Você está aqui: Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Recursão (Recursividade)

Uma função recursiva que conta quantas vezes um valor inteiro k ocorre em um vetor de inteiros - Desafio de Programação Resolvido em Python

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Pergunta/Tarefa:

Escreva uma função recursiva em Python que conta quantas vezes um valor inteiro k ocorre em um vetor de 10 inteiros. Sua função deverá ter a seguinte assinatura:

# função recursiva que recebe um valor e informa quantas vezes
# ele aparece no vetor também informado
def quant_repeticoes(indice, valor, vetor):
  # sua implementação aqui
Seu programa deverá solicitar ao usuário os valores do vetor e o valor a ser pesquisado.

Sua saída deverá ser parecida com:

Informe o 1 valor: 2
Informe o 2 valor: 7
Informe o 3 valor: 4
Informe o 4 valor: 7
Informe o 5 valor: 1

Informe o valor a ser pesquisado no vetor: 7
O valor informado se repete 2 vezes.
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Python:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# método principal
def main():
  # vamos declarar um vetor de 10 inteiros
    valores = [0 for x in range(5)]

    # vamos pedir ao usuário que informe os valores do vetor
    for i in range(len(valores)):
      valores[i] = int(input("Informe o %d.o valor: " % ((i + 1))))
    
    # agora vamos pedir para informar o valor a ser pesquisado
    valor = int(input("\nInforme o valor a ser pesquisado no vetor: "))
    
    # e vamos ver a quantidade de repetições
    repeticoes = quant_repeticoes(0, valor, valores)
    print("O valor informado se repete {0} vezes.".format(repeticoes))

# função recursiva que recebe um valor e informa quantas vezes
# ele aparece no vetor também informado
def quant_repeticoes(indice, valor, vetor):
  if indice == len(vetor) - 1: # caso base...hora de parar a recursividade
    if vetor[indice] == valor:
      return 1 # mais um repetição foi encontrada
  else: # dispara mais uma chamada recursiva
    if vetor[indice] == valor: # houve mais uma repetição
      return 1 + quant_repeticoes(indice + 1, valor, vetor)
    else:
      return 0 + quant_repeticoes(indice + 1, valor, vetor) # não repetiu

  return 0 # só para deixar o compilador satisfeito...esta linha nunca é executada

if __name__== "__main__":
  main()


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Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: NumPy Python Library

Exercício Resolvido de Python NumPy - Como somar duas matrizes usando a biblioteca NumPy do Python

Quantidade de visualizações: 988 vezes
Pergunta/Tarefa:

Escreva um programa Python que usa a biblioteca NumPy para efetuar a soma de duas matrizes de mesma ordem, ou seja, mesmo número de linhas e colunas. Seu código deverá somar o primeiro elemento da matriz A com o primeiro elemento da matriz B, e assim por diante.

Sua saída deverá ser parecida com:

A primeira matriz é:
[[4 1 3]
 [9 2 5]]
A segunda matriz é:
[[ 3 10  2]
 [ 1 13  4]]
A matriz soma é:
[[ 7 11  5]
 [10 15  9]]
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício em Python:

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# vamos importar a biblioteca NumPy
import numpy as np

# função principal do programa
def main():
  # vamos criar a primeira matriz
  a = np.array([[4, 1, 3],
                [9, 2, 5]])

  # vamos criar a segunda matriz
  b = np.array([[3, 10, 2],
                [1, 13, 4]])

  # vamos somar as duas matrizes
  c = a + b
  
  # e agora mostramos o resultado
  print("A primeira matriz é:\n{0}".format(a))
  print("A segunda matriz é:\n{0}".format(b))
  print("A matriz soma é:\n{0}".format(c))

if __name__== "__main__":
  main()



Python ::: Dicas & Truques ::: Ordenação e Pesquisa (Busca)

Como usar a busca binária em Python - Pesquisa binária na linguagem Python

Quantidade de visualizações: 544 vezes
A busca binária, ou pesquisa binária, é um algoritmo eficiente para encontrar um item em uma lista (vetor ou array) ordenada. Sim, os itens devem, obrigatoriamente, estar ordenados.

O processo é bem simples. A busca binária começa a partir do meio da lista e compara o item nesta posição com o valor sendo pesquisado. Se o valor não for encontrado e for menor que o item no meio da lista, o algoritmo passa para a porção à esquerda da lista, eliminando, assim, metade dos elementos do vetor ou array (a porção maior que o valor pesquisado).

Se o valor não for encontrado e for maior que o item no meio da lista, então a busca reinicia a partir da metade da sub-lista à direita (os itens maiores que o valor pesquisado). Essa divisão continua até que o valor seja encontrado ou não seja mais possível dividir a lista pela metade.

Se um array ou vetor possuir 100 elementos e usarmos a busca binária nele, precisaremos efetuar no máximo 7 tentativas para encontrar o valor desejado. Se a lista possuir 4 bilhões de itens nós teremos que fazer no máximo 32 tentativas.

Isso acontece porque a pesquisa binária é executada em tempo logarítmico, ou seja, log2 n, onde n é a quantidade de itens no vetor. Dessa forma, se tivemos 1.000 itens em um array, log2 1000 = 10 tentativas. Lembre-se de que, na programação log e log2 retornam resultados diferentes: log(10) = 2.302585092994046 enquanto log2(10) = 3.321928094887362. Na análise da busca binária nós usamos sempre log2.

Vamos agora ver como podemos codificar a busca binária em Python. Veja o código a seguir:

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# função principal do programa
def main():
  # vamos criar uma lista ordenada de inteiros
  valores = [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60]
  print("Os valores da lista são: {0}".format(valores))

  # vamos pedir o item a ser pesquisado
  numero = int(input("Informe o número a ser pesquisado: "))

  # agora vamos pesquisar o número no array usando a pesquisa
  # binária
  # a variável esquerda aponta para o primeiro elemento do vetor
  esquerda = 0
  # a variável direita aponta para o último elemento do vetor
  direita = len(valores) - 1
  # para indicar se o valor foi encontrado
  encontrado = False

  # enquanto houver mais de um elemento a ser comparado
  while esquerda <= direita:
    # obtemos o elemento na metade da lista
    meio = (esquerda + direita) // 2
    
    # fazemos a comparação
    if numero == valores[meio]:
      print("O número foi encontrado no índice {0}".format(
        meio))
      encontrado = True
      break # sai do laço  

    # o item atual é maior que o valor pesquisado?
    if valores[meio] > numero:
      direita = meio - 1
    # o item atual é menor que o valor pesquisado?
    else:
      esquerda = meio + 1

  # o valor foi encontrado?
  if not encontrado:
    print("O valor pesquisado não foi encontrado")  

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Os valores da lista são: [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60]
Informe o número a ser pesquisado: 9
O número foi encontrado no índice 4


Python ::: Estruturas de Dados ::: Lista Ligada Simples

Como excluir um nó no final de uma lista encadeada simples em Python

Quantidade de visualizações: 1070 vezes
Nesta dica mostrarei como podemos escrever um método remover_final() que remove e retorna o nó no final de uma lista encadeada simples em Python, ou seja, excluí o último nó da lista.

É importante observar que o método exclui o último nó e o retorna completo, inclui o valor que está incluído nele. Se a lista estiver vazia o método retorna o valor None para indicar lista vazia.

Vamos começar então com o código para a classe No da lista singularmente ligada (que salvei em um arquivo no_lista_singularmente_ligada.py):

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# classe No para uma lista singularmente encadeada ou
# ligada - Singly Linked List
class No:
  # construtor da classe No
  def __init__(self, info, proximo):
    self.info = info
    self.proximo = proximo

  # método que permite definir o conteúdo do nó
  def set_info(self, info):
    self.info = info

  # método que permite obter a informação de um nó 
  def get_info(self):
    return self.info

  # método que permite definir o campo próximo deste nó
  def set_proximo(self, proximo):
    self.proximo = proximo

  # método que permite obter o campo próximo deste nó
  def get_proximo(self):
    return self.proximo

  # retorna True se este nó apontar para outro nó
  def possui_proximo(self):
    return self.proximo != None

Veja que o código para a classe Nó não possui muitas firulas. Temos apenas um campo info, que guardará o valor do nó, e um campo próximo, que aponta para o próximo nó da lista, ou null, se este for o único nó ou o último nó da lista ligada.

Veja agora o código para a classe ListaLigadaSimples (lista_ligada_simples.py), com os métodos inserir_inicio(), remover_final() e exibir():

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# importa a classe No
from no_lista_singularmente_ligada import No

# classe ListaLigadaSimples   
class ListaLigadaSimples:
  # construtor da classe
  def __init__(self):
    self.inicio = None # nó inicial da lista

  # método que deleta um nó no final de uma lista ligada
  # este método retorna o nó excluído
  def remover_final(self):
    # a lista está vazia?  
    if self.inicio == None:
      return None
    else:
      # vamos excluir e retornar o primeiro nó da lista
      removido = self.inicio
      
      # a lista possui apenas um nó?
      if self.inicio.get_proximo() == None:
        # a lista agora ficará vazia
        self.inicio = None
      else:
        # começamos apontando para o início da lista   
        no_atual = self.inicio
        no_anterior = self.inicio

        # enquanto o próximo do nó atual for diferente de nulo
        while no_atual.get_proximo() != None:
          # avançamos o nó anterior
          no_anterior = no_atual
          # saltamos para o próximo nó
          no_atual = no_atual.get_proximo()

        # na estamos na posição de exclusão
        removido = no_atual
        no_anterior.set_proximo(None)
    
    # retorna o nó removido
    return removido

  # método que permite inserir um novo nó no início da lista
  def inserir_inicio(self, info):
    # cria um novo nó contendo a informação e que
    # não aponta para nenhum outro nó
    novo_no = No(info, None)
    
    # a lista ainda está vazia?
    if self.inicio == None:
      # o novo nó será o início da lista  
      self.inicio = novo_no
    else:
      # o novo nó aponta para o início da lista
      novo_no.set_proximo(self.inicio)
      # o novo nó passa a ser o início da lista
      self.inicio = novo_no


  # método que permite exibir todos os nós da lista
  # ligada simples (lista singularmente encadeada)
  def exibir(self):
    # aponta para o início da lista
    no_atual = self.inicio
    # enquanto o nó não for nulo
    while no_atual != None:
      # exibe o conteúdo do nó atual  
      print(no_atual.get_info())
      # pula para o próximo nó
      no_atual = no_atual.get_proximo()

E agora o código main() que insere alguns valores no início da nossa lista singularmente encadeada e testa o método remover_final():

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# importa a classe ListaLigadaSimples
from lista_singularmente_ligada import ListaLigadaSimples

# método principal  
def main():
  # cria uma nova lista encadeada simples
  lista = ListaLigadaSimples()

  print("Insere o valor 12 no início da lista")
  lista.inserir_inicio(12)
  print("Conteúdo da lista: ")
  lista.exibir()
  print("Insere o valor 30 no início da lista")
  lista.inserir_inicio(30)
  print("Conteúdo da lista: ")
  lista.exibir()
  print("Insere o valor 27 no início da lista")
  lista.inserir_inicio(27)
  print("Conteúdo da lista: ")
  lista.exibir()

  print("Remove um nó no final da lista")
  removido = lista.remover_final()
  if removido == None:
    print("Não foi possível remover. Lista vazia")
  else:
    print("Nó removido:", removido.get_info())  
  print("Conteúdo da lista: ")
  lista.exibir()

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

c:\estudos_python>python estudos.py
Insere o valor 12 no início da lista
Conteúdo da lista:
12
Insere o valor 30 no início da lista
Conteúdo da lista:
30
12
Insere o valor 27 no início da lista
Conteúdo da lista:
27
30
12
Remove um nó no final da lista
Nó removido: 12
Conteúdo da lista:
27
30


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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