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As 30 principais perguntas e respostas da entrevista sobre estrutura de dados para 2025

Você está se candidatando a um emprego que exige conhecimento de estrutura de dados? Este guia tem tudo o que você precisa. Descubra as principais perguntas sobre estrutura de dados básicas, intermediárias e avançadas para você se sair bem em sua próxima entrevista.
Actualizado 28 de jan. de 2025  · 36 min de leitura

Digamos que você esteja criando um pipeline de dados para um modelo de aprendizado de máquina. Você precisa encontrar a melhor maneira de armazenar e encontrar todos os dados para treinar esse modelo. É aí que entram as estruturas de dados!

As estruturas de dados oferecem maneiras eficientes de organizar, armazenar e manipular dados. A escolha da estrutura de dados correta pode afetar o desempenho do pipeline, o uso da memória e a eficiência. 

Como a experiência em dados é cada vez mais procurada no setor, este artigo fornecerá um guia abrangente para perguntas de entrevistas sobre estrutura de dados, abordando tópicos que vão desde conceitos básicos até técnicas avançadas.

O que são estruturas de dados e por que elas são importantes?

As estruturas de dados são formatos especializados para organizar e armazenar dados. Eles definem como os elementos de dados são organizados e interconectados, o que afeta a eficiência com que você pode acessar e modificar os dados.

Você pode pensar nas estruturas de dados como planos para organizar as informações. Assim como a forma como você organiza seus pertences em sua casa facilita encontrá-los rapidamente, as estruturas de dados determinam como os elementos de dados são posicionados e vinculados na memória de um computador e a rapidez com que você pode pesquisar, inserir ou excluir dados.

Então, por que você deve dominar as estruturas de dados? As estruturas de dados são fundamentais para a ciência da computação. Eles desempenham um papel importante na criação de sistemas dimensionáveis e eficientes. Além disso, muitos algoritmos dependem de estruturas de dados específicas para sua implementação eficiente. 

Em minha própria experiência, eles são essenciais para você ter sucesso em áreas como engenharia de software, ciência de dados e engenharia de dados. As entrevistas de emprego geralmente avaliam a capacidade dos candidatos de resolver problemas e a compreensão dos principais conceitos de ciência da computação, sendo particularmente valioso o conhecimento profundo de estruturas de dados.

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Perguntas da entrevista sobre estruturas de dados básicas

Para demonstrar sua compreensão das estruturas de dados básicas, você precisa ter muita confiança nas estruturas principais e em suas implementações. Perguntas como as seguintes testarão sua capacidade de explicar essas ideias e mostrar seu conhecimento.

Quais são os diferentes tipos de estruturas de dados?

As estruturas de dados são classificadas da seguinte forma:

  • Estruturas de dados lineares: Uma estrutura de dados é considerada linear se todos os seus elementos forem organizados sequencialmente. Nas estruturas de dados lineares, os elementos são armazenados de forma não hierárquica, em que cada item tem um predecessor e um sucessor, exceto o primeiro e o último elementos.
  • Estruturas de dados não lineares: Uma estrutura de dados não linear não forma uma sequência; em vez disso, cada item ou elemento é conectado a dois ou mais itens em um arranjo não linear. Os elementos de dados não estão organizados em uma estrutura sequencial.

Explique a diferença entre uma matriz e uma lista vinculada.

Matrizes e listas vinculadas são duas maneiras de armazenar grupos de itens, mas funcionam de forma diferente. Vamos ver as principais diferenças:

  • Matrizes. Eles funcionam como uma fileira de caixas na memória, permitindo acesso rápido aos itens por índice, com uma complexidade de tempo de O(1). No entanto, adicionar ou remover itens do meio é um desafio, pois requer o deslocamento de outros itens.
  • Listas vinculadas. Eles consistem em nós, em que cada nó contém um item e aponta para o próximo. Isso facilita a inserção ou exclusão de itens sem afetar toda a lista, mas a localização de um item é mais demorada, com uma complexidade de tempo de O(n).

O que é uma pilha?

Uma pilha é uma lista ordenada em que você pode adicionar ou remover itens em uma extremidade, conhecida como topo. É uma estrutura de dados recursiva que mantém um ponteiro para seu elemento superior. Uma pilha é geralmente chamada de lista LIFO (last-in-first-out), o que significa que o elemento adicionado primeiro será o último a ser removido.

As pilhas podem ser usadas para várias aplicações, como avaliação de expressões, retrocesso, gerenciamento de memória e chamadas e retornos de funções.

Como você implementa uma pilha usando uma matriz?

Você pode implementar uma pilha usando uma matriz, aproveitando o princípio LIFO. Pense na matriz como um contêiner, com uma extremidade atuando como o topo da pilha. 

Quando quiser adicionar um item, você usa a operaçãopush para colocá-lo na parte superior. Se você precisar remover um item, basta usar a operação pop para retirá-lo da parte superior .

No exemplo a seguir, o comando push é implementada com o método append() em Python:

my_stack = []
item = 1
my_stack.append(item)
my_stack.pop()

Ao manter o controle da posição do topo com um índice, você pode tornar essas operações rápidas e eficientes.

Explique o conceito de uma fila e suas implementações comuns em Python.

Uma fila é uma estrutura de dados do tipo primeiro a entrar, primeiro a sair (FIFO), o que significa que o primeiro elemento adicionado é o primeiro a ser removido. Você pode pensar nisso como uma fila em uma loja: as pessoas entram pelos fundos e saem pela frente.

Em Python, você pode implementar uma fila usando diferentes técnicas:

  • Usando uma matriz ou lista e tirando proveito dos métodos append() e pop():
my_queue = [] 
item = 1
# Enqueue
my_queue.append(item)
# Dequeue 
my_queue.pop(0)
  • Usando deque() da biblioteca collections, que executa as funções append() e pop() mais rapidamente do que as listas: 
from collections import deque
my_queue = deque()
item = 1
# Enqueue
my_queue.append(item)
# Dequeue 
my_queue.popleft()
  • Usando o módulo embutido queue.Queue:
from queue import Queue
my_queue = Queue(maxsize = 3)
# Enqueue
my_queue.put(item)
# Dequeue 
my_queue.get()

O que é uma árvore de pesquisa binária (BST) e como ela funciona?

Uma árvore bináriaé uma estrutura de dados em que cada nó tem no máximo dois filhos: um filho esquerdo e um filho direito. Então, uma árvore de pesquisa binária (BST) é um tipo específico de árvore binária que tem propriedades de ordenação distintas:

  • A subárvore esquerda de qualquer nó contém apenas nós com chaves menores que a chave desse nó.
  • A subárvore direita de qualquer nó contém apenas nós com chaves que excedem a chave desse nó.
  • As subárvores esquerda e direita também devem estar em conformidade com a estrutura das árvores de pesquisa binárias.

Essas propriedades facilitam operações eficientes, como pesquisa, inserção e exclusão, geralmente atingindo uma complexidade de tempo de O(log n) em árvores balanceadas.

Uma imagem mostrando 10 nós em uma árvore binária, que segue as regras de uma árvore de pesquisa binária.

Árvore de pesquisa binária. Imagem do autor.

Explicar o conceito de hashing e suas aplicações.

O hashing é uma técnica que utiliza dados de qualquer tamanho e os transforma em um valor de tamanho fixo chamado de valor de hash usando uma função de hash.

Um uso comum do hashing é em tabelas de hash, onde ele ajuda a combinar chaves com locais específicos em uma matriz, facilitando a localização e a recuperação rápida de dados. O hashing pode ter muitas aplicações, desde ajudar a proteger senhas na criptografia até manter os dados organizados por meio da deduplicação.

O que é um heap e quais são seus usos comuns?

Um heap é uma estrutura de dados que se assemelha a uma árvore e segue regras especiais. 

Em um max-heap, o valor de um nó pai é sempre maior ou igual aos valores de seus filhos. Em um min-heap, o valor do pai é menor ou igual ao de seus filhos .

Os heaps são usados com frequência para criar filas de prioridade, que ajudam a classificar itens com base em sua importância ou valor. Eles também são importantes para a classificação de heap, que é um método de organização eficiente de dados.

Uma imagem mostrando 8 nós em um min-heap em que todos os nós pais são menores que os filhos.

Um min-heap é quando todos os nós pais são menores do que a imagem filha pelo autor.

Perguntas da entrevista sobre estruturas de dados intermediárias

Tendo abordado os conceitos básicos, vamos passar para algumas perguntas de nível intermediário sobre estrutura de dados que exploram sua proficiência técnica na implementação e no uso desses conceitos fundamentais.

Como você equilibraria uma árvore de pesquisa binária?

Uma árvore de pesquisa binária equilibrada mantém uma altura relativamente igual entre suas subárvores esquerda e direita. O balanceamento de um BST é muito importante para manter operações eficientes de pesquisa, inserção e exclusão. 

Técnicas como árvores AVL e árvores vermelho-preto são comumente usadas para obter o autoequilíbrio. As árvores AVL mantêm uma diferença de altura de no máximo 1 entre as subárvores esquerda e direita de qualquer nó, enquanto as árvores vermelho-preto têm restrições de equilíbrio mais rígidas.

Como você implementaria um min-heap em Python?

Há várias abordagens para resolver esse desafio. O código Python a seguir demonstra como eu implementaria um min-heap usando uma lista.

As principais operações incluem a inserção, que adiciona um elemento enquanto mantém a propriedade de pilha mínima, e a extração do elemento mínimo, que remove a raiz e reorganiza a árvore para restaurar a propriedade de pilha mínima:

class MinHeap:
    def __init__(self):
        self.heap = [] 

    def __len__(self):  # Get the size of the heap
        return len(self.heap)

    def __parent(self, i):  # Get the parent index
        return (i - 1) // 2

    def __left(self, i):  # Get the left child index
        return 2 * i + 1

    def __right(self, i):  # Get the right child index
        return 2 * i + 2

    def __swap(self, i, j):  # Swap two elements
        self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]

    def __heapify_up(self, i):  # Restore min-heap property after insertion
        while i > 0 and self.heap[i] < self.heap[self.__parent(i)]:
            self.__swap(i, self.__parent(i))
            i = self.__parent(i)

    def __heapify_down(self, i):  # Restore min-heap property after extraction
        while True:
            smallest = i
            left = self.__left(i)
            right = self.__right(i)
            if left < len(self) and self.heap[left] < self.heap[smallest]:
                smallest = left
            if right < len(self) and self.heap[right] < self.heap[smallest]:
                smallest = right
            if smallest != i:
                self.__swap(i, smallest)
                i = smallest
            else:
                break

    def insert(self, val):  # Insert a value into the heap
        self.heap.append(val)
        self.__heapify_up(len(self) - 1)

    def extract_min(self):  # Extract the minimum value from the heap
        if not self.heap:
            return None
        min_val = self.heap[0]
        self.heap[0] = self.heap[-1]
        self.heap.pop()
        self.__heapify_down(0)
        return min_val

Explicar o conceito de uma trie e suas aplicações

Uma trie, também conhecida como árvore de prefixos, é uma estrutura de dados baseada em árvore projetada para recuperação eficiente de strings e correspondência de prefixos. 

Em uma trie, cada nó representa um único caractere, e os caminhos da raiz até os nós correspondem a cadeias completas. As tentativas são comumente usadas em vários aplicativos, como recursos de autocompletar, ferramentas de verificação ortográfica e a implementação de dicionários.

Uma imagem mostrando 11 nós em uma trie em que cada nó é um caractere.

Uma trie, em que cada nó representa um único caractere que se conecta para formar uma string. Imagem por autor.

Como você implementaria uma tabela de hash com resolução de colisão?

Nas tabelas de hash, ocorre uma colisão quando duas chaves diferentes produzem o mesmo índice. Para resolver isso, você precisa usar uma função hash para mapear chaves para índices específicos em uma matriz. 

Em minha própria experiência, há vários métodos para resolver colisões, incluindo encadeamento, em que os elementos colidentes são armazenados em uma lista vinculada no índice correspondente, e endereçamento aberto, que envolve encontrar o próximo slot disponível na matriz por meio de métodos de sondagem, como sondagem linear, sondagem quadrática ou hashing duplo.

Explicar o conceito de um gráfico e suas diferentes representações.

Um gráfico é uma estrutura de dados que consiste em uma coleção de vértices, também conhecidos como nós, interconectados por bordas. Essa estrutura é útil para ilustrar relacionamentos e conexões entre várias entidades.

  • Matriz de adjacência. É uma forma de representar um gráfico usando uma matriz bidimensional. Cadaelemento na matriz mostra se há uma borda entre dois vértices. Se você observar a linha do vértice i e a coluna do vértice j,, o valor ali indica se há uma conexão direta. Um zero significa que não há conexão, enquanto um número positivo mostra o peso dessa borda.
  • Lista de adjacência. Nesse caso, ele usa uma lista de listas. Cada índice na lista principal representa um vértice; as listas internas mostram a quais outros vértices ele está diretamente conectado. Essa forma de organizar as informações costuma ser mais eficiente em termos de memória do que a matriz de adjacência, especialmente para gráficos esparsos, porque ela só mantém o controle das conexões reais em vez de incluir todas as conexões possíveis.

Como você realiza uma busca em profundidade e uma busca em amplitude em um gráfico?

A DFS (Depth-first search ) é um algoritmo que explora um gráfico ou uma árvore mergulhando profundamente em cada ramo antes de voltar atrás. Ele pode ser implementado usando uma pilha explícita ou por meio de recursão. A complexidade de tempo é O(V + E), em que V é o número de vértices e E é o número de arestas, o que significa que talvez seja necessário examinar todos os vértices e arestas.

A pesquisa Breadth-first (BFS) explora sistematicamente todos os nós no nível de profundidade atual antes de passar para o próximo nível. Ele é eficaz para encontrar o caminho mais curto em gráficos não ponderados e, normalmente, é implementado usando uma fila. Assim como o DFS, o BFS tem uma complexidade de tempo de O(V + E), exigindo uma revisão de todos os vértices e bordas.

Descreva as vantagens e desvantagens entre os diferentes algoritmos de classificação.

Os algoritmos de classificação são essenciais para o processamento eficiente de dados, pois permitem uma pesquisa mais rápida, uma análise de dados aprimorada e uma visualização de dados mais fácil. Quando se trata de algoritmos de classificação, vejo importantes compensações que você deve ter em mente:

  • Classificação de bolhas é simples, mas é muito lento para estruturas de dados grandes, pois tem uma complexidade de tempo de O(n^2).
  • Classificação de mesclagem faz um trabalho muito melhor, executando em O(n log n) mas precisa de espaço extra, pois depende de matrizes temporárias para juntar tudo novamente.
  • A classificação rápida geralmente funciona muito bem e também é executada em tempoO(n log n) em média. Mas, na pior das hipóteses, será lento com O(n^2) tempo se você escolher elementos de pivô incorretos.

Deixo aqui para você algumas implementações em Python:

# Bubble sort implementation
def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

# Helper method for the quick sort implementation
def partition(arr, low, high):
    i = (low-1) 
    pivot = arr[high] 
    for j in range(low, high):
        if arr[j] <= pivot:
            i = i+1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
    return (i+1)

# Quick sort implementation
def quick_sort(arr, low, high):
    if len(arr) == 1:
        return arr
    if low < high:
        pi = partition(arr, low, high)
        quick_sort(arr, low, pi-1)
        quick_sort(arr, pi+1, high)
    return arr

# Helper method for the merge sort implementation
def merge(left, right):
    if not left:
        return right
    if not right:
        return left
    if left[0] < right[0]:
        return [left[0]] + merge(left[1:], right)
    return [right[0]] + merge(left, right[1:])

# Merge sort implementation
def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr)//2
    left_half = merge_sort(arr[:mid])
    right_half = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left_half, right_half)

Como você abordaria o problema de encontrar o caminho mais curto entre dois nós em um gráfico?

Vários algoritmos podem ser usados para encontrar o caminho mais curto em gráficos. 

Para gráficos não ponderados, a busca em primeiro lugar explora efetivamente os nós camada por camada. Em gráficos ponderados com bordas não negativas, o algoritmo de Dijkstra identifica o caminho mais curto examinando primeiro o vértice mais próximo. 

O algoritmo de pesquisa A* aumenta a eficiência usando heurística para estimar os custos restantes. A escolha do algoritmo depende das características do gráfico e dos requisitos específicos do problema.

Perguntas da entrevista sobre estruturas de dados avançadas

Vamos explorar algumas perguntas avançadas da entrevista para aqueles que buscam cargos mais sênior ou que pretendem demonstrar um conhecimento profundo de estruturas de dados especializadas ou complexas.

Explicar o conceito de programação dinâmica e como ele pode ser aplicado para resolver problemas que envolvem estruturas de dados.

A programação dinâmica é um método usado para resolver problemas complexos, dividindo-os em subproblemas menores e sobrepostos. Em vez de começar do zero todas as vezes, você mantém o controle das soluções para essas partes menores, o que significa que não precisa fazer os mesmos cálculos repetidamente. 

Esse método é muito útil para encontrar a maior subsequência comum entre duas cadeias de caracteres ou para encontrar o custo mínimo para chegar a um ponto específico em uma grade. 

Explique o conceito de uma árvore B e suas vantagens em relação a uma árvore de pesquisa binária.

As árvores B são estruturas de dados de árvores balanceadas projetadas para acesso eficiente ao disco. Alguns de seus recursos são:

  • Todas as folhas têm a mesma profundidade.
  • Cada nó contém um número variável de chaves em um intervalo especificado.
  • Os nós internos funcionam como estruturas de índice que direcionam as pesquisas para a subárvore apropriada.

Elas oferecem várias vantagens em relação às árvores de pesquisa binárias:

  • Redução de E/S de disco: Várias chaves podem ser armazenadas por nó, minimizando o número de leituras de disco necessárias para localizar uma chave específica.
  • Desempenho aprimorado: Para conjuntos de dados maiores, sua capacidade de lidar com mais chaves por nó resulta em menos níveis na árvore e em pesquisas mais rápidas.

Descreva o conceito de classificação topológica e suas aplicações.

A classificação topológica é um algoritmo usado para ordenar os vértices de um gráfico acíclico direcionado (DAG) de modo que, se houver uma aresta do vértice u para o vértice ventão u aparece antes de v na ordem.

Esse algoritmo pode ser usado em vários aplicativos, sendo um dos mais comuns o agendamento de tarefas, em que ele ajuda a determinar a sequência de tarefas que precisam ser executadas em um projeto. Escrevi sobre esse tópico em minha postagem detalhada no blog sobre gráficos acíclicos direcionados

Descreva a diferença entre um min-heap e uma fila de prioridade.

A min-heap é uma implementação específica de uma fila de prioridade e é definida como uma árvore binária completa em que o valor de cada nó é menor ou igual aos valores de seus filhos, permitindo operações eficientes ao encontrar e extrair o elemento mínimo.

Por outro lado, uma fila de prioridade é uma estrutura de dados abstrata que permite a inserção de elementos com uma prioridade associada, com elementos sendo retirados da fila na ordem de sua prioridade. As mini-heaps são uma forma comum de implementar filas prioritárias devido à sua capacidade de gerenciar essas operações de forma eficiente.

Explique o conceito de uma estrutura de dados de conjunto disjunto e suas aplicações.

Uma estrutura de dados de conjunto disjunto, também conhecida como estrutura de dados union-find, mantém uma coleção de conjuntos disjuntos.  Essa estrutura de dados oferece suporte a duas operações principais: 

  • Encontre: Determina a qual conjunto um determinado elemento pertence.
  • União: Mescla dois conjuntos em um único conjunto. 

Há muitas aplicações de conjuntos de dados disjuntos, mas, pelo que sei, as mais comuns são o algoritmo de Kruskal para encontrar a árvore de abrangência mínima de um gráfico e o problema de fluxo de rede para determinar os componentes conectados em um gráfico.

Explicar o conceito de uma árvore de segmentos e suas aplicações.

Uma árvore de segmentos é uma estrutura de dados projetada para facilitar consultas e atualizações eficientes de intervalos em uma matriz. É particularmente útil para cenários em que precisamos executar repetidamente operações como encontrar a soma, o mínimo, o máximo ou o maior divisor comum em um intervalo específico de elementos da matriz. 

Ele é construído como uma árvore binária, em que cada nó representa um segmento da matriz. As folhas da árvore correspondem a elementos individuais da matriz, enquanto os nós internos armazenam informações que agregam os valores de seus nós filhos de acordo com a operação que está sendo executada. Eles alcançam complexidade de tempo O(log n) para atualizações e consultas.

Como você implementaria uma árvore de sufixos?

Uma árvore de sufixos é uma estrutura de dados útil que armazena todos os sufixos de uma cadeia de caracteres em um espaço eficiente. Isso torna a pesquisa de cadeias de caracteres rápida e fácil. 

A criação de uma árvore de sufixos geralmente envolve a adição de sufixos um de cada vez, mas algumas técnicas, como o uso de links de sufixos, ajudam a acelerar o processo. 

Aqui, deixo para você uma implementação em Python:

class SuffixTreeNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}  # Dictionary to store child nodes
        self.start = 0  # Starting index of the substring represented by the edge
        self.end = 0  # Ending index of the substring represented by the edge

class SuffixTree:
    def __init__(self, text):
        self.root = SuffixTreeNode()
        self.text = text + "$"  # Append a special character to mark the end

    def insert_suffix(self, index):
        node = self.root
        i = index
        while i < len(self.text):
            c = self.text[i]
            if c not in node.children:
                # Create a new child node
                new_node = SuffixTreeNode()
                new_node.start = i
                new_node.end = len(self.text) - 1 
                node.children[c] = new_node
            node = node.children[c]
            i += 1

    def build_tree(self):
        """
        Builds the suffix tree for the given text.
        """
        for i in range(len(self.text)):
            self.insert_suffix(i)

O que são árvores quádruplas e quais são suas aplicações mais comuns?

As quadtrees são uma estrutura de dados de árvore hierárquica que subdivide recursivamente um espaço bidimensional em quatro quadrantes iguais. Essa técnica de particionamento espacial é altamente eficaz para aplicações como processamento de imagens, detecção de colisões em jogos e sistemas de informações geográficas para armazenamento e recuperação eficientes de dados espaciais.

Perguntas da entrevista sobre estruturas de dados baseadas em cenários

Demonstrar seu conhecimento sobre estruturas de dados é importante, mas mostrar que você sabe quando usá-las corretamente fará com que você se destaque na entrevista. Nesta seção, analisaremos como aplicar seu conhecimento sobre estrutura de dados em situações práticas.

Imagine que você está projetando um sistema para um serviço de compartilhamento de carona. Qual estrutura de dados você usará para combinar motoristas com passageiros em tempo real?

Devido à natureza em tempo real do problema, esse desafio exigirá estruturas de dados eficientes. 

Em minha experiência, eu usaria quadtrees para dados geográficos, filas de prioridade para classificar possíveis correspondências com base na distância e na urgência do motociclista e tabelas de hash para pesquisas eficientes de localizações de motoristas e motociclistas.

Que estrutura de dados você usará para recomendar produtos aos usuários com base em seu comportamento anterior?

Podemos aproveitar uma combinação de estruturas de dados para recomendar produtos de forma eficaz com base no comportamento do usuário. 

Uma matriz esparsa de usuário-item armazenaria as interações usuário-produto, enquanto as tabelas de hash mapeariam com eficiência usuários e itens. As filas de prioridade classificariam as recomendações, e as estruturas de gráficos poderiam modelar as relações entre os itens do usuário para análises mais sofisticadas, como a detecção de comunidades. 

Você está projetando um sistema para uma plataforma de rede social. Que estrutura de dados pode ajudar você a detectar e remover contas de spam?

Uma estrutura de dados de gráfico pode ser altamente eficaz para detectar e remover contas de spam em uma plataforma de rede social. Você pode analisar a topologia da rede representando os usuários como nós e suas conexões como bordas. A identificação de clusters densamente conectados, nós isolados e picos repentinos de atividade podem ajudar a sinalizar contas suspeitas.

Que estruturas de dados você usaria para enviar mensagens aos destinatários corretos em um aplicativo de bate-papo em tempo real?

Eu usaria uma combinação de estruturas de dados em um aplicativo de bate-papo em tempo real. 

As tabelas de hash armazenariam IDs de usuários e suas listas de conexões correspondentes, permitindo pesquisas rápidas de usuários para os quais enviar mensagens. As filas seriam implementadas para cada usuário para manter a ordem das mensagens, garantindo que elas sejam entregues na sequência em que foram enviadas. Além disso, as árvores, como as árvores AVL, podem ser usadas para armazenar e recuperar com eficiência o status on-line/off-line dos usuários, permitindo atualizações em tempo real sobre a disponibilidade do usuário.

Você está criando um corretor ortográfico para um aplicativo de processamento de texto. Que estruturas de dados você usaria para armazenar e pesquisar palavras válidas em um dicionário de forma eficiente?

Para um corretor ortográfico, a pesquisa eficiente de palavras é muito importante. Uma trie seria uma estrutura de dados ideal. Cada nó da trie representaria uma letra, e os caminhos através da trie formariam palavras. Isso permite pesquisas rápidas baseadas em prefixos, possibilitando que o corretor ortográfico sugira correções para palavras com erros ortográficos rapidamente.

Que estrutura de dados você usaria para projetar um sistema para um jogo de estratégia em tempo real que lida eficientemente com consultas de área para estruturas e atualizações para novos edifícios?

Nesse cenário específico, as árvores de segmento se destacam como uma excelente opção. Eles são muito bons em lidar com consultas e atualizações de alcance de forma eficiente. Podemos representar o mapa do jogo como uma matriz 1D, em que cada elemento corresponde a uma célula da grade. Cada célula pode armazenar informações sobre a presença ou ausência de uma estrutura.

Dicas para se preparar para uma entrevista sobre estruturas de dados

Sei que a preparação para uma entrevista sobre estruturas de dados pode ser desafiadora, mas uma abordagem estruturada pode ajudar você a torná-la mais gerenciável!

Concentre-se em dominar os conceitos fundamentais por trás das estruturas de dados, como matrizes, listas vinculadas, pilhas, filas, árvores, gráficos e tabelas de hash. Entenda seus princípios, como eles gerenciam os dados e as complexidades de tempo associadas a operações como inserção, exclusão e pesquisa.

Conhecer os conceitos é bom, mas não é suficiente. Você deve saber como implementar essas estruturas de dados do zero. Você pode participar dos cursos do DataCamp para aproveitar os desafios de codificação que aprimoram suas habilidades de solução de problemas .

Compreender as vantagens e desvantagens entre as estruturas de dados é fundamental. Por exemplo, as matrizes permitem acesso rápido, mas podem ser dispendiosas para inserções e exclusões, enquanto as listas vinculadas oferecem modificações eficientes, mas exigem o acesso transversal. Esteja preparado para discutir essas compensações durante a entrevista.

Por fim, conecte seu conhecimento a aplicativos do mundo real. Pense em como você poderia usar estruturas de dados, como as que exploramos neste artigo, no desenvolvimento da Web, em sistemas de banco de dados ou no aprendizado de máquina.

Conclusão

Neste artigo, abordamos muitas perguntas de entrevistas sobre estrutura de dados que abrangem tópicos básicos, intermediários e avançados. Desde a compreensão dos conceitos básicos de estruturas de dados, como matrizes, listas vinculadas, pilhas e filas, até técnicas mais complexas de gráficos e tabelas de hash, exploramos as principais áreas que os possíveis empregadores podem questionar.

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