# Estrutura de Dados * Curso: Tecnologia em Sistemas para Internet * Disciplina: Estrutura de Dados * Carga-Horária: 60h (80h/a) Pré-Requisito(s): Algoritmos e Técnicas de Programação Número de créditos: 4 ## EMENTA Análise de algoritmos. Estruturas de dados lineares: pilhas, filas e listas encadeadas. Estrutura de dados não-lineares: árvores. Fila de prioridade e Heaps. Dicionário de dados. Classificação de dados. Balanceamento em árvores. ## PROGRAMA ### Objetivos • Compreender conceitos utilizados no processo de desenvolvimento das estruturas de dados. • Desenvolver programas utilizando estruturas de dados. • Aplicar técnicas de pesquisa e classificação de dados. ### Bases Científico-Tecnológicas (Conteúdos) 1. Conceitos Iniciais 1.1. Introdução: tipos primitivos de dados, vetores, matrizes, estruturas. 1.2. Tipos abstratos de dados (TADs). 1.3. Representação e implementação de TDA. 2. Recursividade 2.1. Definição, exemplos, simulação e implementação de recursividade. 3. Listas lineares 3.1. Definição, estruturas estáticas e dinâmicas, operações básicas em listas de elementos. 4. Pilhas 4.1. Definição do tipo abstrato e aplicações 4.2. Operações básicas em uma pilha 5. Filas 5.1. Definição do tipo abstrato e aplicações 5.2. Operações básicas em uma fila 5.3. Filas circulares 6. Classificação 6.1. Listas ordenadas. Métodos de classificação de dados por: 6.1.1. Inserção (direta e incrementos decrescentes) 6.1.2. Troca (bolha e partição) 6.1.3. Seleção (seleção direta e em árvore) 6.1.4. Distribuição e intercalação 6.2. Listas ligadas 6.2.1. Pilhas ligadas 6.2.2. Filas lidadas 6.2.3. Listas ligadas 6.2.4. Listas duplamente ligadas 7. Árvores 7.1. Conceito, representação e terminologia. 7.2. Árvores genéricas 7.3. Árvores binárias 7.4. Implementação de árvore genérica através de árvore binária 7.5. Algoritmos em árvores 8. Filas de prioridade e Heaps 8.1. Conceito, implementação e aplicações. 9. Dicionários de Dados 9.1. Tabela hash 9.2. Árvore binária de pesquisa ### Procedimentos Metodológicos • Aulas teóricas expositivas, aulas práticas em laboratório, desenvolvimento de projetos. • Leitura de textos, palestras, seminários, visitas técnicas, pesquisas bibliográficas. ### Recursos Didáticos • Quadro branco, computador, projetor multimídia, retroprojetor, vídeos.