Aulas

Estrutura de dados

Leitura de 12 min

Estrutura de Dados

Organização de Dados

Estruturas de dados são formas de organizar conjuntos de dados na programação, assim como as operações nesses conjuntos.

📚 Roteiro de Estudo

  1. Aprender o que são estruturas de dados
  2. Aprender as principais estruturas de dados independente de linguagem
  3. Como usar estruturas de dados em Python
  4. Como usar estruturas de dados em C
  5. Projeto prático e real de programação usando estruturas de dados
  6. Conceitos avançados: Estruturas Homogêneas/Heterogêneas, Ponteiros, Recursividade, Algoritmos de Pesquisa/Ordenação, Grafos

Avaliação

Prova escrita valendo 6 pontos e trabalho valendo 4 pontos

🗂️ Principais Estruturas de Dados

1. Vetor

Conceito

Um vetor é uma coleção de elementos armazenados de forma contínua, onde todos os elementos são do mesmo tipo e cada posição tem um “endereço” que permite acesso direto.

Exemplo do Mundo Real: Imagine uma prateleira com uma fileira de livros. Cada espaço representa uma posição, e para pegar um livro específico, basta saber o número da posição.

2. Lista (ou Lista Encadeada)

Conceito

Uma lista encadeada é uma sequência de elementos conectados, onde cada elemento “aponta” para o próximo. Os elementos não precisam estar próximos na memória.

Exemplo do Mundo Real: Pense em um trem com vários vagões. Cada vagão está ligado ao próximo por um engate. Para acessar um vagão no meio, você precisa começar pelo primeiro.

3. Pilha

Conceito

Uma pilha funciona no modelo LIFO (Last In, First Out) - o último elemento que entra é o primeiro a sair.

Exemplo do Mundo Real: Uma pilha de livros. Quando você coloca um livro em cima, ele é o primeiro a sair.

4. Fila

Conceito

Uma fila segue o modelo FIFO (First In, First Out) - o primeiro elemento que entra é o primeiro a sair.

Exemplo do Mundo Real: Fila para entrar no cinema. A primeira pessoa é a primeira a entrar.

5. Árvore

Conceito

Uma árvore é uma estrutura hierárquica onde cada elemento (nó) pode ter vários “filhos”. Começa com um nó raiz e se ramifica.

Exemplos do Mundo Real:

  • Árvore Genealógica
  • Sistema de Arquivos
  • Hierarquia Organizacional

🐍 Estruturas de Dados em Python

🔗 Principais Estruturas de Dados no Python

1. Listas

Características

Coleções ordenadas e mutáveis que permitem armazenar diferentes tipos de dados.

MétodoDescrição
append()Adiciona item ao final
remove()Remove primeiro item igual
sort()Ordena a lista
frutas = ["maçã", "banana", "laranja"]
frutas.append("uva")
frutas.remove("banana")
frutas.sort()
print(frutas)  # Output: ['laranja', 'maçã', 'uva']

2. Tupla

Características

Coleções ordenadas e imutáveis. Definidas com parênteses ().

cores = ("vermelho", "verde", "azul")
print(cores[1])  # Output: verde
# cores[1] = "amarelo"  # Erro: Tuplas são imutáveis

3. Sets

Características

Coleções desordenadas e sem duplicatas. Úteis para operações de conjuntos.

MétodoDescrição
add()Adiciona item
remove()Remove item
union()União de sets
linguagens = {"Python", "Java", "C++"}
linguagens.add("Ruby")
linguagens.add("Python")  # Não será adicionado novamente
print(linguagens)  # Output: {'Python', 'Ruby', 'Java', 'C++'}

4. Dicionário

Características

Coleções de pares chave-valor. Úteis para dados identificados por chave.

MétodoDescrição
get()Retorna valor da chave
pop()Remove item
keys()Retorna todas as chaves
aluno = {"nome": "Ana", "idade": 20, "curso": "Engenharia"}
print(aluno["nome"])  # Output: Ana
aluno["idade"] = 21
aluno.pop("curso")
print(aluno)  # Output: {'nome': 'Ana', 'idade': 21}

🔗 Relação: Python vs Estruturas Clássicas

Estrutura ClássicaEquivalente em Python
Vetorlist (array dinâmico)
Lista EncadeadaClasses personalizadas
Pilhalist com append()/pop() ou deque
Filacollections.deque
ÁrvoreClasses personalizadas ou binarytree

Implementação de Pilha em Python

pilha = []
pilha.append(1)  # Empilha 1
pilha.append(2)  # Empilha 2
pilha.pop()      # Remove 2 (topo)
print(pilha)     # Output: [1]

Implementação de Fila em Python

from collections import deque
 
fila = deque()
fila.append(1)   # Adiciona na fila
fila.append(2)
fila.popleft()   # Remove o primeiro (1)
print(fila)      # Output: deque([2])

Implementação de Lista Encadeada em Python

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None
 
class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
 
    def add(self, data):
        new_node = Node(data)
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node
 
lista_encadeada = LinkedList()
lista_encadeada.add(1)
lista_encadeada.add(2)

Implementação de Árvore em Python

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None
 
root = Node(10)
root.left = Node(5)
root.right = Node(15)

📘 Conceitos Avançados

1. Estruturas de Dados Homogêneas

Conceito

Armazenam elementos do mesmo tipo de dado. Ideais quando todos os dados seguem o mesmo formato.

Exemplos: Vetores (arrays), Matrizes

Aplicações: Listas de números, Tabelas de notas

#include <stdio.h>
 
int main() {
    int numeros[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        printf("Elemento %d: %d\n", i, numeros[i]);
    }
    return 0;
}

2. Estruturas de Dados Heterogêneas

Conceito

Armazenam diferentes tipos de dados. Úteis para representar entidades com múltiplas características.

Exemplo: struct em C

Aplicações: Cadastro de alunos (nome, idade, nota)

#include <stdio.h>
 
struct Aluno {
    char nome[50];
    int idade;
    float nota;
};
 
int main() {
    struct Aluno a1 = {"Maria", 17, 8.5};
    printf("Nome: %s\nIdade: %d\nNota: %.2f\n", a1.nome, a1.idade, a1.nota);
    return 0;
}

3. Ponteiros

Conceito

Variáveis que armazenam o endereço de memória de outra variável.

Aplicações:

  • Acesso eficiente a arrays
  • Alocação dinâmica de memória
  • Estruturas ligadas (listas, árvores)
#include <stdio.h>
 
int main() {
    int x = 10;
    int *p = &x;
    printf("Valor de x: %d\n", x);
    printf("Endereco de x: %p\n", p);
    printf("Valor apontado por p: %d\n", *p);
    return 0;
}

4. Recursividade

Conceito

Ocorre quando uma função chama a si mesma para resolver subproblemas menores.

Aplicações: Fatorial, Fibonacci, Árvores, Busca em profundidade

#include <stdio.h>
 
int fatorial(int n) {
    if (n <= 1) return 1;
    return n * fatorial(n - 1);
}
 
int main() {
    int resultado = fatorial(5);
    printf("Fatorial de 5: %d\n", resultado);
    return 0;
}

5. Algoritmos de Pesquisa e Ordenação

Tipos de Pesquisa

AlgoritmoDescrição
Pesquisa LinearPercorre todos os elementos
Pesquisa BináriaRequer vetor ordenado

Tipos de Ordenação

AlgoritmoDescrição
Ordenação por SeleçãoEncontra o menor e coloca no início
Bubble SortTroca elementos vizinhos fora de ordem

Pesquisa Linear

int buscaLinear(int v[], int tamanho, int chave) {
    for (int i = 0; i < tamanho; i++) {
        if (v[i] == chave) return i;
    }
    return -1;
}

Pesquisa Binária

int buscaBinaria(int v[], int inicio, int fim, int chave) {
    while (inicio <= fim) {
        int meio = (inicio + fim) / 2;
        if (v[meio] == chave) return meio;
        else if (chave < v[meio]) fim = meio - 1;
        else inicio = meio + 1;
    }
    return -1;
}

Bubble Sort

void bubbleSort(int v[], int n) {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (v[j] > v[j + 1]) {
                int temp = v[j];
                v[j] = v[j + 1];
                v[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

6. Grafos

Conceito

Um grafo é um conjunto de vértices (nós) conectados por arestas (ligações).

TipoDescrição
DirigidoCom direção
Não-dirigidoSem direção
PonderadoCom peso nas arestas

Aplicações: Mapas de cidades, Redes sociais, Roteamento na internet

Matriz de Adjacência

#include <stdio.h>
 
#define V 4
 
void printGrafo(int grafo[V][V]) {
    for (int i = 0; i < V; i++) {
        for (int j = 0; j < V; j++) {
            printf("%d ", grafo[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}
 
int main() {
    int grafo[V][V] = {
        {0, 1, 0, 0},
        {1, 0, 1, 1},
        {0, 1, 0, 1},
        {0, 1, 1, 0}
    };
 
    printGrafo(grafo);
    return 0;
}

✅ Sugestões de Estudo

Dicas

  • Refaça os códigos manualmente
  • Tente implementar usando alocação dinâmica
  • Crie pequenos projetos aplicando múltiplos conceitos
  • Resolva exercícios de lógica com ponteiros e recursão
  • Use IA para criar questões e testar seu conhecimento

📝 Lista de Exercícios

Questões 1-10

1. (Vetor) Em relação a vetores, assinale a alternativa correta:

a) Permitem armazenar elementos de tipos diferentes. b) Os elementos são armazenados de forma não contígua na memória. c) Permitem acesso direto aos elementos por índice. d) Não possuem tamanho fixo em linguagens como C. e) Sempre funcionam como listas encadeadas.

2. (Lista Encadeada) Qual das alternativas descreve corretamente uma lista encadeada?

a) Estrutura homogênea que exige alocação contígua na memória. b) Cada elemento aponta para o próximo, sem necessidade de estarem lado a lado na memória. c) Estrutura LIFO utilizada para empilhar dados. d) Organização hierárquica com um nó raiz e nós filhos. e) Armazena sempre dados do mesmo tipo.

3. (Pilha) Sobre o funcionamento de uma pilha, é correto afirmar que:

a) O primeiro elemento inserido é o primeiro a ser retirado. b) O último elemento inserido é o primeiro a ser retirado. c) Não é possível remover elementos de uma pilha. d) Pilhas são usadas apenas em cálculos matemáticos. e) É uma estrutura exclusiva de linguagens orientadas a objetos.

4. (Fila) Uma fila segue qual política de acesso?

a) LIFO – Last In, First Out. b) FIFO – First In, First Out. c) FILO – First In, Last Out. d) ALEATÓRIA – Ordem de prioridade definida pelo programador. e) BINÁRIA – Ordem determinada por comparação de valores.

5. (Árvore) Na estrutura de dados árvore, o elemento que não possui pai é chamado de:

a) Nó folha. b) Nó interno. c) Raiz. d) Subnó. e) Galho.

6. (Python – Lista) No Python, qual método é usado para adicionar um elemento ao final de uma lista?

a) add() b) insert() c) append() d) push() e) extend()

7. (Python – Tupla) Sobre tuplas no Python, assinale a alternativa correta:

a) São mutáveis e permitem adição de novos elementos. b) São imutáveis e definidas com parênteses. c) São semelhantes a listas, mas armazenam apenas strings. d) São coleções desordenadas sem elementos duplicados. e) Podem ser alteradas usando o método update().

8. (Conceitos – Ponteiros) Em C, um ponteiro armazena:

a) Um tipo de dado inteiro que representa um índice. b) O endereço de memória de outra variável. c) Apenas endereços de variáveis inteiras. d) Sempre um valor fixo definido em tempo de compilação. e) Um vetor de valores contínuos.

9. (Pesquisa Binária) Para aplicar a pesquisa binária em um vetor, é necessário que:

a) O vetor esteja ordenado. b) O vetor tenha elementos únicos. c) O vetor seja armazenado em forma de árvore. d) Seja utilizada recursividade obrigatoriamente. e) O vetor tenha apenas números inteiros.

10. (Grafos) Um grafo ponderado é aquele em que:

a) Todos os nós possuem o mesmo grau. b) Cada aresta possui um peso associado. c) Não existe direção nas arestas. d) Os vértices estão organizados em níveis hierárquicos. e) Cada nó está conectado a todos os outros.

Gabarito 1-10

  1. c | 2. b | 3. b | 4. b | 5. c | 6. c | 7. b | 8. b | 9. a | 10. b

Questões 11-15

11. (Vetor x Lista Encadeada) Qual é a principal vantagem de uma lista encadeada em relação a um vetor em C?

a) Permite acesso direto a qualquer elemento pelo índice. b) Utiliza menos memória em todos os casos. c) Inserções e remoções no início não exigem deslocamento de elementos. d) Sempre armazena elementos do mesmo tipo. e) Ordena os elementos automaticamente.

12. (Fila de Prioridade) Uma fila de prioridade difere de uma fila comum porque:

a) Os elementos são atendidos pela ordem de chegada. b) Cada elemento é atendido de acordo com um peso ou prioridade. c) Apenas números inteiros podem ser armazenados. d) Utiliza sempre uma estrutura de pilha. e) Não permite remoção de elementos.

13. (Python – Sets) Considere o código:

dados = {1, 2, 3}
dados.add(2)
print(dados)

O que será impresso?

a) {1, 2, 3, 2} b) {1, 2, 3} c) [1, 2, 3] d) {2, 3} e) Erro de execução.

14. (Recursividade) Sobre recursividade, assinale a alternativa correta:

a) Toda função recursiva deve ter um caso base para evitar chamadas infinitas. b) Recursividade não pode ser usada em árvores. c) Funções recursivas não utilizam a pilha de execução. d) Sempre é mais eficiente que a solução iterativa. e) Só pode ser usada com números inteiros.

15. (Grafos – Matriz de Adjacência) Na representação de um grafo não direcionado por matriz de adjacência:

a) A matriz é sempre simétrica em relação à diagonal principal. b) O número de linhas é sempre diferente do número de colunas. c) Não é possível representar grafos completos. d) Apenas arestas ponderadas podem ser representadas. e) O valor 0 sempre indica que existe aresta entre dois vértices.

Gabarito 11-15

  1. c | 12. b | 13. b | 14. a | 15. a

🚀 Projeto Prático: Agente de FAQ com IA

Dica Importante

Este trabalho foi planejado para que você use IA em todo o processo. Use IAs para te guiar na solução de problemas e na programação. Documente todo o processo, incluindo problemas e soluções.

Visão Geral

Construir um agente inteligente que responda perguntas usando documentos reais (PDFs, textos, links) como base de conhecimento, utilizando o framework Agno e aplicando estruturas de dados.

O sistema deve:

  1. Receber documentos (manuais, editais, apostilas)
  2. Ler e organizar conteúdo usando estruturas de dados
  3. Armazenar informações em vector store
  4. Responder perguntas usando IA
  5. Demonstrar via API ou página web

🎯 Objetivo

  • Aprender na prática como estruturas de dados são usadas em projetos reais
  • Desenvolver um agente de IA com busca inteligente (RAG)
  • Treinar raciocínio lógico criando fluxos de decisão
  • Documentar o projeto explicando cada estrutura aplicada

📦 Entregáveis

ItemDescrição
Código-fonteRepositório com README
VídeoAté 5 min mostrando funcionamento
Relatório1 página explicando estruturas usadas
DemonstraçãoAo vivo

📋 Passo a Passo

Etapa 1 — Coleta e Preparação

  • Escolha documentos para a base do FAQ
  • Lista: todos os arquivos a processar
  • Set: remover duplicados
  • Fila: ordem de processamento

Etapa 2 — Chunking e Indexação

  • Divida documentos em blocos de texto (chunks)
  • Armazene em vetor para acesso rápido
  • Gere embeddings e salve em vector store
  • Use dicionário: {id_chunk: {"texto": "...", "fonte": "arquivo.pdf"}}

Etapa 3 — Criando o Agente

  • Configure agente no Agno com:
    • Ferramenta de busca no vector store
    • Memória para perguntas anteriores
    • Árvore de decisão para classificar perguntas
  • Perguntas em fila processadas na ordem
  • Use pilha para busca em profundidade (DFS)

Etapa 4 — Fluxo de Raciocínio

EstruturaUso
ÁrvoreClassificar perguntas em categorias
PilhaSeguir links/relações entre conteúdos
GrafoMapear relações entre tópicos
ListaHistórico de respostas

Etapa 5 — API e Demonstração

  • Crie API com FastAPI (endpoint /ask)
  • Opcionalmente, página web básica
  • Demonstre com 3 perguntas reais

🗂️ Onde Cada Estrutura Aparece

EstruturaAplicação no Projeto
VetorLista de chunks de texto
Lista encadeadaPipeline de processamento
PilhaBusca em profundidade (DFS)
FilaGerenciar perguntas e documentos
ÁrvoreRoteamento de perguntas
DicionárioÍndice {id → dados}
SetRemover duplicatas
GrafoConexões entre tópicos

📊 Critérios de Avaliação (6 pontos)

CritérioPontos
Funcionalidade do agente2 pts
Uso correto das estruturas2 pts
Relatório1 pt
Demonstração/vídeo1 pt

⭐ Extras (Opcional)

  • Criar vários agentes com funções diferentes
  • Adicionar feedback do usuário
  • Fazer análise de métricas

📅 Cronograma

DataAtividade
08/08/2025Início - Ler conceitos e começar trabalho
09/10/2025Entrega do trabalho
21/11/2025Prova (conteúdo: esta página + trabalho)

Avaliação

  • Trabalho: 6 pontos
  • Prova: 4 pontos
  • Individual

Visão de gráfico

Backlinks