm install
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```
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**Executar o ESLint**
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Você pode querer executá-lo para verificar a qualidade do código.
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```
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npm run lint
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```
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**Execute todos os testes**
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```
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npm test
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```
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**Executar testes por nome**
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npm test -- 'LinkedList'
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```
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**Parque infantil**
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Você pode brincar com estruturas de dados e algoritmos em `./src/playground/playground.js` arquivar e escrever
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testes para isso em `./src/playground/__test__/playground.test.js`.
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Em seguida, basta executar o seguinte comando para testar se o código do seu playground funciona conforme o esperado:
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```
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npm test -- 'playground'
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## Informação útil
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### Referências
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[▶ Estruturas de dados e algoritmos no YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8)
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### Notação Big O
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Ordem de crescimento dos algoritmos especificados em notação Big O.
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Fonte: [Notação Big-O dicas](http://bigocheatsheet.com/).
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Abaixo está a lista de algumas das notações Big O mais usadas e suas comparações de desempenho em relação aos diferentes tamanhos dos dados de entrada.
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| Notação Big-O | Cálculos para 10 elementos | Cálculos para 100 elementos | Cálculos para 1000 elementos |
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| -------------- | ---------------------------- | ----------------------------- | ------------------------------- |
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| **O(1)** | 1 | 1 | 1 |
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| **O(log N)** | 3 | 6 | 9 |
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| **O(N)** | 10 | 100 | 1000 |
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| **O(N log N)** | 30 | 600 | 9000 |
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| **O(N^2)** | 100 | 10000 | 1000000 |
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| **O(2^N)** | 1024 | 1.26e+29 | 1.07e+301 |
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| **O(N!)** | 3628800 | 9.3e+157 | 4.02e+2567 |
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### Complexidade de operações de estrutura de dados
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| estrutura de dados | Acesso | Busca | Inserção | Eliminação | comentários |
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| ----------------------- | :-------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-------- |
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| **Array** | 1 | n | n | n | |
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| **Stack** | n | n | 1 | 1 | |
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| **Queue** | n | n | 1 | 1 | |
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| **Linked List** | n | n | 1 | 1 | |
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| **Hash Table** | - | n | n | n | Em caso de uma função hash perfeita, os custos seriam O (1) |
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| **Binary Search Tree** | n | n | n | n | No caso de custos de árvore equilibrados seria O (log (n))
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| **B-Tree** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
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| **Red-Black Tree** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
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| **AVL Tree** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
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| **Bloom Filter** | - | 1 | 1 | - | Falsos positivos são possíveis durante a pesquisa |
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### Array Sorting Algorithms Complexity
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| Nome | Melhor | Média | Pior | Mémoria | Estável | comentários |
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| --------------------- | :-------------: | :-----------------: | :-----------------: | :-------: | :-------: | :-------- |
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| **Bubble sort** | n | n<sup>2</sup> | n<sup>2</sup> | 1 | Sim | |
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| **Insertion sort** | n | n<sup>2</sup> | n<sup>2</sup> | 1 | Sim | |
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| **Selection sort** | n<sup>2</sup> | n<sup>2</sup> | n<sup>2</sup> | 1 | Não | |
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| **Heap sort** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | 1 | Não | |
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| **Merge sort** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | n | Sim | |
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| **Quick sort** | n log(n) | n log(n) | n<sup>2</sup> | log(n) | Não | O Quicksort geralmente é feito no local com o espaço de pilha O O(log(n)) stack space |
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| **Shell sort** | n log(n) | depende da sequência de lacunas | n (log(n))<sup>2</sup> | 1 | Não | |
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| **Counting sort** | n + r | n + r | n + r | n + r | Sim | r - maior número na matriz |
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| **Radix sort** | n * k | n * k | n * k | n + k | Sim | k - comprimento da chave mais longa |
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