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deltaly23/DominandoEDComPython

 
 

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DominandoEDComPython

Bem-vindo ao repositório DominandoEDComPython! Este espaço é dedicado ao estudo e prática das Estruturas de Dados utilizando a linguagem de programação Python. Ideal para estudantes, professores e entusiastas em ciência da computação, este repositório é um recurso para quem deseja aprofundar seus conhecimentos em Estruturas de Dados de maneira prática e aplicada.

Sobre o Repositório

O objetivo deste repositório é fornecer uma série de códigos de exemplos, exercícios práticos e explicações detalhadas sobre as diversas Estruturas de Dados, como listas lineares estáticas, listas lineares encadeadas, pilhas, filas, árvores AVL e grafos. Sempre que a disciplinas de Estruturas de Dados estiver em oferta, durante o semestre, serão disponibilizados novos códigos e materiais didáticos desenvolvidos em aula, juntamente com os alunos.

Estruturas de Dados Cobertas

  • Listas Lineares Estáticas
  • Listas Lineares Encadeadas
  • Listas Ordenadas
  • Pilhas
  • Filas
  • Árvore Balanceada (AVL)
  • Grafos

Como Usar o Repositório

Para tirar o máximo proveito deste repositório, recomendamos cloná-lo e seguir os tutoriais e exercícios propostos. Cada diretório está organizado por tópico de estrutura de dados e inclui exemplos de código e uma breve descrição do conceito.

git clone https://github.com/sousamaf/DominandoEDComPython.git

Explore os diretórios, leia as descrições e execute os códigos para ver as Estruturas de Dados em ação.

Contribuições

Contribuições são muito bem-vindas! Se você deseja contribuir com melhorias nos códigos, correções ou mesmo novos exemplos e materiais didáticos, sinta-se à vontade para abrir uma pull request ou uma issue.

Licença

Este projeto é distribuído sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Contato

Para dúvidas e sugestões, por favor, abra uma issue no repositório ou envie uma mensagem diretamente.


Agradecemos o seu interesse e esperamos que este repositório ajude você a dominar as Estruturas de Dados com Python!

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  • Jupyter Notebook 97.6%
  • Python 2.4%