Visão Geral

O curso Algorithm Design Techniques tem como objetivo capacitar profissionais na compreensão e aplicação das principais técnicas de projeto de algoritmos para resolução eficiente de problemas computacionais. O treinamento aborda estratégias clássicas como divisão e conquista, programação dinâmica, algoritmos gulosos e backtracking, permitindo o desenvolvimento de soluções otimizadas e escaláveis.

Objetivo

Após realizar este curso Algorithm Design Techniques, você será capaz de:

• Compreender diferentes paradigmas de projeto de algoritmos
• Escolher a técnica mais adequada para cada problema
• Projetar algoritmos eficientes e escaláveis
• Aplicar programação dinâmica e otimização
• Resolver problemas complexos com abordagem estruturada
• Analisar e otimizar desempenho de algoritmos
• Desenvolver soluções para problemas clássicos e avançados
• Melhorar desempenho em entrevistas técnicas

Publico Alvo

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

Pre-Requisitos

• Conhecimento em algoritmos e estruturas de dados
• Noções de análise de complexidade
• Experiência com programação

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Algorithm Design

1. Algorithm design principles
2. Problem-solving strategies
3. Complexity analysis review
4. Trade-offs in algorithm design
5. Problem classification

Module 2 – Divide and Conquer

1. Concept and strategy
2. Recursive problem solving
3. Merge sort and quicksort
4. Binary search
5. Master theorem applications

Module 3 – Greedy Algorithms

1. Greedy choice property
2. Optimal substructure
3. Activity selection problem
4. Huffman coding
5. Minimum spanning tree (Kruskal, Prim)

Module 4 – Dynamic Programming

1. Overlapping subproblems
2. Memoization vs tabulation
3. Knapsack problem
4. Longest common subsequence
5. Optimization problems

Module 5 – Backtracking

1. Backtracking fundamentals
2. State space tree
3. Constraint satisfaction problems
4. N-Queens problem
5. Subsets and permutations

Module 6 – Branch and Bound

1. Concept and strategy
2. Bounding techniques
3. Optimization problems
4. Traveling Salesman Problem (TSP)
5. Comparison with backtracking

Module 7 – Randomized and Approximation Algorithms

1. Randomized algorithms basics
2. Monte Carlo vs Las Vegas algorithms
3. Approximation algorithms
4. Performance guarantees
5. Use cases

Module 8 – Advanced Problem Solving Techniques

1. Bit manipulation techniques
2. Sliding window and two pointers
3. Graph-based problem solving
4. Heuristics and optimization
5. Competitive programming strategies