Algoritmo: O que é, como estudar e como usar

Sabe aquele assunto que você ouve falar em diversos contextos e situações aplicadas à vida? Pois bem: falar e ouvir sobre algoritmo, ultimamente, se tornou bem comum em todo o mundo. E, por mais que pareça um dos assuntos mais complicados de entender e estudar, não é todo esse monstro que pode estar nesse momento passando em sua cabeça. 

Neste texto, você vai descobrir o que faz, o que é, como você pode estudar e até mesmo como usar o tal do algoritmo para facilitar seus estudos. Aqui você também vai entender a importância dessa base da Ciência da Computação e sua relação com a Matemática e até mesmo com as coisas do dia a dia. Vamos lá? Confira abaixo! 

Fundamentos de Algoritmos 

A organização e a sequência dos fundamentos dos algoritmos são essenciais para sua construção. É muito importante que essa construção seja plena e completamente concisa. Para ter sucesso na construção de um algoritmo, seu desenho deve ter sentido desde o início. 

Por isso, vale se atentar:

• Se seu algoritmo está com comandos longos;
• Que esses comandos sejam legíveis e bem alinhados;
• Que esses comandos tenham comentários sobre o que pode ter duplo sentido ou algo muito complexo de ser compreendido;
• Que você evite ao máximo as possibilidades desnecessárias para a determinada situação que possa ter apenas uma solução.

Mas não é só isso: os fundamentos da construção de algoritmos também devem se alinhar a ordem lógica na execução das tarefas a ser executadas, ser completo e ter começo, meio e fim, com muitos detalhes e com cada tarefa bem definida. Se isso não acontecer, volte ao primeiro passo e refaça os processos. 

Aplicações de Algoritmos em IA

Os algoritmos têm muito a oferecer para a Inteligência Artificial (IA). É por meio deles, por exemplo, que a automação de tarefas de determinada IA funciona de maneira eficiente. Essa automação significa que mesmo com tarefas repetidas, simples ou complexas, a IA tenha sua eficiência operacional aprimorada.

Em complemento, o uso dos algoritmos em IA pode melhorar a experiência do usuário de determinado software ou aplicativo, por exemplo. Afinal, eles podem ser construídos para anteciparem respostas às principais necessidades dos usuários, de maneira personalizada e particular. São eles que treinam a IA! 

Outro ponto benéfico dos algoritmos à IA é o aumento da segurança de informações e até mesmo o encontro de ações suspeitas e falhas em sistemas digitais. É pela construção para indicar o que está errado que o algoritmo detecta ameaças, por exemplo. 

Outros benefícios do uso de algoritmos e IA são:

• Detecção da necessidade de aprimoramento ou desenvolvimento de novas soluções;
• Recomendações mais certeiras;
• Velocidade em respostas;
• Precisão de ações informativas como análise de riscos financeiros, diagnósticos e previsão do tempo, entre outros. 

Análise de Eficiência de Algoritmos

Para analisar a eficiência dos algoritmos é necessário entender como eles se comportarão ao fato de, por exemplo, ter que processar significativamente mais dados. Desta maneira, os primeiros parâmetros utilizados para entender a eficiência são a memória e o tempo. 

Em continuidade à análise, após a verificação dos parâmetros de memória e tempo, há o que é conhecido como “bottleneck”. Esse parâmetro é o que nota quais recursos estão sendo utilizados a mais e não estão dando conta, para que o algoritmo não cumpra sua função corretamente. 

Isso também depende da análise de complexidade, pois é assim que será avaliado o porquê de tanta demora para executar uma função que ele deveria fazer em segundos, para exemplificar. 

Desenvolvimento de Algoritmos em Linguagens Específicas

Para que o desenvolvimento dos algoritmos sejam perfeitos, o estudo e uso de linguagens de programação específicas é essencial. Por isso, para armazenar um algoritmo em um computador e fazer com que esse computador entenda o que você precisa, é necessário que este seja construído para comandar as operações que tem que executar. 

Atualmente, usadas para muito além da computação quântica, as linguagens mais comuns para o desenvolvimento desta construção são C, C++, Matlab, Visual Basic, Delphi, Turbo Pascal, entre outras. São essas linguagens utilizadas que fazem com que este algoritmo obedeça aos comandos a que foi designado e traga a solução de objetivo de sua construção. 

Por isso, a qualidade deste desenvolvimento, sem importar precisamente a linguagem em que ele foi criado, deve atender a cada instância de entrada de comando, ele resolva e tenha sua saída de forma correta. Outro aspecto que não pode ser ignorado na análise de algoritmos é a validação. Trata-se do processo que vai avaliar, registrar e acompanhar o funcionamento destas entradas e saídas de ordem que o algoritmo deverá executar.

É também a validação – mesmo depois que ele já estiver sido instalado e rodar redondinho dentro daquilo que foi proposto, feita em cinco etapas, que será avaliado o objetivo final e inserção de mudanças e ajustes precisarão ser efetuadas. 

As cinco etapas da validação, são:

• Estabelecimento do problema;
• Desenvolvimento de um modelo;
• Criação do algoritmo;
• Avaliação do algoritmo e
• Implementação.

Algoritmos e Estruturas de Dados Avançados

Em Ciências da Computação são as estruturas de dados as responsáveis pela organização, armazenamento, acesso, gerenciamento, funcionamento e uso destes dados. Portanto, uma estrutura de dados é fundamental para que um software ou mesmo um aplicativo de celular, funcionem perfeitamente. 

Além disso, a estrutura de dados serve também para categorizá-los. Geralmente, são divididos em conjunto de dados, justamente por ter muitas possibilidades para cada fim. Ou seja, dentro do objetivo do que você pretende construir, terá que usar um tipo de estrutura ou outro. 

As estruturas de Dados podem ser classificadas como:

• Lineares ou Não-lineares;
• Dinâmicas ou Estáticas;
• Listas ou Vetores;
• Árvores;
• Pilhas; 
• Filas, entre outras. 

História dos Algoritmos

Pode-se afirmar que a história dos algoritmos acompanha a criação da computação. Isso porque, Ada Lovelace (ou Ada Byron, condessa de Lovelace), em seus estudos sobre o funcionamento da máquina analítica, entre os anos de 1842 e 1843 (isso mesmo que você leu!) que a primeira programação de computadores aconteceu.  

Os estudos da programadora Ada levantaram a curiosidade de outros cientistas e a evolução foi contínua. No entanto, Ada usou papel para escrever o que seria o primeiro algoritmo para um computador. Pois as máquinas ainda não existiam. Mesmo que pareça maluca, a história está fundamentada e comprovada em diversos documentos. 

Desta forma, foi somente em 1936, quando o também programador Alan Turing – por meio de sua “máquina de Turing”, com o auxílio do cálculo chamado lambda, criado por Alonzo Church, que o algoritmo de Ada Lovelace tornou-se mais conhecido. A origem da palavra algoritmo vem do nome de “Al Khowarizmi”, um matemático árabe que viveu no século IX. 

Algoritmos em Computação Gráfica

Até aqui você já notou que o algoritmo está presente em diversos desenvolvimentos que facilitaram e continuam facilitando a nossa vida, não é mesmo? Pois tem mais! Os algoritmos também acompanharam e colaboraram com a evolução da computação gráfica. 

Nas áreas desta computação – que tem como mais conhecidas as indústrias de desenvolvimento de jogos eletrônicos e o cinema digital, continuam o desenho de carros, moradias, barcos, aviões, projetos de construção, sistemas 3D e muito mais do que podemos listar. 

E claro que os algoritmos não poderiam estar de fora de todos esses campos de desenvolvimento. Assim como o acompanhou o desenvolvimento dos softwares, são eles que auxiliam na construção dos projetos, por meio de comandos e verificações que garantem o funcionamento correto de tal produto ou desenho. Os cálculos e proporções são facilitados, o que aumenta a produtividade de projetos e construções. 

Segurança e Algoritmos Criptográficos

Os algoritmos de criptografia ou Algoritmos Criptográficos são construídos para assegurar que dados escritos como texto, sejam codificados em um conteúdo cifrado. É pela chave de criptografia que esses dados são alterados e codificados desta forma. 

Da mesma maneira que qualquer algoritmo, os desenvolvidos para criptografia são desenvolvidos para dar mais segurança a esses dados e contam com começo, meio e fim, ordenadamente para cumprir o que é necessário no momento de fazer a codificação do texto. 

Dentro de cada objetivo, os algoritmos criptográficos, podem ser:

• Criptografia DES
• Criptografia 3DES
• Criptografia AES
• Criptografia RSA
• Criptografia Twofish
• Criptografia RC4

Teoria da Computação

Para entender o que dita a Teoria da Computação, podemos começar pela Matemática Discreta. Seria nada mais do que entender e ter familiaridade com os conceitos de conjuntos, relações, funções, técnicas de demonstração e tipos especiais de relações. Além disso, estão incluídos na matemática discreta os conceitos de indução, recursão, análise combinatória e tudo mais que se encaixar na aritmética dos números inteiros. É claro que os nossos amigos algoritmos não poderiam ficar de fora, não é mesmo?

Além disso, a Teoria da Computação também passa pela introdução ao estudante, linguagens de programação (formais), a teoria dos autômatos e a complexidade computacional, seguindo as linguagens, a história e a matemática como pontos essenciais.

Dentro das tendências tecnológicas, as descobertas em teoria da computação são recorrentes, ou seja: não param nunca de acontecer, passando por constante evolução. Outro ponto é que a rapidez exigida dos processos computacionais e o imediatismo das profissões e busca por resultados urgentes, não deixam que a área seja considerada a mais vasta e produtiva em toda a história dos estudos. 

Afinal, a teoria abrange também a informação, armazenamento, retenção, aproveitamento e manutenção de dados diversos, métodos, modelagem, cálculos e análises. 

Algoritmos em Redes Neurais

Você acha que já viu de tudo em computação e suas evoluções? Pois bem: garantimos que não! Tanto que, ao falar do uso de algoritmos em Redes Neurais, abrimos uma porta de conhecimento sem fim. Mas o que são Redes Neurais? Calma que vamos explicar tudo e ainda o porquê você vai ter que estudar e conhecer um pouco do assunto também. Vamos lá! 

A Rede Neural é uma área da Inteligência Artificial que aproxima os computadores de maneira que estes processem seus dados de maneira similar ao cérebro humano. Trata-se de um processo de aprendizado chamado de Machine Learning. É chamado também de aprendizado profundo, uma vez que usa neurônios interconectados em uma estrutura em camadas. 

Desta maneira, a rede neural cria um sistema que se adapta nos computadores para que estes aprendam com os erros e aprimorem seus sistemas de maneira contínua. É por esse motivo que as redes neurais são usadas em tentativas de resolução de problemas complexos. 

Desafios na Programação de Algoritmos

Segundos os professores-doutores Bruno Silva e Marco Antônio Trentin, em seu artigo conjunto “Dificuldades no Ensino-Aprendizagem de Programação de Computadores” (escrito em 2017), para construirmos programas de computador, necessitamos de uma linguagem de programação real.

“Ao programador cabe a tarefa de escrever comandos e instruções conforme a linguagem de programação escolhida. Não é o objetivo deste artigo levantar a quantidade de linguagens de programação existentes nem avaliar seus pontos positivos e negativos.”, afirmam.   

Em complementação, os autores apontam (com base no artigo desenvolvido em 2006 por Gilse Falckembach e Fabrício Araújo), que as linguagens de programação costumam possuir um aprendizado e ser mais rigorosas. “Isso naturalmente cria barreiras no processo de aprendizagem”, acrescentam. 

Ou seja: vai estudar programação para entender os algoritmos? Se dedique e se jogue de cabeça! Não adianta estudar nada pela metade, uma vez que é preciso conhecer tudo o que envolve os sistemas e linguagens, para que seus programas funcionem corretamente. 

Na programação, você vai usar os comandos direcionados da maneira mais literal possível. Nada de inventar comandos e fugir da objetividade para encurtar processos e executar ações. As chances de tudo ir por água abaixo é imensa! 

Outros desafios encontrados se referem às maneiras de interpretar os códigos criados, à ética e privacidade, uma vez que a quantidade de dados aumenta a cada dia e requer proteção e segurança, a fuga dos algoritmos enviesados, uma vez que pessoas com más intenções podem manipulá-los para serem usados para fins não legais. 

Tendências Futuras em Algoritmos

Amplamente utilizados em Ciências da Computação, os algoritmos de programação são as instruções para que o sistema entenda as ações que devem ser executadas a partir do desenho e estrutura, por meio de etapas bem definidas, estudadas e testadas, para não funcionarem de maneira errada, entregando resultados inesperados e indesejados, 

Para facilitar o entendimento, vamos compará-los a uma receita de bolo. Se você colocar mais farinha, açúcar ou leite a mais, ou a menos do que o indicado na receita, não vai dar certo. Por isso, seguir à risca essa receita, incluindo o tempo que o bolo vai levar para assar e até a temperatura do forno, vai fazer com que tudo fique uma delícia. Basta preparar o café e desfrutar. 

No entanto, se por algum acaso você estiver seguindo os direcionamentos da receita e colocar mais farinha do que o indicado, o bolo ficará duro e pode até não assar direito, mesmo que você siga o restante das indicações perfeitamente. Com os algoritmos funciona exatamente assim: quer um programa ou solução rodando perfeitamente para atender suas necessidades? Construa sua estrutura de dados de maneira perfeita, como na receita! 

Além de serem fundamentais para a computação, os algoritmos crescem cada vez mais na ampliação de descobertas e evolução da tenologia, beneficiando diversas áreas. Como exemplo, podemos citar as áreas de Finanças na detecção de fraudes e mais segurança; a área médica na evolução de diagnósticos mais rápidos e eficazes, na área de transporte, com a criação dos carros autônomos, entre outros. 

Os avanços dos algoritmos não estão previstos somente em softwares, mas na melhoria do desenvolvimento de hardwares, por meio de processadores mais rápidos e inteligentes, na integração com outras tecnologias – sob a combinação de Machine Learning e inteligência artificial. 

Ainda entram nesta evolução os protocolos de Blockchain e da Internet das Coisas (IoT), com muita inovação em jogo. Com tudo isso, o mercado de trabalho para qualquer uma dessas áreas, fica muito maior, com muito mais oportunidades em vista, além de diminuir também a desigualdade digital. 

Algoritmos no Processamento de Linguagem Natural

Também conhecido somente como PLN, o Processamento de Linguagem Natural une linguística, inteligência artificial e ciências da computação para engrandecer e ampliar o aprendizado da linguagem natural. Ou seja: trata-se de uma área da Computação dedicada ao desenvolvimento de programa e soluções que são capazes de analisar, reconhecer e criar coisas mais próximas da linguagem humana. 

Assim como a linguagem, o PLN também é vivo: seus algoritmos estão em constante desenvolvimento devido tanto à evolução tecnológica, quanto à riqueza da língua portuguesa, por exemplo. É o PLN o responsável por desafiar as máquinas a entender a ordem semântica, com um papel fundamental para essa evolução, tornando a programação dinâmica. 

Algoritmos em Sistemas Distribuídos

Os algoritmos em Sistemas Distribuídos funcionam como processos que procuram a cooperação, por meio de sistemas de sincronização e algoritmos de otimização. Esses algoritmos podem envolver diversos assuntos, desde a sincronização de um sistema para avaliação de pesquisas (para eleições, por exemplo) até mesmo a sincronização de um relógio, conforme a mudança de horários por algum projeto como horário de verão. 

Em Ciências da Computação são esses algoritmos distribuídos que auxiliam nos processo de comunicação entre a CPU (da sigla em inglês para Central Única de Processamento) do computador e os outros sistemas. Estes também são os responsáveis por acessar sistemas remotamente (como semáforos e relógios de rua), com informações pertinentes a todos aqueles semáforos que estiverem em um mesmo sistema de controle. 

Inovações em Algoritmos de Machine Learning

Quando acompanhamos as evoluções tecnológicas a nossa volta, percebemos que assuntos como ferramentas de Inteligência Artificial estão em crescente impacto em nossas vidas. É o Machine Learning, uma das mais importantes aliadas ferramentas da IA que permite o aprendizado do computador.

Isso acontece porque um conjunto de dados melhoram o desempenho destas ferramentas, fazendo que elas nos auxiliem em processos diferenciados, cada vez mais utilizados no dia a dia. 

São também os conjuntos chamados de Algoritmos de Ordenação que formam a lista de instruções com as entradas e saídas dos comandos, organizando tudo em ordem específica, como as numérica e alfabética. Essas sequências também são utilizadas nos Algoritmos de Pesquisa, uma vez que os usamos o tempo todo quando precisamos de alguma informação. 

São estes que permitem que respostas nos sejam dadas. Tudo isso é compilado e revolucionado por intermédio do desenvolvimento e amplitude da Machine Learning.  

Teoria dos Grafos e Aplicações

Com extenso uso na Matemática, mesmo que não ouvimos muito falar dela, a Teoria dos Grafos é bastante usada em Matemática, principalmente em modelagem matemática, para auxiliar no aprendizado e análise de outras disciplinas. 

Entram nesse balaio Química, Física, Engenharia, Psicologia, Biologia, Pesquisa e Teoria da Computação, entre outras. Antes de tudo é importante saber: o que é um grafo? Um grafo é um conjunto finito e não-vazio de pontos ligados por diversos segmentos de retas ou flechas, sendo sua representação desenhada por nós, círculos e arcos. 

Parece algo muito longe de nosso cotidiano, mas não é. É também por meio da Teoria dos Grafos que redes de comunicação entre cidades acontece. Um ponto ligado ao outro e a outro, seja por cabos telefônicos, redes wi-fi, SMS ou torres de telefonia celular. Além disso, os grafos também podem auxiliar na organização e execução de tarefas, como, por exemplo, um bom plano de estudos. Que tal aproveitar?

Computação Paralela e Algoritmos

Computação paralela é a metodologia da área computacional que permite processadores de computadores trabalhem em funções diferentes de uma mesma tarefa. Esses processadores podem ser dois ou mais. E quem faz com que cada tarefa seja executada corretamente em cada um dos processadores? 

Os algoritmos! 

No começo desta evolução tecnológica a computação paralela era usada somente para resolver coisas muito complexas. No entanto, com seu desenvolvimento, começou a ser incorporada em tarefas mais simples, justamente para deixar mais rápido o processamento de uma CPU. 

Mas veja: isso só acontece com o direcionamento de entradas e saídas bem definidas por meio dos algoritmos, bem como em computadores que contem com mais de um núcleo para processar dados. 

Esses algoritmos podem, inclusive, ser escritos e desenvolvidos no que é chamado de pseudocódigo. Trata-se da transcrição mais rápida de instruções genéricas enviadas ao algoritmo para que este saiba o que fazer. Geralmente, o pseudocódigo não necessita do conhecimento vasto em alguma linguagem de programação por ser extremamente didático para quem está começando a aprender sobre o assunto. 

A definição de pseudocódigo também pode ser aplicada como um tipo de simulador de uma linguagem de programação, que torna a codificação, por meio dos algoritmos, mais fácil. 

Implicações Éticas dos Algoritmos

Com a revolução tecnológica e o uso ampliado dos algoritmos, não há como falar em Big Data. Afinal, os dados que trafegam hoje diante da internet, muitas vezes com acessos de milhares de pessoas simultaneamente, precisam de segurança e de que seu desenvolvimento algorítmico seja construído de maneira ética. 

Proteger esses dados, protege também o conteúdo mais valioso de organizações: o conhecimento. Para isso, é preciso que pessoas que construam os algoritmos estejam comprometidas com a evolução e os propósitos de cada companhia em que atuam. A maior preocupação das empresas com o uso desenfreado da IA e dos algoritmos é a privacidade. 

Há também, além do Big Data, a dita Internet 4.0 que chegou para mostrar por meio de sua tecnologia (com base em Inteligência Artificial) a que veio. Nos anos de 1980, havia uma propaganda de filmes para máquina fotográfica que tinha como mote: “fotografou? Então, dançou”. 

Hoje em dia, com a tecnologia embarcada em celulares e computadores, a IA pode criar fotos, vídeos e até modificar vozes para, por exemplo, incriminar ou salvar alguém de algum crime. Não existe mais essa de fotografar, se você não quiser. Você pode ambientar a figura de alguém em vídeo ou foto para dizer que aquela pessoa praticou determinada ação. É preciso usar os algoritmos a favor da sociedade da informação. 

Algoritmos Genéticos

Não podemos deixar de fora os Algoritmos Genéticos. São aqueles que diferentemente dos métodos tradicionais de construção algorítmica, adotam uma codificação do conjunto de parâmetros e não trabalham com os próprios parâmetros, atuando sobre diversos pontos e ainda resultando em informações, nem sempre retiradas de algum conhecimento auxiliar. 

Esses algoritmos também usam regras de transição por meio de probabilidade e não necessariamente determinadas. Por isso, requerem mais ética e preparo para serem trabalhados de maneira correta. 

Algoritmos no Reconhecimento de Padrões

Os Algoritmos de Reconhecimento de Padrões têm o objetivo de localizar em conjuntos de símbolos uma sequência lógica, como, por exemplo, a busca de uma palavra em algum texto. São dois os tipos de algoritmos de reconhecimento: o supervisionado e o não supervisionado. 

O tipo supervisionado age sobre o conjunto das indicações construídas para classificação dos dados obtidos, dentro de categorias já existentes, para ficarem organizadas. No entanto, o tipo não supervisionado é o que cria as novas categorias, ao invés de seguir as que estão propostas. 

Veja também: no Stoodi, entenda melhor sobre inteligência artificial!

Desempenho de Algoritmos em Diferentes Plataformas

Agora é a hora de se perguntar: o que seriam das plataformas e de seus usuários (nós mesmo, no caso) sem a existência dos algoritmos? Todas as plataformas que usamos, por exemplo, o Google, Spotify, Facebook, X (o antigo Twitter), TikTok, entre outros, utilizam os algoritmos para entregar aquilo que precisamos, queremos, gostamos e precisamos ver. 

Faça um exercício: diga em voz alta próximo a seu celular que gostaria de comer comida árabe hoje à noite. Não vai demorar muito para que plataformas de entrega de comida ofereçam cupons, ofertas ou restaurantes selecionados do estilo. 

O mesmo acontece quando você cria listas de músicas ou ouve coisas aleatórias no Spotify, Deezer ou YouTube Music, por exemplo. Os algoritmos funcionam para relacionar seu gosto musical e oferecem estilos e artistas similares. Eles podem errar? Sim, e muito! Mas, em geral, acertam precisamente e fazem com que você conheça músicas novas de seus artistas preferidos ou mesmo coisas novas. 

Gostou de entender como funcionam os algoritmos? Acesse agora mesmo a plataforma Stoodi e veja como se preparar da maneira mais correta e eficiente para os exames que vem pela frente!