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O que é uma estrutura de dados? Quais você precisa conhecer?

O que é uma estrutura de dados? Quais você precisa conhecer?

Aprenda o que são estruturas de dados, suas principais características e como elas funcionam para impactar sua empresa.

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Leonardo Mattos

18/04 |

Leitura: 7 min

Entenda os conceitos por trás das estruturas de dados, como elas funcionam, quais suas principais características e como seu uso correto impacta na sua empresa.

O que é uma estrutura de dados?

Antes de falarmos das estruturas de dados, é importante entender o que são dados. Fundamentalmente, dados são um tipo de informação que pode ser processada e armazenada por um computador. Incluindo:

  • Texto (strings)
  • Valores numéricos
  • Imagens
  • Áudio
  • Até mesmo outras estruturas de dados.

Por exemplo, um nome, uma idade ou até mesmo a temperatura de uma cidade em um determinado dia são todos exemplos de dados. Essas unidades de informação são blocos que podem ser utilizados para criar sistemas inteiros e permite análises complexas.

Uma estrutura de dados nada mais é do que uma forma de organizar esses dados utilizando um padrão que permita o processamento de dados e/ou armazenamento eficiente. A forma que uma estrutura de dados é definida leva em consideração principalmente: o relacionamento entre os elementos que compõem a estrutura, o volume de dados e o desempenho ao fazer uma busca.

Alguma ações são essenciais para trabalhar com uma um estrutura de dados:

  • Inserção e remoção de dados
  • Acesso ou busca um elemento específico
  • Ordenação dos elementos seguindo uma regra

Um exemplo simples de uma estrutura de dados é uma lista de presença. Cada linha representa um nome (dado), é possível adicionar e remover nomes, além de organizá-la em ordem alfabética para facilitar encontrar um nome específico.

Quais são os principais tipos de estrutura de dados e diferenças entre eles?

As estruturas de dados se dividem em dois grandes grupos: lineares e não-lineares. Nas estruturas lineares, os elementos são organizados em uma sequência específica, onde cada elemento está ligado a outros, seja seguinte ou anterior, por exemplo em uma fila de cinema, onde há um primeiro da fila seguido de outros, baseado em uma ordem de chegada.

Já nas não-lineares, os elementos estão organizados de maneira mais complexa, permitindo várias conexões entre eles, imagine algo como uma árvore genealógica de uma grande família em que cada indivíduo pode ter múltiplas conexões.

Lineares: Há várias implementações possíveis. Por exemplo, arrays que tem tamanho estático e permitem acesso direto por índice a qualquer elemento. Listas encadeadas, por outro lado, são flexíveis no tamanho, mas é necessário percorrer cada elemento anterior ao elemento específico procurado.

Estrutura de dados linear

Exemplos:

  • Arrays (vetores)
  • Listas encadeadas
  • Filas
  • Pilhas

Não-lineares: Destacam-se as árvores, grafos. As árvores permitem organizar dados de forma hierárquica, como um sistema de arquivos num computador ou uma árvore genealógica como citamos anteriormente. Os grafos são ideais para representar redes complexas, como mapas de cidades ou conexões de internet.

Estrutura de dados não-linear

Exemplos: 

  • Árvores
  • Grafos
  • Dicionários (hash maps)

Como funciona uma estrutura de dados?

Como comentamos anteriormente, o funcionamento de uma estrutura de dados pode ser entendido através de como ela organiza, armazena e permite o acesso aos dados. Cada estrutura tem características que determinam o melhor contexto que ela se encaixa.

A primeira etapa no funcionamento de uma estrutura de dados é como ela organiza e armazena os dados. Por exemplo, um array armazena dados de forma sequencial na memória, o que facilita o acesso direto a qualquer elemento, dado seu índice. Já uma lista encadeada, composta por nós que contêm os dados e o endereço do próximo nó, permite adições e remoções flexíveis, mas requer percorrer a lista para acessar elementos específicos.

O método de acesso aos dados é determinado pela forma como os dados são organizados. Em estruturas lineares como filas e pilhas, o acesso é restrito a operações de inserção e remoção no início ou fim especificamente. Isso é ideal para casos em que os dados precisam ser processados em uma ordem particular. Em contraste, estruturas não-lineares como árvores e grafos oferecem caminhos múltiplos para acessar ou inserir dados, adequados para representar relações complexas entre os elementos.

Cada estrutura de dados tem seu próprio conjunto de algoritmos para realizar operações básicas. A eficiência dessas operações, como busca ou ordenação, depende diretamente da estrutura escolhida. Por exemplo, a busca em uma árvore de busca binária é mais rápida em comparação com a busca linear em um array, especialmente para grandes volumes de dados. O desempenho é um fator crucial a ser considerado, pois impacta diretamente na velocidade e na eficiência dos processos computacionais.

Como as estruturas de dados são utilizadas na prática?

Imagine uma plataforma de e-commerce que recebe centenas de pedidos todos os dias. Cada pedido contém várias informações, como o CNPJ do cliente, detalhes dos produtos comprados, preços, datas de pedido e entrega estimada. Para gerenciar esses pedidos de maneira otimizada, a plataforma pode usar uma combinação de estruturas de dados.

Para garantir que os pedidos sejam processados na ordem em que foram recebidos, a plataforma pode utilizar uma estrutura de dados de fila. As filas seguem o princípio FIFO (First In, First Out), o que significa que o primeiro pedido a entrar na fila será o primeiro a ser processado. Isso para manter uma ordem lógica no processamento dos pedidos e na programação das entregas.

Para permitir um acesso rápido aos detalhes de cada pedido por meio do ID do pedido ou do CNPJ cliente, a plataforma pode utilizar um dicionário (ou hash map). Dicionários associam chaves únicas a valores, permitindo a rápida busca e acesso a informações de um pedido sem percorrer toda a coleção de dados.

Além do gerenciamento de pedidos, o catálogo de produtos é inerente ao e-commerce. Utilizando uma estrutura de dados de árvore, os produtos podem ser organizados em categorias e subcategorias, permitindo buscas eficientes por produtos específicos ou navegação por categorias relevantes. Por exemplo, uma árvore binária de busca (BST) pode ser usada para manter os produtos ordenados por preço ou por avaliação dos usuários, facilitando a busca, inserção e remoção de produtos.

A utilização dessas estruturas de dados garantem à plataforma de e-commerce processar e gerenciar pedidos de forma eficiente e melhora a experiência do usuário por permitir busca de produtos e categorias de forma rápida

Qual a sua importância nas empresas?

Nas empresas, estruturas de dados, aplicadas nos contextos certos, permitem a organização de informações e facilita a tomada de decisões baseadas em dados.

Além disso, uma compreensão sólida das estruturas de dados permite otimizar processos e sistemas, melhorando a eficiência operacional, permitindo acessos e consultas rápidas e otimizadas à informação desejada, de forma que tanto colaboradores da empresa quanto clientes tenham uma experiência de usuário positiva.

Em BI (Business Intelligence), a escolha da estrutura de dados adequada pode significar a diferença entre um insight valioso extraído rapidamente e um processo de análise lento e ineficiente.

Conclusão

Em suma, a compreensão e aplicação adequada de estruturas de dados são cruciais no mundo atual. Para empresas de todos os tamanhos e setores, estas ferramentas são indispensáveis para alcançar eficiência, competitividade e inovação no mercado. Estruturas de dados, desde simples filas até complexos grafos, facilitam a organização lógica da informação, permitindo acesso rápido, processamento e análise eficientes, e adaptabilidade frente às demandas do ambiente de negócios.


Andar na era da informação com as ferramentas certas – estruturas de dados robustas e eficazes – é mais do que um requisito: é uma vantagem estratégica que possibilita às empresas não apenas gerenciar o crescente fluxo de dados, mas também extrair deles o máximo valor, posicionando-se à frente em um futuro cada vez mais orientado por dados.

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Autor

Leonardo Mattos

Leo é um engenheiro de analytics com experiência em ambientes de varejo, consultoria e startup. Grande entusiasta de dados, com o propósito de democratizar dados em todos os níveis de negócios

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