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Development of a system for performance analysis of data sorting algorithms

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O SENHOR Deus-Todo-Poderoso, dou graças ao SENHOR por me doar mais um dia para respirar "[...] respirar para viver" (Eclesiastes 3.19), porque todos os dias é meu primeiro dia, o dia do amanhã só pertence ao SENHOR! Provérbios 27:1 “Não presumas do dia de amanhã, porque não sabes o que ele trará.”. “Quem de vocês, por mais preocupado que esteja, pode acrescentar ao menos uma hora à sua vida.” (Mateus 6.27). O SENHOR, na força da graça (com ação de graças ou com o coração agradecido), sou eternamente grato ao SENHOR por me abençoar com uma família extraordinária em enormes circunstâncias me apoia durante esta extensa jornada de estudo (conhecimento).


Estudo: Desenvolvimento de sistema para análise de performance de algoritmos de ordenação de dados

Segundo (CORTÉS, 2015, p.10) a análise de algoritmos é o coração da Ciência da Computação e tem por objetivo estabelecer medidas de desempenho dos algoritmos, com vistas à geração de algoritmos cada vez mais eficientes. Adicionalmente fornece fundamentos para a escolha do melhor algoritmo para a resolução de um problema específico, com base na sua complexidade computacional.

Observe-que (CORTÉS, 2015, p.10) refina que o tempo de execução e o espaço de memória alocado são os dois fatores principais que determinam a complexidade computacional de um algoritmo.

  • Complexidade temporal consiste no número (aproximado) de instruções executadas.

  • Complexidade espacial consiste na quantidade de memória utilizada.

Em síntese, por meio das palavras de (CORTÉS, 2015, p.10) aprimora de forma geral, tanto a complexidade temporal quanto a espacial podem ser descritas por funções que têm como parâmetro principal o tamanho da entrada sendo processada.

Em vista disto, um ponto importante que vale apena mencionar, a palavra algoritmo é um processo ou conjunto de regras a serem seguidas em cálculos ou outras operações de resolução de problemas. Portanto, um algoritmo é um procedimento específico para resolver um problema computacional bem definido, algoritmo representa um a solução para um problema se, para cada entrada, gera uma resposta correta, sempre que dispor de tempo e memória suficientes.

Veja uma definição um pouco mais abrangente:

Segundo (CORMEN, 2002, p.3) algoritmo é qualquer procedimento computacional bem definido que toma algum valor ou conjunto de valores como entrada e produz algum valor ou conjunto de valores com saída.Portanto, uma algoritmo é uma sequência de passos computacionais que transformam a entrada na saída Também podemos visualizar um algoritmo como uma ferramenta para resolver problemas computacional bem especificado.O enunciado do problema especifica em termos gerais o relacionamento entre a entrada e saída desejada. O algoritmo descrever um procedimento computacional específico para se alcançar esse relacionamento da entrada com saída.

A Ciência da Computação é o estudo de problemas, resolução de problemas e soluções que surgem do processo de resolução de problemas. Dado um problema, o objetivo de um cientista da computação é desenvolver um algoritmo, uma lista passo-a-passo de instruções para resolver qualquer instância do problema que possa surgir. Algoritmos são processos finitos que se seguidos irão resolver o problema. Algoritmos são soluções.

Nesse mesmo sentido, a Ciência da Computação pode ser pensada como o estudo de algoritmos. Contudo, devemos ter cuidado para considerar o fato de que alguns problemas podem não ter solução. Embora provar esta afirmação esteja além do escopo deste texto, o fato de que alguns problemas não podem ser resolvidos é importante para aqueles que estudam ciência da computação. Podemos então definir ciência da computação, de forma completa, incluindo os dois tipos de problemas e afirmando que a ciência da computação é o estudo de soluções para problemas, bem como o estudo de problemas sem nenhuma solução.

Referências:

Estrutura de dados. 3°ed. Fortaleza: Universidade Estadual do Ceará,v. III, 2015

Algoritmos: Teoria e prática. 2°ed. Rio de Janeiro: Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais da Escola Politécnica da USP e Consultoria em Engenharia de Software,v. VI, 2002

https://panda.ime.usp.br/panda/static/pythonds_pt/index.html

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