Um repositório dedicado aos algoritmos que eu estudei! 🚀
Se você gosta de resolver problemas e aprimorar suas habilidades em JavaScript, você está no lugar certo! Aqui você vai encontrar diversos algoritmos que fui aprendendo e implementando durante meus estudos.
algorithms-js/
├── algorithms/
│ ├── sorting/
│ │ ├── [algoritmo]/
│ │ │ ├── index.js
│ │ │ └── README.md
│ │ ├── [algoritmo]/
│ │ │ ├── index.js
│ │ │ └── README.md
│ │ └── ...
│ ├── searching/
│ │ ├── [algoritmo]/
│ │ │ ├── index.js
│ │ │ └── README.md
│ │ ├── [algoritmo]/
│ │ │ ├── index.js
│ │ │ └── README.md
│ │ └── ...
│ └── ...
├── tests/
│ ├── algorithms/
│ │ ├── sorting/
│ │ │ ├── [algoritmo].test.js
│ │ │ └── ...
│ │ ├── searching/
│ │ │ ├── [algoritmo].test.js
│ │ │ └── ...
│ │ └── ...
│ └── ...
├── .gitignore
├── jest.config.js
├── LICENSE
├── package.lock.json
├── package.json
└── README.md
Cada algoritmo estará em uma pasta específica, de acordo com sua categoria, para facilitar o entendimento e a organização. Além disso, você pode ver a explicação do funcionamento de cada algoritmo nos comentários do código ou em arquivos de documentação que acompanham o código.
Big O Notation é uma maneira de descrever a eficiência de um algoritmo, principalmente no que diz respeito ao tempo de execução ou uso de memória, à medida que o tamanho da entrada (n) aumenta. Ela ajuda a entender como um algoritmo escala e como se comporta em diferentes cenários.
Aqui estão alguns dos termos comuns usados em Big O:
- O(1) - Tempo constante: O tempo de execução não depende do tamanho da entrada.
- O(log n) - Logaritmo: O tempo de execução cresce lentamente à medida que o tamanho da entrada aumenta.
- O(n) - Linear: O tempo de execução cresce proporcionalmente ao tamanho da entrada.
- O(n log n) - Log-linear: Comum em algoritmos de ordenação eficientes como Merge Sort e Quick Sort.
- O(n^2) - Quadrático: O tempo de execução aumenta exponencialmente com o aumento da entrada. Exemplo: Bubble Sort.
- O(2^n) - Exponencial: O tempo de execução dobra com cada aumento da entrada. Exemplo: Algoritmos de recursão complexa.
- O(n!) - Fatorial: Usado em problemas de permutação. Extremamente ineficiente para grandes entradas.
A notação Big O nos permite comparar a eficiência de diferentes algoritmos de forma independente do hardware ou da implementação específica.
- JavaScript 🟨
Contribuições são super bem-vindas! 🎉 Se você deseja adicionar um novo algoritmo, corrigir algum bug ou melhorar a performance de algum código, siga os passos abaixo:
- Faça um fork do projeto 🍴
- Crie uma branch com a sua feature (
git checkout -b feature/nome-da-feature) 🌱 - Commit suas mudanças (
git commit -m 'feat: Adicionado novo algoritmo') ✅ - Faça um push da branch (
git push origin feature/nome-da-feature) 🚀 - Abra um Pull Request 📩
Vamos juntos construir um repositório incrível de algoritmos em JavaScript! 💻✨