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Repositório

nevext / inter-py

Pra que serve

O autor não escreveu uma descrição. O README, mais abaixo, costuma explicar.

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Em números

  • estrelas

    0

    As curtidas do GitHub: quanta gente marcou que gostou.

  • forks

    0

    Cópias que outras pessoas fizeram pra mexer à vontade.

  • issues abertas

    0

    Pedidos e problemas que alguém avisou e ainda não foram resolvidos.

  • última mudança

    mês passado

    Quando o código mudou pela última vez. Recente quer dizer projeto vivo.

Feito com

  • Python 100%

Levar pro seu computador

Três jeitos, do mais fácil pro mais "de verdade".

O que tem dentro

A pasta principal do projeto, começando pelo que vale a pena entender.

Ver os outros 1

Últimas versões salvas

Cada versão salva é um commit: uma foto do projeto com uma frase dizendo o que mudou.

Está bem apresentado?

O que um repositório precisa pra quem chega entender e conseguir usar.

3 de 9 itens

Dá pra melhorar

  • O README explica como rodarColoque um passo a passo de como instalar e rodar (os comandos, ou "abra o index.html"). Sem isso, quem chega desiste.
  • Tem uma descrição curta no GitHubNo GitHub, na engrenagem ao lado de "About", escreva uma frase do que o projeto faz.
  • Tem uma demonstraçãoPublique o projeto (GitHub Pages ou Vercel, de graça) ou grave um vídeo curto, e coloque o link. Ver funcionando convence mais que o código.
  • Tem uma licençaAdicione um arquivo LICENSE (a MIT é a mais comum). Ele diz o que os outros podem fazer com o seu código.
  • Tem um .gitignoreCrie um .gitignore pra o git não guardar arquivos temporários, pastas de dependências e senhas.
  • Tem tópicos (tags) no GitHubAdicione tópicos como "react" ou "jogo" no About do GitHub. Eles fazem o projeto ser achado.
  • Tem um README que apresenta o projeto
  • As versões foram salvas ao longo do tempo
  • Não guarda pastas de dependências nem senhas

README

Escrito pelo autor, quase sempre em inglês. É onde ele explica o projeto e como instalar.

Equipe

Nome: David Neves
Nome: Jhemeson Conde
Nome: Samia Albuquerque
Nome: Yara Vaz da Silva
Nome: Ray Kelvyn



Busca por interpolação

MAIS PRECISO - RÁPIDA - FORMULA MATEMATICA - DADOS UNIFORME

BUSCA BINARIA - BUSCA LINEAR

INSTÁVEL - DADOS IRREGULARES - PIOR CASO - DIVISÃO POR ZERO



1. Melhor caso .py

Ocorre quando os dados estão uniformemente distribuídos, fazendo com que a fórmula de interpolação acerte a posição do elemento logo nas primeiras tentativas.



2. Medio caso .py

Situação intermediária, com dados razoavelmente distribuídos, mas não perfeitamente uniformes. A interpolação ainda tem vantagem sobre a busca binária, mas com estimativas menos precisas.



3. Pior caso .py

Acontece quando os dados são irregulares/não-uniformes, fazendo a fórmula estimar posições erradas repetidamente. Nesse cenário, o algoritmo se aproxima de uma busca linear.



Caso real Detran.py

Aplicação prática com placas reais, convertidas em valores numéricos para permitir a busca. Na prática, um dict resolveria isso de forma mais simples (O(1)), mas o objetivo aqui é comparar como cada algoritmo se comporta com dados do mundo real.

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