Facebook pixel
>Blog>Ciência de Dados
Ciência de Dados

Estrutura de Dados: entenda o conceito e os principais tipos

Muitos programadores e cientistas de dados ainda pensam em Estrutura de Dados como um assunto complexo e difícil, direcionado apenas para acadêmicos da área.

Muitos programadores e cientistas de dados ainda pensam em Estrutura de Dados como um assunto complexo e difícil, direcionado apenas para acadêmicos da área. A verdade, entretanto, é que ele não é tão complicado quanto parece, e uma vez aprendido, pode facilitar uma série de tarefas durante o desenvolvimento.

Os conhecimentos sobre Estruturas de Dados são determinantes para a sua aplicação, e podem influenciar diretamente em seu funcionamento. Para utilizá-los, o programador precisa saber qual o tipo ideal para aquele uso, de acordo com cada situação.

É sobre isso que falaremos neste artigo! Entenda com mais detalhes o que são estruturas de dados e como funciona cada um dos tipos. Confira!

Qual o conceito de estrutura de dados?

As estruturas de dados são um conceito muito importante para a programação e ciência de dados. Tratam-se de maneiras de agregar e organizar dados na memória de um computador ou dispositivo, de forma que façam sentido e proporcionem um bom desempenho ao serem processados.

Nesse sentido, estamos considerando dados como sendo blocos de programação que representam algo e têm a função de resolver problemas computacionais. Para isso, eles devem ter a possibilidade de ser simbolizados, armazenados e manipulados.

Para exemplificar as estruturas de dados, podemos pensar da seguinte forma: imagine que você tem uma coleção de livros e precisa organizá-los na estante. Você pode utilizar diferentes critérios, de acordo com o seu objetivo.

Você pode agrupá-los por cor ou tamanho, com base em conceitos estéticos; outra alternativa é juntar os livros de mesmo autor, temática, coleção ou editora, além disso, se forem livros que você consulta com frequência, é possível deixar em locais estratégicos, em um local ao alcance das mãos e que você não precisa desorganizar toda a prateleira para retirá-los.

Data Science Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. Começar Agora
Nossa metodologia de ensino tem eficiência comprovada
Curso da Awari em Data Science
15h de carga horária 2 semanas de duração Certificado de conclusão Mentorias individuais
o que é estrutura de dados
As estruturas de dados são utilizadas para ordenar informações de um computador ou dispositivo de forma lógica e estratégica.

Da mesma forma, é essencial que algum tipo de estrutura seja aplicado, pois é por meio dela que será definido de que forma os dados serão administrados, com quais finalidades e como será seu desempenho.

Quais são as principais estruturas de dados?

Como mencionamos, há diferentes tipos de estrutura de dados. A escolha por cada um dos modelos vai depender do objetivo da aplicação, e se é necessário que os dados sejam organizados, inseridos ou retirados do sistema de alguma forma específica.

A seguir, apresentamos alguns dos modelos mais utilizados e falamos um pouco sobre suas características.

Array

Esse é o tipo de estrutura mais comum, simples e versátil, podendo ser empregado na grande maioria das linguagens de programação para qualquer caso em que é necessário organizar dados de alguma forma. Trata-se de uma lista ordenada de valores, em que eles sempre são acessados sequencialmente, seguindo a ordem em que estão descritos.

É utilizado para armazenar diferentes elementos de um mesmo tipo, em que cada um pode ser identificado por pelo menos um índice ou uma chave. Em alguns casos, pode ser conhecido como vetor, em estruturas unidimensionais, ou matriz, em estruturas multidimensionais.

Pilha

Como o próprio nome sugere, esse tipo de estrutura é uma coleção de dados “empilhados” baseada no princípio Lifo, ou “last in first out”. Isso significa que tanto a adição quanto a remoção de dados é feita pelo topo, e nunca pela base, e o último dado a entrar na estrutura será o primeiro a sair.

Um exemplo comum de como funciona esse princípio é comando Ctrl + Z, que remove a última coisa que foi digitada. 

Fila

A Fila, assim como a Pilha, é uma coleção ordenada de dados, porém é baseada no princípio FIFO, ou “first in first out”. Isso significa que o primeiro a entrar é o primeiro a sair, e a adição e remoção é sempre feita pela base.

Para exemplificar, é possível pensar em uma fila de banco ou caixa. Nesse caso, as pessoas entram pelo fundo, e saem na ordem em que chegaram.  

Data Science Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. Começar Agora
Nossa metodologia de ensino tem eficiência comprovada
Curso da Awari em Data Science
15h de carga horária 2 semanas de duração Certificado de conclusão Mentorias individuais

Algumas vezes, ela pode ser descrita como uma Fila Circular, o que significa que o último elemento será conectado diretamente ao primeiro. 

Deque

O Deque funciona como uma junção das duas estruturas anteriores, ou seja, Pilha e Fila. Isso significa que os dados ficam dispostos de forma sequencial, porém a inserção e a exclusão podem ocorrer tanto pelo topo quanto pela base.

Árvore

Para muitos programadores, esse é o tipo de estrutura de dados mais complexo, pois trata-se de uma coleção não ordenada de itens. Seu nome deriva justamente do modelo mental de uma árvore, em que há uma estrutura central que se ramifica em diversas outras.

Exemplo de estrutura de dados em árvore binária.
Exemplo de estrutura em árvore binária.

Nessas estruturas, os dados têm relações pai e filho, fazendo elos entre si. Dessa forma, visualmente, elas se assemelham a um organograma.

As árvores podem ser divididas em dois tipos:

  • Árvore binária: como o nome indica, são as árvores em que cada raiz gera descendência com, no máximo, dois nós. Dessa forma, sempre que há uma ramificação, a estrutura pode dobrar de tamanho.
  • Árvore binária de busca: Assim como o modelo interior, ela se ramifica em dois nós, porém nesse caso, a árvore é organizada utilizando princípios de algoritmos. Dessa forma, ela é organizada com os menores valores à esquerda e os maiores à direita, facilitando na hierarquia e na visualização.

Como aprender sobre estruturas de dados?

Embora pareçam um assunto complexo, as estruturas de dados não são impossíveis de serem aprendidas. Com a prática, naturalmente, você entenderá como cada uma funciona na prática e saberá qual aplicar em cada situação.

O primeiro passo para isso é fazer um curso em Ciência de Dados. Dessa forma, você aprenderá sobre os principais assuntos da área, e como eles se relacionam com as estruturas de dados, facilitando o entendimento por completo.

Na Awari, você encontra uma Trilha de Aprendizagem em Ciência de Dados com cursos sobre Data Science, Data Analytics, Machine Learning e Engenharia de Dados, para você se tornar um verdadeiro expert. Além dos módulos com aulas gravadas, você pode participar de aulas ao vivo e mentorias individuais com grandes profissionais da área.

Quer saber mais? Clique aqui!

Data Science Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. Começar Agora
Nossa metodologia de ensino tem eficiência comprovada
Curso da Awari em Data Science
15h de carga horária 2 semanas de duração Certificado de conclusão Mentorias individuais

Curso Completo de
Data Science

Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python.

Ao clicar no botão ”Começar Agora”, você concorda com os nossos Termos de Uso e Política de Privacidade.

CONHEÇA A AWARI

Compartilhe seus objetivos de carreira com a Awari

Nós queremos construir uma comunidade onde membros tenham objetivos compartilhados, e levamos essas respostas em consideração na hora de avaliar sua candidatura.

Sobre o autor

Dê um salto em sua carreira com nosso curso de Data Science

Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python.