Fundamentos da Lógica de Programação

• Lógica de programação é a base para criar algoritmos e resolver problemas computacionais.

Lógica de Programação (Básico)

• Sequência lógica: Ordem em que as instruções devem ser executadas para alcançar o resultado desejado.
• Algoritmos: Conjunto de passos finitos e bem definidos para realizar uma tarefa.
• Variáveis: Espaços de memória que armazenam dados que podem ser modificados durante a execução do programa.
• Tipos de dados: Classificações de dados que podem ser armazenados em variáveis (inteiro, real, caractere, booleano).
• Operadores: Símbolos que realizam operações matemáticas (+, -, *, /), lógicas (E, OU, NÃO) ou de comparação (>, <, ==).
• Estruturas de controle:
  • Sequencial: Execução de instruções em ordem linear.
  • Condicional: Execução de blocos de código dependendo de condições (SE/SENÃO).
  • Repetição: Execução repetida de blocos de código (ENQUANTO, PARA).
• Boas práticas:
  • Indentação: Organização do código para facilitar a leitura.
  • Comentários: Explicações no código para ajudar na compreensão.
  • Nomes significativos: Escolha de nomes descritivos para variáveis e funções.

Lógica de Programação (Intermediário)

• Funções/Procedimentos: Blocos de código reutilizáveis que realizam tarefas específicas.
• Parâmetros: Valores passados para funções para personalizar seu comportamento.
• Escopo de variáveis: Região do código onde uma variável é acessível.
  • Variáveis locais: Acessíveis apenas dentro da função onde foram declaradas.
  • Variáveis globais: Acessíveis em todo o programa.
• Recursividade: Função que chama a si mesma para resolver um problema.
• Manipulação de strings: Operações com textos (concatenação, comparação, extração).
• Arrays (Vetores e Matrizes): Estruturas que armazenam coleções de dados do mesmo tipo.
• Ordenação e busca: Algoritmos para organizar e encontrar dados em arrays.

Lógica de Programação (Avançado)

• Estruturas de dados complexas:
  • Listas encadeadas: Sequências de elementos onde cada elemento aponta para o próximo.
  • Pilhas: Estruturas LIFO (último a entrar, primeiro a sair).
  • Filas: Estruturas FIFO (primeiro a entrar, primeiro a sair).
  • Árvores: Estruturas hierárquicas de dados.
  • Grafos: Estruturas que representam relações entre objetos.
• Alocação dinâmica de memória: Criação de variáveis em tempo de execução.
• Ponteiros: Variáveis que armazenam endereços de memória.
• Tratamento de erros: Mecanismos para lidar com situações inesperadas durante a execução do programa (exceções).
• Testes unitários: Criação de testes automatizados para verificar se pequenas partes do código funcionam corretamente.
• Design patterns: Soluções reutilizáveis para problemas comuns de projeto de software.

Lógica de Programação (Profissional)

• Concorrência e paralelismo: Execução de múltiplas tarefas simultaneamente.
• Threads: Unidades de execução dentro de um processo.
• Sincronização: Mecanismos para controlar o acesso a recursos compartilhados por múltiplas threads.
• Sistemas distribuídos: Aplicações que rodam em múltiplos computadores.
• Comunicação entre processos: Troca de mensagens entre diferentes partes de um sistema distribuído.
• Segurança:
  • Prevenção de ataques: Medidas para proteger o código contra vulnerabilidades.
  • Criptografia: Técnicas para proteger dados confidenciais.
• Performance:
  • Análise de gargalos: Identificação das partes do código que consomem mais recursos.
  • Otimização de código: Técnicas para tornar o código mais rápido e eficiente.
• Escalabilidade: Capacidade de um sistema lidar com um aumento na carga de trabalho.

Algoritmos

• Definição: Sequência finita e não ambígua de instruções para resolver um problema.
• Características:
  • Finitude: Deve terminar após um número finito de passos.
  • Definição: Cada passo deve ser precisamente definido, sem ambiguidades.
  • Entradas: Deve receber dados de entrada.
  • Saídas: Deve produzir resultados.
  • Eficácia: Cada passo deve ser executável.
• Formas de representação:
  • Descrição narrativa: Linguagem natural.
  • Fluxograma: Diagramas com formas geométricas.
  • Pseudocódigo: Linguagem similar à programação.
• Paradigmas de algoritmos:
  • Divisão e conquista: Dividir o problema em subproblemas menores.
  • Programação dinâmica: Resolver subproblemas apenas uma vez e armazenar os resultados.
  • Algoritmos gulosos: Fazer a melhor escolha local em cada passo.

Estruturas de Dados

• Definição: Forma de organizar e armazenar dados para facilitar o acesso e a modificação.
• Tipos:
  • Lineares:
    • Arrays: Acesso rápido a elementos por índice.
    • Listas encadeadas: Flexibilidade para inserir e remover elementos.
    • Pilhas: LIFO (último a entrar, primeiro a sair).
    • Filas: FIFO (primeiro a entrar, primeiro a sair).
  • Não lineares:
    • Árvores: Hierarquia de dados.
    • Grafos: Relações entre objetos.
    • Tabelas hash: Acesso rápido através de chaves.
• Escolha da estrutura de dados: Depende dos requisitos de acesso, inserção, remoção e busca.

Paradigmas de Programação

• Definição: Estilo fundamental de programação de computadores.
• Tipos:
  • Imperativo:
    • Foco em como o programa opera, alterando o estado através de comandos.
    • Exemplo: C.
  • Orientado a objetos:
    • Organiza o código em objetos com atributos e métodos.
    • Exemplo: Java, C++.
  • Funcional:
    • Usa funções matemáticas para evitar efeitos colaterais e estado mutável.
    • Exemplo: Haskell, Lisp.
  • Lógico:
    • Expressa a lógica do problema sem especificar como resolvê-lo.
    • Exemplo: Prolog.
• Multi-paradigma: Linguagens que suportam múltiplos paradigmas (Python, JavaScript).

Depuração de Código

• Definição: Processo de identificar e corrigir erros (bugs) no código.
• Técnicas:
  • Depuradores: Ferramentas que permitem executar o código passo a passo, inspecionando variáveis.
  • Print statements: Inserir comandos para exibir valores de variáveis em pontos críticos.
  • Testes unitários: Escrever testes automatizados para verificar pequenas partes do código.
  • Análise estática: Ferramentas que analisam o código sem executá-lo, procurando por possíveis erros.
• Boas práticas:
  • Reproduzir o erro: Entender as condições que causam o problema.
  • Dividir para conquistar: Isolar a parte do código que está causando o erro.
  • Documentar o processo: Registrar os passos tomados e as soluções encontradas.

Otimização de Código

• Definição: Processo de melhorar a performance do código, reduzindo o tempo de execução e o consumo de recursos.
• Técnicas:
  • Escolha de algoritmos e estruturas de dados: Usar as opções mais eficientes para cada problema.
  • Otimização de loops: Reduzir o número de iterações e evitar cálculos desnecessários.
  • Memoização: Armazenar resultados de cálculos para reutilização.
  • Paralelização: Dividir o trabalho em múltiplas threads para executar em paralelo.
  • Compilação just-in-time (JIT): Compilar o código em tempo de execução para melhorar a performance.
• Ferramentas:
  • Profilers: Ferramentas que medem o tempo de execução de cada parte do código.
  • Analisadores de memória: Ferramentas que identificam vazamentos de memória e outros problemas de gerenciamento de memória.
• Considerações:
  • Trade-offs: Otimização pode aumentar a complexidade do código.
  • Premature optimization: Evitar otimizar o código antes de ter um protótipo funcional.
  • Métricas: Medir a performance antes e depois da otimização para verificar os resultados.