• 1.1 Algoritmos, Estruturas de Dados e Programas
• 1.2 Tipos de Dados e Tipos Abstratos de Dados
• 1.3 Medida do Tempo de Execução de um Programa
• 1.3.1 Comportamento Assintótico de Funções
• 1.3.2 Classes de Comportamento Assintótico
• 1.4 Técnicas de Analise de Algoritmos
• 1.5 Pascal
• Notas Bibliograficas
• Exercícios

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2 Paradigmas de Projeto de Algoritmos

• 2.1 Indução
• 2.2 Recursividade
• 2.2.1 Como Implementar Recursividade
• 2.2.2 Quando Não Usar Recursividade
• 2.3 Algoritmos Tentativa e Erro
• 2.4 Divisão e Conquista
• 2.5 Balanceamento
• 2.6 Programação Din‰mica
• 2.7 Algoritmos Gulosos
• 2.8 Algoritmos Aproximados
• Notas Bibliográficas
• Exercícios
• Programação Dinâmica
• Algoritmos Gulosos
• Algoritmos Aproximados
• Notas Bibliograficas
• Exercícios

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3 Estruturas de Dados Básicas

• 3.1 Listas Lineares
  • 3.1.1 Implementação de Listas por meio de Arranjos
  • 3.1.2 Implementação de Listas por meio de Apontadores
• 3.2 Pilhas
  • 3.2.1 Implementação de Pilhas por meio de Arranjos
  • 3.2.2 Implementação de Pilhas por meio de Apontadores
• 3.3 Filas
  • 3.3.1 Implementação de Filas por meio de Arranjos
  • 3.3.2 Implementação de Filas por meio de Apontadores
• Notas Bibliográficas
• Exercícios

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4 Ordenação

• 4.1 Ordenação Interna
• 4.1.1 Ordenação por Seleção
• 4.1.2 Ordenação por Inserção
• 4.1.3 Shellsort
• 4.1.4 Quicksort
• 4.1.5 Heapsort
• 4.1.6 Ordenação Parcial
• 4.1.7 Ordenação em Tempo Linear
• 4.2 Ordenação Externa
• 4.2.1 Intercalação Balanceada de Vários Caminhos
• 4.2.2 Implementação por meio de Seleção por Substituição
• 4.2.3 Considerações Práticas
• 4.2.4 Intercalação Polifásica
• 4.2.5 Quicksort Externo
• Notas Bibliográficas
• Exercícios

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5 Pesquisa em Memória Primária

• 5.1 Pesquisa Sequencial
• 5.2 Pesquisa Binária
• 5.3 çrvores de Pesquisa
  • 5.3.1 Arvores Binárias de Pesquisa sem Balanceamento
  • 5.3.2 Arvores Binárias de Pesquisa com Balanceamento
• 5.4 Pesquisa Digital
  • 5.4.1 Trie
  • 5.4.2 Patricia
• 5.5 Transformação de Chave (Hashing)
  • 5.5.1 Funções de Transformação
  • 5.5.2 Listas Encadeadas
  • 5.5.3 Endereçamento Aberto
  • 5.5.4 Hashing Perfeito com Ordem Preservada
  • 5.5.5 Hashing Perfeito Usando Espaço Quase Ótimo
• Notas Bibliográficas
• Exercícios

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6 Pesquisa em Memória Secundária

• 6.1 Modelo de Computação para Memória Secundária
  • 6.1.1 Memória Virtual
  • 6.1.2 Implementação de um Sistema de Paginação
• 6.2 Acesso Sequencial Indexado
  • 6.2.1 Discos Ópticos de Apenas-Leitura
• 6.3 Ã�rvores de Pesquisa
  • 6.3.1 Ã�rvores B
  • 6.3.2 Ã�rvores B*
  • 6.3.3 Acesso Concorrente em Ã�rvores B*
  • 6.3.4 Considerações Práticas
• Notas Bibliográficas
• Exercícios

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7 Algoritmos em Grafos

• 7.1 Definições Básicas
• 7.2 O Tipo Abstrato de Dados Grafo
  • 7.2.1 Implementação por meio de Matrizes de Adjacência
  7.2.2 Implementação por meio de Listas de Adjacência Usando Apontadores
  • 7.2.3 Implementação por meio de Listas de Adjacência Usando Arranjos
  • 7.2.4 Programa Teste para as Três Implementações
• 7.3 Busca em Profundidade
• 7.4 Teste para Verificar se Grafo é Acíclico
  • 7.4.1 Usando Busca em Profundidade
  • 7.4.2 Usando o Tipo Abstrato de Dados Hipergrafo
• 7.5 Busca em Largura
• 7.6 Ordenação Topológica
• 7.7 Componentes Fortemente Conectados
• 7.8 Ã�rvore Geradora Mínima
  • 7.8.1 Algoritmo Genérico para Obter a Arvore Geradora Mínima
  • 7.8.2 Algoritmo de Prim
  • 7.8.3 Algoritmo de Kruskal
• 7.9 Caminhos mais Curtos
• 7.10 O Tipo Abstrato de Dados Hipergrafo
  • 7.10.1 Implementação por meio de Matrizes de Incidência
  • 7.10.2 Implementação por meio de Listas de Incidência Usando Arranjos
• Notas Bibliográficas
• Exercícios

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8 Processamento de Cadeias de Caracteres

• 8.1 Casamento de Cadeias
  • 8.1.1 Casamento Exato
  • 8.1.2 Casamento Aproximado
• 8.2 Compressão
  • 8.2.1 Por Que Usar Compressão
  • 8.2.2 Compressão de Textos em Linguagem Natural
  • 8.2.3 Codificação de Huffman Usando Palavras
  • 8.2.4 Codificação de Huffman Usando Bytes
  • 8.2.5 Pesquisa em Texto Comprimido
• Notas Bibliográficas
• Exercícios

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9 Problemas NP-Completo e Algoritmos Aproximados

• 9.1 Problemas NP-Completo
  • 9.1.1 Algoritmos Não Deterministas
  • 9.1.2 As Classes NP-Completo e NP-Difícil
• 9.2 Heurísticas e Algoritmos Aproximados
  • 9.2.1 Algoritmos Exponenciais Usando Tentativa e Erro
  • 9.2.2 Heurísticas para Problemas NP-Completo
  • 9.2.3 Algoritmos Aproximados para Problemas NP-Completo
• Notas Bibliográfica
• Exercícios