No contexto da ciência da computação, ter uma estrutura de dados é fundamental para armazenar, organizar, acessar e gerenciar os dados de uma empresa. Esse processo facilita o manuseio dos dados, tornando essa prática muito mais eficiente para os negócios.
Neste artigo, entenda melhor o que é uma estrutura de dados, para que serve esse fundamento, os principais tipos e como começar a estudar sobre esse tema.
O que é uma estrutura de dados?
Uma estrutura de dados é um modo de armazenar, organizar e acessar dados em um sistema de maneira mais eficaz e otimizada. Esse conceito da ciência da computação é essencial para profissionais de dados, como desenvolvedores de software ou cientistas de dados, uma vez que auxilia o processamento de dados, permitindo a operação dos algoritmos sobre eles de modo mais eficiente e adequado.
Esse fundamento ajuda no acesso às informações disponíveis, estruturando os dados de acordo com os objetivos e critérios determinados pela empresa para o projeto. Assim, é uma maneira de categorizar dados de forma aprimorada, personalizada, funcional e processá-los com mais eficiência dentro do projeto.
Principais tipos de estruturas de dados
Existem vários tipos de estruturas de dados, usados para diversos fins. O tipo ideal usado em determinado arranjo dependerá dos objetivos do negócio ou do projeto e dos critérios para criação da estrutura.
Os conjuntos de dados podem ter várias especificidades e os tipos de estruturas utilizadas vão variar de acordo com isso. Por exemplo, as estruturas de dados podem ser dinâmicas ou estáticas, lineares e não lineares, entre outras características que são selecionadas de acordo com as necessidades do projeto.
Conheça os principais tipos de estrutura de dados usados no campo da ciência de dados:
Arrays
Arrays é um dos principais tipos de estrutura de dados, uma vez que é comumente usado em várias linguagens de programação. Eles armazenam informações de maneira simples e sequencial, colocando em ordem os valores dispostos na estrutura de dados.
Os arrays são estruturas estáticas, isso significa que possuem um tamanho fixo pré-determinado no momento da criação que não pode ser alterado. Além disso, é muito útil para reunir coleções de elementos de um único tipo (são homogêneos), que podem ser identificados por um índice ou chave, como os pixels em uma imagem.
Listas ligadas
Já as listas ligadas (linked lists) são estruturas de dados que possuem associações entre si, chamadas de nós. Por isso, precisam ser acessadas de maneira sequencial e não aleatória. Nessa estrutura, cada elemento da coleção contém dados e referências do próximo “nó” da lista, como por exemplo, uma lista de tarefas em que há a inserção ou remoção de itens com frequência, ou uma playlist de músicas em que pode-se passar adiante ou voltar uma canção.
Filas
As filas são uma estrutura de dados que trabalha com as extremidades e com a priorização da ordem dos elementos. Esse formato usa o conceito “FIFO – First in, first out”, que em tradução literal quer dizer “primeiro a entrar, primeiro a sair”. Isso significa que elementos são adicionados em uma extremidade e removidos na outra e que a ordem em que são dispostos importa para o processo.
Como por exemplo, ao imprimir documentos em uma impressora, o primeiro comando de impressão feito é o que sairá primeiro da fila. Em contrapartida, o último colocado, será o último a ser impresso.
Pilhas
Já a estrutura em pilhas, ao contrário do formato de “filas”, atende ao princípio “LIFO – Last in, first out”, que significa que o último elemento a ser empilhado, será o primeiro a ser removido.Esse tipo de estrutura de dados é ideal para quando se quer priorizar a remoção de um elemento adicionado por último na estrutura.
Grafos
A ideia por trás da estrutura em grafos é a possibilidade de criar conexões entre os elementos por meio de nós (vértices) e arestas. De forma visual, um mapa de metrô representaria bem uma estrutura de dados em grafos. Lá existem as linhas que são os elementos da coleção e as conexões entre elas, que são representadas por arestas.
Nessa dinâmica, as arestas podem ser direcionadas para um caminho específico ou não direcionadas. No mundo da tecnologia, um exemplo dessa estrutura seriam as relações de amizade e suas conexões em uma rede social.
Árvores
A estrutura de árvores adota um formato hierárquico para representar os elementos da coleção de dados, por isso, é considerada mais complexa do que outros formatos, já que é não linear e possui bastante variáveis. Ela conta com um nó raiz que se ramifica em vários outros nós (nós pais e nós filhos), possibilitando um manuseio de dados variáveis.
Além disso, há também diversas variantes na estrutura, podendo adotar formatos como árvore binária, árvore binária de busca ou árvore não binária.
Qual a relação entre algoritmos e estruturas de dados?
A relação entre as estruturas de dados e os algoritmos, está, essencialmente, em como essas coleções podem potencializar a efetividade dos algoritmos.
Os algoritmos são conjuntos de regras usadas para processar e utilizar os dados de um sistema, já a estrutura de dados é a forma como eles são armazenados e organizados no sistema, aprimorando o funcionamento e o processamento desses dados.
Assim, esses dois conceitos são complementares, uma vez que a estrutura de dados quando escolhida de maneira adequada para os objetivos do projeto, ajuda:
- Potencializar o funcionamento do algoritmo no sistema fornecendo a estrutura ideal para o processamento de dados;
- Facilitar a implementação do algoritmo quando feita em alinhamento com a estrutura de dados;
- Otimizar a manutenção e escalabilidade do sistema, uma vez que há uma coerência maior entre a estrutura de dados e o algoritmo.
Para que serve a estrutura de dados?
As estruturas de dados servem para organizar, manipular e acessar dados em diversos formatos de acordo com os objetivos do projeto.
Elas estão presentes em contextos variados no mundo da tecnologia e do desenvolvimento de software e cumprem funções cruciais em soluções digitais.
Algumas aplicações reais das estruturas de dados são:
- Criar botões e funcionalidades em interfaces digitais, como os botões de “avançar” e “voltar” em um aplicativo ou site.
- Organizar dados em sistemas de banco de dados;
- Entender as influências e conexões entre os usuários em uma rede social;
- Sistemas de arquivos, para organizar diretórios em sistemas operacionais;
- Sistemas operacionais, para gerenciar tarefas e processos;
- Algoritmos de recomendação, para fazer sugestões de acordo com os comportamentos e perfis dos usuários.
Como estudar estrutura de dados?
Se você se interessa pela área da ciência de dados ou quer seguir uma carreira como programador/desenvolvedor de software ou cientista de dados, começar a estudar sobre estrutura de dados é fundamental.
Algumas maneiras de fazer isso é se aprofundar, primeiramente, em temáticas que abordam os conceitos básicos desse segmento, como a estrutura de dados.
Você pode começar a estudar através de livros, cursos livres, formações, bootcamps ou conteúdos disponibilizados na internet, como vídeos e tutoriais no YouTube.
Alguns livros recomendados para aprofundar seus conhecimentos nessa área são:
- “Data Structures and Algorithms Made Easy: Data Structures and Algorithmic Puzzles”, por Narasimha Karumanchi
- “Advanced Data Structures”, por Peter Brass;
- “The Algorithm Design Manual”, por Steven S. Skiena
Além disso, outra forma de potencializar seus esforços é focar em colocar em prática seus conhecimentos. Não há maneira mais efetiva de aprimorar seus resultados do que se envolver em projetos reais e práticos da área.
Assim, nossa dica é buscar comunidades neste segmento, onde será possível trocar com outros profissionais ou aspirantes da área e começar a executar suas habilidades. O GitHub, por exemplo, é uma comunidade muito recomendada para começar a se envolver e contribuir em projetos na área da ciência dos dados e entender mais sobre esse universo.
Em outras palavras, recomendamos que você mergulhe e se aprofunde na área de ciência dos dados e programação de software e aproveite ao máximo essa jornada para aprender os conceitos básicos necessários para ingressar nesse caminho profissional.
Conclusão
Uma estrutura de dados é essencial para armazenar, organizar e manejar dados em um sistema. Esse conceito se relaciona com diversos outros fundamentos da área da ciência de dados e é crucial para potencializar os algoritmos, criar uma estrutura adequada para os objetivos do projeto e desenvolver sistemas mais funcionais e otimizados.
Agora você já sabe a importância de entender esse conceito, principalmente no contexto de empresas de tecnologia, em que o contato com times de desenvolvedores de software e cientistas de dados é tão frequente e termos como este podem surgir, e poderá abordar com mais propriedade essa temática essencial no mundo dos dados.
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