Estrutura de Dados: Por Que é Importante para seu Software

Estrutura de dados é a forma de organizar e armazenar dados de uma forma mais clara, evitando trabalhos cansativos que podem gerar problemas técnicos. De mesmo modo que o teste de software adiciona o toque para experimentar esses dados estruturados, verificando se há erros.

Neste artigo, vamos abordar como as estruturas de dados são importantes, o que são, tipos de estruturas de dados e como aplicar no seu software desenvolvido por uma empresa de software.

O Que é Estrutura de Dados

De forma direta é um método eficiente de organizar e armazenar dados garantindo escalabilidade do software e aplicativo desenvolvido. Imagine como a garantia de que nenhum dado importante seja perdido ou invadido, isso é benéfico pois anula gastos extras e adiamento de lançamento.

Ou seja, quanto mais bem estruturado for o software ou app, melhor e de forma mais fluída irá funcionar. No dia a dia além de otimizar muito tempo, economiza gastos extras com correções que poderiam ser evitadas.

Para resumir, as estruturas podem ser classificadas de 4 formas, sendo elas a simples, compostas, lineares e não-lineares, podendo ser:

Exemplos notáveis de estruturas de dados

• Arrays (Vetores): Consistem em coleções ordenadas de elementos, onde cada valor pode ser localizado diretamente através de um índice numérico.

• Listas (Encadeadas): São sequências de itens (nós) nas quais a ordem é determinada por ponteiros; cada nó contém um dado e uma referência ao próximo nó da sequência.

• Filas (Queues): Operam sob o princípio "Primeiro a Entrar, Primeiro a Sair" (FIFO). Nelas, os elementos são removidos na mesma ordem em que foram inseridos, similarmente a uma fila de atendimento.

• Pilhas (Stacks): Funcionam com base no princípio "Último a Entrar, Primeiro a Sair" (LIFO). O elemento mais recentemente adicionado é sempre o primeiro a ser retirado, como ao manusear pratos empilhados.

• Árvores: Estruturas não-lineares que organizam dados de forma hierárquica. Partem de um nó "raiz" que se conecta a outros nós (galhos), sendo úteis para representar relações como as de um sistema de arquivos.

• Grafos: Modelam relações complexas entre entidades. São formados por um conjunto de vértices (pontos) interligados por arestas (linhas), ideais para representar redes, como mapas rodoviários ou conexões na internet.

Propósitos de utilização

• Sistematização: Facilitam o agrupamento e a categorização dos dados conforme suas características e especificações.

• Otimização: Aumentam a performance de algoritmos ao tornar mais eficientes as operações de busca, inserção e remoção de dados.

• Modelagem Avançada: Permitem a representação de conjuntos de dados intrincados e inter-relacionados, indo além de valores únicos e isolados.

• Impacto no Desempenho: A seleção da estrutura de dados apropriada é um fator crítico que pode determinar se uma aplicação será robusta e rápida ou lenta e instável.

Por Que Estrutura de Dados é Importante em 2025

Simplesmente reduzem o tempo de busca e processamento de informações, isso garante escalabilidade facilitando o crescimento de sistemas complexos, organizando o código permitindo que ele seja mais limpo, simples de manter e legível.

Já deixou de ser tendência e passou a ser essencial, por impactar diretamente na experiência do usuário (UX), e também no retorno do investimento na tecnologia.

Guia Essencial: 6 Tipos Essenciais de Estrutura de Dados

É bom ressaltar que a seleção da estrutura de dados ideal para um projeto não é uma decisão qualquer ou aleatória. Ela é determinada por uma análise com muitos fatores como a natureza dos dados que serão manipulados, o nível de eficiência computacional desejado e a forma de organização de acordo com a exigência do problema. Então logicamente compreender cada estrutura de dados é um fator determinante para o desenvolvimento de soluções.

1. Arrays 

Começando pela estrutura que pode ser chamada de uma das mais populares, os arrays são coleções de elementos homogêneos todos do mesmo tipo inseridos de forma elaborada na memória. Isso é basicamente o que possibilita um acesso rápido e direto aos dados através de seus algoritmos.

Mas você deve se manter ligado: seu tamanho é fixo, definido no momento da criação. Em alguns casos pode se tornar uma barreira em aplicações que demandam um conjunto de dados mais complexos. 

2. Listas Ligadas 

Em contraste com os arrays, elas são estruturas dinâmicas que tem uma facilidade de implementação e remoção de elementos. Nelas, cada item armazena seu próprio valor e um ponteiro que aponta para o próximo item da sequência.

Uma variação útil é a lista duplamente ligada, que dá mais flexibilidade. Nela, cada item aponta não só para o próximo, mas também para o item anterior. Imagine uma corrente onde você pode adicionar ou remover elos de qualquer ponto, sem precisar desmontar o resto.

3. Filas 

Quando a ordem de chegada é o mais importante, usamos as filas. Elas seguem a regra FIFO (First In, First Out), ou seja: o primeiro a entrar é o primeiro a sair. É exatamente como uma fila de banco ou supermercado.

Isso é muito útil para gerenciar tarefas que precisam esperar, como uma fila de impressão. Existem também as "filas de prioridade", que basicamente deixam itens mais importantes "furarem a fila" e serem processados primeiro.

4. Pilhas 

Já as pilhas fazem o oposto. Elas são a escolha certa quando a operação mais recente é a que importa. O princípio aqui é LIFO (Last In, First Out): o último item que você coloca é o primeiro que você tira.

Pense numa pilha de pratos; você sempre pega o que está no topo. Essa ideia é muito usada para gerenciar chamadas de função no sistema e é a base para criar funções de "desfazer" (o famoso "undo" ou Ctrl+Z).

5. Árvores

Para organizar dados que têm hierarquia, as árvores são a solução. Elas começam com um nó "raiz" que se divide em "nós filhos". Tipos específicos, como as árvores de busca binária, são ótimos para organizar e pesquisar em grandes volumes de dados de forma rápida

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O exemplo mais fácil de entender é a estrutura de pastas e subpastas do seu computador. Bancos de dados e sistemas de arquivos usam árvores o tempo todo.

6. Grafos 

Por fim, os grafos servem para desenhar conexões complexas entre diferentes pontos. Eles são feitos de "nós" e aresta. Essas linhas podem ou não ter um sentido (como uma rua de mão única).

Um mapa de metrô é a forma mais simples de explicar: cada estação é um nó, e as linhas do trem são as arestas. 

Como Aplicar Estrutura de Dados com uma Software House Eficiente

Na prática é a software house que transforma o conhecimento técnico em performance. Uma empresa eficiente não escolhe estruturas ao acaso, ela faz uma análise estratégica dos requisitos do seu projeto.

Por exemplo, se o aplicativo precisa de buscas rápidas, ela pode usar árvores. Se precisa gerenciar tarefas em ordem, ela aplica Filas. Para dados muito conectados, como redes, ela usará Grafos.

A software house eficiente usa a estrutura correta para garantir a performance e a experiência do usuário, economizando com correções que poderiam ser evitadas.

Como o Teste de Software e Dados Estruturados são Essenciais

Ter dados estruturados é o primeiro passo para a eficiência. Mas como garantir que essa organização funciona na prática? É aqui que o teste de software entra. Os dois são essenciais e trabalham juntos.

De forma direta, a estrutura de dados organiza as informações. O teste de software valida essa organização. Como falamos no início, ele "experimenta" esses dados para encontrar erros.

Ou seja, a estrutura correta permite a performance. O teste de software garante que essa performance é real e que não há falhas. Usar os dois anula gastos extras com correções e assegura a escalabilidade e uma boa experiência do usuário (UX).