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(ANOTAÇÕES QUE ACHEI IMPORTANTE DECORAR)

-- Capítulo 1 --

    [Pesquisa Binária]

    Pesquisa Binária: 
        Você chuta um número intermediário e elimina a metade dos números restantes a cada vez.
        Se ele encontrar o valor, ele o retorna, se não, ele retorna nulo.
        
        OBS1: Elimina metade dos números a cada tentativa.
        OBS2: A pesquisa binária só funciona se sua lista está ordenada.
    
    [Tempo de Execução]

    Tempo de execução linear é quando o número de tentativas é igual ao tamanho da lista.
    A pesquisa binária é executada com tempo logarítmico.

    [Notação Big O]

    Notação Big O é uma notação especial que diz o quão rápido é um algoritmo.
    Permite que você compare o número de operações.

    Exemplos comuns de tempo de execução Big O:
    O(n): O tempo de execução simples ou tempo linear na notação Big O é O(n). [N é o tamanho da lista, ou seja, o número de operações]
    O(log n): O tempo de execução logáritmica da notação big O é O(log n).
    O(n* log n): Algoritmo rápido de ordenação, como a ordenação quicksort.
    O(n^2): Algoritmo lento de ordenação, como a ordenação por seleção.
    O(n!): Algoritmo bastante lento, como o do caixeiro viajante. É conhecido como tempo fatorial, pois n! é o fatorial de n.

    A notação Big O é escita da seguinte forma:

    "BIG O" -> O(n) <= Número de operações

    Isso fornece o número de operações que um algoritmo realiza.
    
    É chamado de notação big O pq coloca-se um "grande O" na frente do número de operações.
    
    A Notação Big O leva em conta a pior das hipóteses.

    * A rapidez de um algoritmo não é medida em segundos, mas pelo crescimento do número de operações.
    * Em vez disso, discutimos sobre o quão rapidamente o tempo de execução de um algortimo aumenta confome 
      o número de elementos aumenta.
    * O tempo de execução em algoritmos é expresso na notação big O.
    * O(log n) é mais rápido que O(n), e O(log n) fica ainda mais rápido conforme a lista aumenta.

    FINAL: Se quiser, leia sobre árvores binárias de busca.

    RECAPITULANDO:
        A pesquisa binária é m uito mais rápida do que a pesquisa simples.
        O(log n) é mais rápido que O(n), e O(log n) fica ainda mais rápido conforme o elementos da lista aumentam.
        A rapidez de um algoritmo não é medida em segundos, e sim em quantidade de operações, em outras palavras, por meio do seu crescimento.
        O tempo de execução dos algoritmos é expresso na notação Big O.


-- Capítulo 2 --