Visão Geral

O curso Advanced Data Structures tem como objetivo aprofundar o conhecimento em estruturas de dados complexas e técnicas avançadas utilizadas no desenvolvimento de sistemas eficientes e de alto desempenho. O treinamento aborda estruturas otimizadas, análise avançada de algoritmos e aplicações práticas em cenários reais, sendo ideal para profissionais que desejam evoluir além do nível básico/intermediário.

Objetivo

Após realizar este curso Advanced Data Structures, você será capaz de:

• Compreender e implementar estruturas de dados avançadas
• Otimizar algoritmos para alta performance
• Resolver problemas complexos com eficiência
• Aplicar técnicas avançadas de busca e indexação
• Trabalhar com grandes volumes de dados
• Utilizar estruturas adequadas para diferentes cenários
• Melhorar desempenho de aplicações críticas
• Se preparar para desafios técnicos avançados

Publico Alvo

• Engenheiros de software
• Desenvolvedores intermediários e avançados
• Estudantes de ciência da computação
• Profissionais que se preparam para entrevistas técnicas avançadas
• Especialistas em algoritmos

Pre-Requisitos

• Conhecimento sólido em estruturas de dados básicas
• Familiaridade com algoritmos e análise de complexidade
• Experiência com pelo menos uma linguagem de programação

Conteúdo Programatico

Module 1 – Advanced Complexity Analysis

1. Amortized analysis
2. Probabilistic analysis
3. Recurrence relations
4. Master theorem
5. Advanced Big-O techniques

Module 2 – Heaps and Priority Queues

1. Binary heaps
2. Fibonacci heaps
3. Heap operations and optimization
4. Applications (scheduling, shortest paths)
5. Priority queue implementations

Module 3 – Balanced Trees

1. AVL trees
2. Red-Black trees
3. Tree rotations and balancing
4. Performance guarantees
5. Real-world applications

Module 4 – Hashing Techniques

1. Hash functions and collisions
2. Open addressing and chaining
3. Perfect hashing
4. Consistent hashing
5. Hash table optimization

Module 5 – Advanced Trees

1. B-Trees and B+ Trees
2. Segment trees
3. Fenwick trees (Binary Indexed Trees)
4. Trie (prefix tree)
5. Range query structures

Module 6 – Graph Data Structures and Algorithms

1. Advanced graph representations
2. Union-Find (Disjoint Set)
3. Minimum spanning tree (Kruskal, Prim)
4. Topological sorting
5. Advanced shortest path algorithms

Module 7 – String and Pattern Matching Structures

1. KMP algorithm
2. Rabin-Karp algorithm
3. Suffix arrays
4. Suffix trees
5. String hashing techniques

Module 8 – Specialized and Emerging Data Structures

1. Skip lists
2. Bloom filters
3. LRU cache design
4. Persistent data structures
5. Introduction to concurrent data structures