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\documentclass[10pt]{article}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage{amsmath,amsthm,amssymb}
\usepackage{fullpage}
\usepackage{url}
\pagenumbering{gobble}
\usepackage{hyperref}
\title{ Tutorial: Bolhas}
\author{UVA - 11495}
\date{}
\begin{document}
\maketitle
O problema consiste em determinar o vencedor de um jogo baseado em trocas de elementos adjacentes de uma permutação, o que se traduz em calcular a paridade do número de inversões da sequência inicial.
\subsection*{Representação do estado}
\begin{itemize}
\item Uma \textbf{inversão} ocorre quando um elemento maior aparece antes de um elemento menor na sequência.
\item Cada movimento válido no jogo (trocar um par de elementos adjacentes fora de ordem) reduz o número total de inversões em exatamente $1$.
\item Como o jogo termina quando a sequência está ordenada (zero inversões) e Marcelo faz o primeiro movimento, a vitória depende exclusivamente da paridade das inversões: se for ímpar, Marcelo fará o último movimento e vencerá; se for par, Carlos vencerá.
\end{itemize}
\subsection*{Estratégia de solução usando Divisão e Conquista (Merge Sort)}
Para contar o número de inversões de forma eficiente, evitamos a contagem trivial de comparar todos os pares (que custaria $O(N^2)$) e utilizamos uma adaptação do algoritmo \textit{Merge Sort}.
\begin{enumerate}
\item Leia o tamanho da sequência ($N$) e armazene a permutação inicial em um vetor.
\item Crie uma função recursiva baseada no \textit{Merge Sort} que divide o vetor ao meio até que os subvetores tenham tamanho $1$ (onde o número de inversões é $0$).
\item Na etapa de conquista (\textit{merge}):
\begin{itemize}
\item Mantenha dois ponteiros, um para o subvetor da esquerda e outro para o subvetor da direita.
\item Compare os elementos apontados. Se o elemento da direita for menor que o da esquerda, ele precisará saltar todos os elementos restantes do subvetor da esquerda para ser ordenado.
\item Nesse caso, adicione ao contador de inversões a quantidade exata de elementos restantes no subvetor da esquerda.
\item Copie o menor elemento para a posição correta do vetor principal para mantê-lo ordenado.
\end{itemize}
\item Após a execução de toda a recursão, avalie o número total de inversões contabilizadas.
\item Se o número de inversões for ímpar, imprima "Marcelo". Caso contrário, imprima "Carlos".
\end{enumerate}
\subsection*{Complexidade}
\begin{itemize}
\item \textbf{Espacial:} $O(N)$, devido à criação de vetores temporários auxiliares durante as etapas de intercalação do \textit{Merge Sort}, além de $O(\log N)$ referente ao espaço utilizado pela pilha de chamadas recursivas.
\item \textbf{Temporal:} $O(N \log N)$. O algoritmo divide a sequência de tamanho $N$ pela metade $\log N$ vezes. Em cada um desses níveis de recursão, a etapa de intercalação percorre os subvetores de forma linear, custando globalmente $O(N)$ por nível.
\end{itemize}\end{document}

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O problema consiste em determinar o vencedor de um jogo baseado em trocas de elementos adjacentes de uma permutação, o que se traduz em calcular a paridade do número de inversões da sequência inicial.
\subsection*{Representação do estado}
\begin{itemize}
\item Uma \textbf{inversão} ocorre quando um elemento maior aparece antes de um elemento menor na sequência.
\item Cada movimento válido no jogo (trocar um par de elementos adjacentes fora de ordem) reduz o número total de inversões em exatamente $1$.
\item Como o jogo termina quando a sequência está ordenada (zero inversões) e Marcelo faz o primeiro movimento, a vitória depende exclusivamente da paridade das inversões: se for ímpar, Marcelo fará o último movimento e vencerá; se for par, Carlos vencerá.
\end{itemize}
\subsection*{Estratégia de solução usando Divisão e Conquista (Merge Sort)}
Para contar o número de inversões de forma eficiente, evitamos a contagem trivial de comparar todos os pares (que custaria $O(N^2)$) e utilizamos uma adaptação do algoritmo \textit{Merge Sort}.
\begin{enumerate}
\item Leia o tamanho da sequência ($N$) e armazene a permutação inicial em um vetor.
\item Crie uma função recursiva baseada no \textit{Merge Sort} que divide o vetor ao meio até que os subvetores tenham tamanho $1$ (onde o número de inversões é $0$).
\item Na etapa de conquista (\textit{merge}):
\begin{itemize}
\item Mantenha dois ponteiros, um para o subvetor da esquerda e outro para o subvetor da direita.
\item Compare os elementos apontados. Se o elemento da direita for menor que o da esquerda, ele precisará saltar todos os elementos restantes do subvetor da esquerda para ser ordenado.
\item Nesse caso, adicione ao contador de inversões a quantidade exata de elementos restantes no subvetor da esquerda.
\item Copie o menor elemento para a posição correta do vetor principal para mantê-lo ordenado.
\end{itemize}
\item Após a execução de toda a recursão, avalie o número total de inversões contabilizadas.
\item Se o número de inversões for ímpar, imprima "Marcelo". Caso contrário, imprima "Carlos".
\end{enumerate}
\subsection*{Complexidade}
\begin{itemize}
\item \textbf{Espacial:} $O(N)$, devido à criação de vetores temporários auxiliares durante as etapas de intercalação do \textit{Merge Sort}, além de $O(\log N)$ referente ao espaço utilizado pela pilha de chamadas recursivas.
\item \textbf{Temporal:} $O(N \log N)$. O algoritmo divide a sequência de tamanho $N$ pela metade $\log N$ vezes. Em cada um desses níveis de recursão, a etapa de intercalação percorre os subvetores de forma linear, custando globalmente $O(N)$ por nível.
\end{itemize}

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\documentclass[10pt]{article}
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\pagenumbering{gobble}
\usepackage{hyperref}
\title{ Tutorial: Caching Offline}
\author{}
\date{}
\begin{document}
\maketitle
O problema consiste em simular um gerenciador de cache e determinar o número mínimo de falhas de página. Como a sequência completa de requisições é conhecida previamente, podemos utilizar uma estratégia gulosa para resolver o problema.
\subsection*{Representação do estado}
\begin{itemize}
\item A memória principal (cache) é representada por um conjunto (\textit{hash set}), que armazena os identificadores das páginas atualmente carregadas, permitindo consultas em tempo constante.
\item O histórico futuro de cada página é mapeado em vetores, registrando todos os índices (momentos no tempo) em que cada página será requisitada.
\item Um vetor de ponteiros auxiliares acompanha qual a próxima ocorrência futura correspondente para cada página.
\end{itemize}
\subsection*{Estratégia de solução usando Algoritmo Guloso}
A estratégia ótima dita que, quando a cache estiver cheia e ocorrer uma falha, a página a ser substituída deve ser aquela que demorará mais tempo para ser referenciada novamente no futuro.
\begin{enumerate}
\item Leia a capacidade da cache ($k$) e o tamanho da sequência de requisições ($v$).
\item Faça um pré-processamento da sequência de páginas:
\begin{itemize}
\item Armazene a sequência original em um vetor.
\item Para cada página lida, adicione o índice atual à sua respectiva lista de referências futuras.
\end{itemize}
\item Inicialize a cache vazia, o controle de progresso das referências futuras e o contador de falhas (\textit{misses}).
\item Percorra a sequência de requisições passo a passo:
\begin{itemize}
\item Se a página atual \textbf{não} estiver na cache, ocorreu uma falha de página. Incremente o contador de \textit{misses}.
\item Se a cache já estiver cheia (tamanho igual a $k$) no momento da falha, é necessário eleger uma página residente para remoção:
\begin{itemize}
\item Inspecione todas as páginas atualmente na cache.
\item Se alguma página não possuir mais requisições futuras, ela é a candidata ideal e deve ser escolhida para remoção imediata.
\item Caso contrário, compare a próxima requisição de todas e encontre aquela que vai demorar mais tempo para aparecer de novo (índice mais distante no futuro), removendo-a.
\end{itemize}
\item Insira a nova página na cache.
\item Ao final de cada iteração, independentemente de ter ocorrido acerto ou falha, avance o ponteiro de ocorrências da página que acabou de ser processada.
\end{itemize}
\item Ao término da simulação, imprima o total de falhas contabilizadas.
\end{enumerate}\end{document}

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O problema consiste em simular um gerenciador de cache e determinar o número mínimo de falhas de página. Como a sequência completa de requisições é conhecida previamente, podemos utilizar uma estratégia gulosa para resolver o problema.
\subsection*{Representação do estado}
\begin{itemize}
\item A memória principal (cache) é representada por um conjunto (\textit{hash set}), que armazena os identificadores das páginas atualmente carregadas, permitindo consultas em tempo constante.
\item O histórico futuro de cada página é mapeado em vetores, registrando todos os índices (momentos no tempo) em que cada página será requisitada.
\item Um vetor de ponteiros auxiliares acompanha qual a próxima ocorrência futura correspondente para cada página.
\end{itemize}
\subsection*{Estratégia de solução usando Algoritmo Guloso}
A estratégia ótima dita que, quando a cache estiver cheia e ocorrer uma falha, a página a ser substituída deve ser aquela que demorará mais tempo para ser referenciada novamente no futuro.
\begin{enumerate}
\item Leia a capacidade da cache ($k$) e o tamanho da sequência de requisições ($v$).
\item Faça um pré-processamento da sequência de páginas:
\begin{itemize}
\item Armazene a sequência original em um vetor.
\item Para cada página lida, adicione o índice atual à sua respectiva lista de referências futuras.
\end{itemize}
\item Inicialize a cache vazia, o controle de progresso das referências futuras e o contador de falhas (\textit{misses}).
\item Percorra a sequência de requisições passo a passo:
\begin{itemize}
\item Se a página atual \textbf{não} estiver na cache, ocorreu uma falha de página. Incremente o contador de \textit{misses}.
\item Se a cache já estiver cheia (tamanho igual a $k$) no momento da falha, é necessário eleger uma página residente para remoção:
\begin{itemize}
\item Inspecione todas as páginas atualmente na cache.
\item Se alguma página não possuir mais requisições futuras, ela é a candidata ideal e deve ser escolhida para remoção imediata.
\item Caso contrário, compare a próxima requisição de todas e encontre aquela que vai demorar mais tempo para aparecer de novo (índice mais distante no futuro), removendo-a.
\end{itemize}
\item Insira a nova página na cache.
\item Ao final de cada iteração, independentemente de ter ocorrido acerto ou falha, avance o ponteiro de ocorrências da página que acabou de ser processada.
\end{itemize}
\item Ao término da simulação, imprima o total de falhas contabilizadas.
\end{enumerate}

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\documentclass[10pt]{article}
\usepackage[utf8]{inputenc}
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\usepackage{fullpage}
\usepackage{url}
\pagenumbering{gobble}
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\title{ Tutorial: Conversor Fonético Genérico}
\author{Leetcode 127}
\date{}
\begin{document}
\maketitle
O problema de transformação de palavras exige encontrar o menor caminho entre uma palavra inicial e uma palavra final, alterando apenas uma letra por vez, com a restrição de que todas as palavras intermediárias devem pertencer a um dicionário fornecido.
\subsection*{Representação do estado}
\begin{itemize}
\item Cada palavra do dicionário (incluindo a palavra inicial) representa um nó em um grafo não direcionado.
\item Uma aresta conecta duas palavras se elas diferem em exatamente uma letra, uma "mutação" válida.
\item A transformação mais eficiente equivale a encontrar o caminho mais curto entre o nó inicial e o nó final neste grafo.
\end{itemize}
\subsection*{Estratégia de solução usando BFS (Busca em Largura)}
Como precisamos encontrar o menor número de passos em um grafo com arestas de peso uniforme e não direcionadas, a Busca em Largura (BFS) é a abordagem algorítmica ideal.
\begin{enumerate}
\item Leia o número de palavras no dicionário ($N$) e o comprimento das palavras ($M$), seguidos das palavras inicial e final.
\item Armazene todas as palavras do dicionário em um conjunto (\textit{hash set}) para buscas eficientes. Insira também a palavra inicial neste conjunto, pois ela é o nosso ponto de partida.
\item Construa o grafo através de uma lista de adjacências:
\begin{itemize}
\item Para cada palavra no conjunto, itere sobre cada um de seus $M$ caracteres.
\item Substitua o caractere atual temporariamente por todas as 26 letras minúsculas do alfabeto ('a' a 'z').
\item Se a nova palavra gerada após essa substituição também existir no dicionário, adicione-a à lista de adjacências da palavra original.
\end{itemize}
\item Inicialize a simulação da BFS: crie uma fila e insira a palavra inicial. Utilize um conjunto auxiliar para registrar os nós já visitados (\texttt{seen}), evitando ciclos infinitos. Defina a distância (profundidade) inicial da sequência como $1$.
\item Processe a fila operando por camadas (nível por nível):
\begin{itemize}
\item Descubra quantos elementos existem na fila atual. Este é o número de palavras no nível de profundidade atual.
\item Para cada uma dessas palavras, retire-a da fila e verifique: se for a palavra final desejada, a missão foi concluída! Imprima a profundidade atual e encerre.
\item Caso contrário, acesse a lista de adjacência da palavra. Para cada vizinho (mutação válida) que ainda não foi visitado, insira-o na fila e marque-o como visitado.
\end{itemize}
\item Ao terminar de processar todas as palavras da camada atual, incremente a profundidade.
\item Se a fila se esvaziar completamente e a palavra final nunca for atingida, a transformação é impossível sob essas regras. Retorne $0$.
\end{enumerate}\end{document}

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O problema de transformação de palavras exige encontrar o menor caminho entre uma palavra inicial e uma palavra final, alterando apenas uma letra por vez, com a restrição de que todas as palavras intermediárias devem pertencer a um dicionário fornecido.
\subsection*{Representação do estado}
\begin{itemize}
\item Cada palavra do dicionário (incluindo a palavra inicial) representa um nó em um grafo não direcionado.
\item Uma aresta conecta duas palavras se elas diferem em exatamente uma letra, uma "mutação" válida.
\item A transformação mais eficiente equivale a encontrar o caminho mais curto entre o nó inicial e o nó final neste grafo.
\end{itemize}
\subsection*{Estratégia de solução usando BFS (Busca em Largura)}
Como precisamos encontrar o menor número de passos em um grafo com arestas de peso uniforme e não direcionadas, a Busca em Largura (BFS) é a abordagem algorítmica ideal.
\begin{enumerate}
\item Leia o número de palavras no dicionário ($N$) e o comprimento das palavras ($M$), seguidos das palavras inicial e final.
\item Armazene todas as palavras do dicionário em um conjunto (\textit{hash set}) para buscas eficientes. Insira também a palavra inicial neste conjunto, pois ela é o nosso ponto de partida.
\item Construa o grafo através de uma lista de adjacências:
\begin{itemize}
\item Para cada palavra no conjunto, itere sobre cada um de seus $M$ caracteres.
\item Substitua o caractere atual temporariamente por todas as 26 letras minúsculas do alfabeto ('a' a 'z').
\item Se a nova palavra gerada após essa substituição também existir no dicionário, adicione-a à lista de adjacências da palavra original.
\end{itemize}
\item Inicialize a simulação da BFS: crie uma fila e insira a palavra inicial. Utilize um conjunto auxiliar para registrar os nós já visitados (\texttt{seen}), evitando ciclos infinitos. Defina a distância (profundidade) inicial da sequência como $1$.
\item Processe a fila operando por camadas (nível por nível):
\begin{itemize}
\item Descubra quantos elementos existem na fila atual. Este é o número de palavras no nível de profundidade atual.
\item Para cada uma dessas palavras, retire-a da fila e verifique: se for a palavra final desejada, a missão foi concluída! Imprima a profundidade atual e encerre.
\item Caso contrário, acesse a lista de adjacência da palavra. Para cada vizinho (mutação válida) que ainda não foi visitado, insira-o na fila e marque-o como visitado.
\end{itemize}
\item Ao terminar de processar todas as palavras da camada atual, incremente a profundidade.
\item Se a fila se esvaziar completamente e a palavra final nunca for atingida, a transformação é impossível sob essas regras. Retorne $0$.
\end{enumerate}