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Estratégias de Projeto de Algoritmos

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Algoritmos Aproximados

Algoritmos usados para encontrar soluções aproximadas em problemas de otimização. Aplicáveis a problemas NP-difíceis, já que estes problemas não podem ser resolvidos em tempo polinomial.

Compromisso Tempo–Espaço (Space and Time Tradeoffs)

é um caso onde um algoritmo ou software compensa o aumento no consumo de memória levando menos tempo.

Diminuir e Conquistar (Decrease and Conquer)

semelhante à divisão e conquista, exceto que, em vez de particionar um problema em vários subproblemas de tamanho menor, usamos alguma técnica para reduzir nosso problema em um único problema menor que o original

Dividir e Conquistar (Divide and Conquer)

Esta técnica consiste em dividir um problema maior recursivamente em problemas menores até que o problema possa ser resolvido diretamente.

Estratégia Gulosa (Greedy)

consiste em construir uma solução através de uma sequência de passos, cada um expandindo uma solução parcialmente construída até o momento, até uma solução completa para o problema ser obtida

Força Bruta (Brute Force)

é um método para resolver um problema através de uma travessia completa (ou parcial) no espaço de busca do problema para se obter uma solução.

Programação Dinâmica (Dynamic Programming)

reduzir o tempo de execução de um programa utilizando soluções ótimas a partir de subproblemas previamente calculados.

Ramificar e Limitar (Branch and Bound)

Consiste em uma enumeração sistemática de todos os candidatos à solução, com eliminação de uma candidata parcial quando uma destas duas situações for detectada.

Transformar e Conquistar (Transform and Conquer)

Consiste em resolver problemas transformando-o em uma instância mais simples (mais conveniente) do mesmo problema (alteração da instância);

Voltando Atrás (Backtracking)

Tipo de algoritmo que representa um refinamento da busca por força bruta, em que múltiplas soluções podem ser eliminadas sem serem explicitamente examinadas.