Mapa Mental - Estruturas de Dados

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Laços em Python Árvores Binárias Permitem iterar sobre Estruturas hierárquicas elementos de forma com nós que têm até dois eficiente. filhos. uso de 'enumerate' Permitem buscas eficientes facilita controle de e inserções ordenadas. contadores. A complexidade de busca é Laços simplificam a O(log n) em árvores manipulação de listas e balanceadas. arrays. Percursos incluem Podem ser usados para pré-ordem, em-ordem e percorrer listas pós-ordem. encadeadas. Estruturas Vetores e Arrays de Pilhas Estruturas que armazenam Estruturas LIFO elementos sequencialmente (Last In, First na memória. Dados Out) para O tamanho é calculado armazenamento. multiplicando O número de Operações elementos pelo tamanho do principais: push tipo. (inserir) e pop Exemplo: vetor de 34 (remover). inteiros ocupa 68 bytes. O topo da pilha Facilitam acesso rápido a indica a última elementos por posição ocupada. Complexidade de Algoritmos Implementação em Análise de tempo e espaço é crucial Python pode ser feita com listas. para eficiência. Complexidade média e pior caso devem Listas Encadeadas ser consideradas. Árvores AVL O(n), O(log n) e O(n^2) são exemplos Estruturas que consistem em Tipo de árvore binária comuns. nós conectados por balanceada que mantém ponteiros. Entender a complexidade ajuda na a altura. escolha de estruturas. Inserções e remoções são Rotações são usadas mais eficientes que em para manter arrays. balanceamento. Cada nó contém um valor e Inserções podem um ponteiro para próximo. desregular a árvore, Listas podem ser simples ou exigindo ajustes. circulares, dependendo da A busca em árvores AVL estrutura. é eficiente e rápida.