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📉 Projeto de Algoritmos 💻

A ordenação ou classificação de dados consiste em receber um montante de dados e organizá-los em ordem crescente e/ou decrescente, a fim de utiliza-los posteriormente. Essa ordenação tem o objetivo de facilitar as buscas e pesquisas por um elemento em um conjunto ordenado. Na computação existe uma série de algoritmos de ordenação, sendo eles de diferentes comportamentos e complexidades, sendo assim, devemos nos atentar ao problema e só depois escolher qual método usar para solucioná-lo.

A Clusterização de Dados ou Análise de Agrupamentos é uma técnica de mineração de dados multivariados que através de métodos numéricos e a partir somente das informações das variáveis de cada caso, tem por objetivo agrupar automaticamente por aprendizado não supervisionado os n casos da base de dados em k grupos, geralmente disjuntos denominados clusters ou agrupamentos.

Algoritmos 📌

• Algoritmos de Ordenação ✅
• Árvores Geradoras Mínimas aplicadas a Agrupamento de Dados ✅

Resultados 📋

• Relatório Ordenação ✅
• Relatório Agrupamento ✅

Casos de Teste 📦

• Entradas usadas nos algoritmos de ordenação
• Entrada usada no algoritmo de agrupamento

Referências 📚

• ZIVIANI, Nivio. Projeto de algoritmos: implementações em Java e C++. Thomsom Learning. 2006.
• Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press and McGraw-Hill.
• Donald Knuth. The Art of Computer Programming, Volume 3: Sorting and Searching, Third Edition. Addison-Wesley, 1997.
• COLE, Richard. Parallel merge sort. SIAM Journal on Computing, v. 17, n. 4, p. 770-785, 1988.
• FEOFILOFF, Paulo. Algoritmos em linguagem C. Elsevier Brasil, 2009.
• ASTRACHAN, Owen. Bubble sort: an archaeological algorithmic analysis. In: ACM SIGCSE Bulletin. ACM, 2003. p. 1-5.
• GARCIA, Adriano M.; CERA, Márcia C.; MERGEN, Sérgio LS. Analisando o Desempenho da Paralelização no Algoritmo de Ordenação Mergesort In-place. 13a. p. 123-126, 2013.
• HOARE, Charles AR. Quicksort. The Computer Journal, v. 5, n. 1, p. 10-16, 1962.
• SEDGEWICK, Robert. Implementing quicksort programs. Communications of the ACM, v. 21, n. 10, p. 847-857, 1978.
• WEGENER, Ingo. BOTTOM-UP-HEAPSORT, a new variant of HEAPSORT beating, on an average, QUICKSORT (if n is not very small). Theoretical Computer Science, v. 118, n. 1, p. 81-98, 1993.
• SCHAFFER, Russel; SEDGEWICK, Robert. The analysis of heapsort. Journal of Algorithms, v. 15, n. 1, p. 76-100, 1993.
• Jon Kleinberg , Eva Tardos, Algorithm Design, Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., Boston, MA, 2005