Codex Technomanticus

Galho Estruturas de Dados — design e plano (Fundamentos, Camada A)

Leitura de 4 min

Galho Estruturas de Dados — design e plano

Contexto

Primeiro galho da Camada A do meta-plano de Fundamentos (00-Meta/specs/2026-06-15-fundamentos-meta-planejamento-design.md): refatorar o monólito 03-Dominios/Fundamentos/Estruturas de Dados.md (620 linhas) numa sub-trilha de notas atômicas em 3 fases. Interview-critical (★, Fase 1 da Senda Entrevistas).

Padrão por nota (herdado do galho Complexidade + acréscimos do usuário)

  • Profunda, à profundidade que o assunto exigir. TETO DE PROSA = 2400 linhas SÓ NESTE GALHO (decisão do usuário em 2026-06-17): não é alvo, é permissão — notas vão tão fundo quanto o tema honestamente render, sem padding. Linhas de código NÃO contam para o limite. Notas-intro mais leves (ex.: 01) ficam menores; estruturas ricas em divergência de runtime (arrays, hash, árvores, grafos) podem passar de 1000 linhas de prosa com o tratamento 4-linguagens exaustivo.
  • Diagramas Mermaid (3–5 por nota) onde ajudam (estrutura de memória, operações, árvores, grafos).
  • Seção “Implementações comparadas: Java · TypeScript · Python · Go” em cada estrutura — PROFUNDA: como cada stack trata o assunto e como as particularidades da linguagem moldam a implementação. Código idiomático de cada uma (não conta no limite). Particularidades a cobrir, ex.:
    • Java: Collections Framework, generics + boxing/autoboxing, hashCode/equals, treeify de HashMap.
    • TS/JS: array como objeto indexado + otimização V8 (densos/homogêneos), Map vs Object, hidden classes.
    • Python: built-ins (list com over-allocation, dict compacto + ordem de inserção desde 3.6/3.7, set), tipagem dinâmica, internals do CPython, collections/heapq/bisect.
    • Go: array vs slice (ptr,len,cap) + semântica de append/aliasing, map (iteração randomizada, sem ordem), semântica de valor vs ponteiro, generics desde 1.18, container/heap/list.
  • Seção “Em entrevista” (galho interview-critical) — frases prontas em inglês + vocabulário.
  • Análise de complexidade pontual (Big-O da estrutura); teoria de Big-O fica no galho Algoritmos.
  • Atomicidade: quando a prosa da comparação 4-linguagens estourar, QUEBRAR em “NN Conceito” + “NN Implementações nas 4 linguagens” (flagar o split). Estruturas candidatas a split: arrays, hash tables.

Preservação (rígido)

  • A seção “Na prática (da minha experiência)” do monólito contém experiências REAIS do usuário (MedEspecialista: HashMap cache + PriorityQueue top-10; Digidados: TreeMap range query; fila de replay). Relocar para as notas certas, NUNCA fabricar novas (feedback-no-fabrication).
  • Recursos, vocabulário bilíngue e patterns de entrevista do monólito → migrar (capstone + por nota).

Roster de notas (13 base; pode crescer por split)

Iniciado — estruturas fundamentais

  1. O que é uma estrutura de dados — contrato de operações, dimensões (tempo/espaço/ordem), framework de decisão
  2. Arrays e listas dinâmicas — array, dynamic array, localidade de cache, custo amortizado (candidata a split)
  3. Listas encadeadas — singly/doubly, trade-off vs. array
  4. Pilhas, filas e deques — LIFO/FIFO, ArrayDeque/Deque
  5. Tabelas hash — hashing, colisões, load factor, contrato hashCode/equals (candidata a split)

Adepto — hierárquicas e relacionais

  1. Árvores e árvores de busca — BST, balanceadas (AVL/Red-Black), TreeMap
  2. Heaps e filas de prioridade — top-K
  3. Tries — busca por prefixo, autocomplete
  4. Árvores B e índices — B-Tree/B+Tree → índices de banco (link Banco de dados)
  5. Grafos: representação e tipos — adjacência (lista/matriz), direcionado/ponderado/DAG
  6. Grafos: travessia e algoritmos — BFS, DFS, Dijkstra, Bellman-Ford, topological sort, Union-Find

Magus — especializadas e aplicação

  1. Estruturas especializadas — LRU, Bloom filter, Skip list, Disjoint set (Union-Find)
  2. Escolhendo a estrutura certa (capstone) — tabela comparativa, patterns de entrevista, armadilhas, prep bilíngue

Tronco e MOC

  • Criar pasta 03-Dominios/Fundamentos/Estruturas de Dados/ com index.md (MOC, type: moc, publish: true, agrupado por fase, rotas alternativas, dataview, “Veja também”).
  • O index.md recebe alias “Estruturas de Dados” (+ “Estruturas de dados”) para que os links de entrada existentes ([[Estruturas de Dados]] em Algoritmos, Senda Entrevistas, etc.) resolvam.
  • Migrar o conteúdo do monólito para as notas atômicas; depois remover Estruturas de Dados.md da raiz (conteúdo migrado).
  • Atualizar o MOC do domínio (Fundamentos/index.md e Fundamentos.md): a entrada de Estruturas de Dados passa a apontar para o index do galho.
  • Verbetes no Dicionário de Fundamentos conforme termos surgem.

Convenções

  • publish: false nas notas; publish: true no index.md (convenção de Fundamentos).
  • Frontmatter com fase: iniciado|adepto|magus, tags. Notas NN - Título.md flat.
  • Feynman didático; fontes/honestidade onde houver afirmação factual; sem assinatura nos commits.
  • Direto na main, push manual.

Sequência de construção

  1. Scaffold index.md (MOC, esqueleto das 13 entradas) + alias.
  2. Atualizar MOC do domínio para apontar ao galho.
  3. Escrever as notas Iniciado (1–5), Adepto (6–11), Magus (12–13), uma por subagente (profunda, 4-lang).
  4. Relocar as experiências reais (“Na prática”) nas notas certas.
  5. Remover o monólito antigo após migração; verbetes; verificar-wikilinks; fechar MOC em growing.

Visão de gráfico