Este é o final da minha Trilogia de Estruturas de Dados e Algoritmos e finalmente vou conseguir falar sobre o mais importante na matéria: árvores! Vamos de BSTs a AVLs, passando por Red Black Trees e muito mais! Se você nunca estudou sobre isso, ou não tinha entendido quando estudou, esta é sua chance!
Conteúdo:
00:00 - Intro
02:27 - Distribuição Gaussiana
05:53 - Hashing
09:43 - Todo mundo erra
10:18 - Recapitulando
12:34 - Pilhas e Filas
12:57 - Grafos
13:25 - Entendendo Redes
15:05 - Entendendo Árvores
16:34 - Heap/Memória
18:21 - Construindo Árvores
19:31 - Vantagem da Partição (log)
20:18 - Árvore de Procura Binária
22:24 - Visualizando Inserção na Árvore
26:19 - Imprimindo a Árvore Ordenada
30:24 - Procura Binária
32:01 - Complexidade de Recursos
34:52 - Pior Caso
35:47 - Red Black Trees
38:33 - Cor e Rotação
42:52 - AVL Trees
44:51 - Red Black no Mundo Real
47:06 - B-Tree e B+ Tree
48:47 - Bancos de Dados
52:46 - Intuição em Algoritmos
54:13 - Por que estudar tudo isso?
57:04 - Conclusão
Errata:
em 12:45 eu inverto a explicação de pop e push
em 18:03 eu falo "backslash" que é "\" mas isso é no Windows, em Linux é só "slash" que é "/" a barra normal mesmo.
em 21:30 no código o loop vai até menor que 13 mas isso não pegaria o último elemento da lista de 14. O certo é ou ser "menor ou igual" a 13 ou "menor" que 14 pra pegar tudo.
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Links:
Red-black Trees (rbtree) in Linux (https://www.kernel.org/doc/Documentat...)
Red-black Trees Animated (https://www.cs.usfca.edu/~galles/visu...)
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