A biblioteca padrão do Rust tem a maioria das estruturas (Vec, VecDeque, HashMap, BTreeMap, BinaryHeap), e o borrow checker tem opiniões sobre as que você mesmo escreve: uma lista simplesmente ligada é Option<Box<Node>>, e uma árvore com ligações para o pai precisa de Rc, RefCell e Weak. Nesta trilha você constrói cada estrutura em Rust, depois ordena, usa recursão e percorre grafos com elas, e termina em problemas de entrevista avaliados. Grátis, no seu navegador, com certificado na maioria dos cursos.
38 cursos•377 lições•284 desafios•702 perguntas de quiz
Cada passo é um conjunto de cursos que já existem na Coddy, e cada botão Iniciar os abre em Rust. Os três cursos que ainda não são ensinados em Rust aparecem listados depois dos passos.
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Etapa 1
Série de estruturas de dados, parte um
Começar esta etapaIniciarPilha, fila, árvore binária, tabela hash e lista ligada, cada uma construída do zero em Rust e depois usada para resolver problemas. Em Rust, um nó que é dono do próximo é um Option<Box<Node>>, então é aqui que o ownership começa a parecer natural, e depois deste passo você sabe o que Vec, VecDeque e HashMap fazem por você.Iniciar
Começar esta etapaIniciarLista duplamente ligada, heaps e filas de prioridade, tries, grafos e a árvore AVL autobalanceada. Em Rust, a lista duplamente ligada é a difícil, já que duas ligações levam a cada nó; depois deste passo, BinaryHeap é um heap que você já escreveu, com o maior primeiro por padrão, e BTreeMap, uma árvore ordenada que você entende.Iniciar
Começar esta etapaIniciarBubble, selection, insertion, merge, quick, heap, counting e radix sort, escritos em Rust e observados no visualizador. sort é estável e sort_unstable costuma ser mais rápido; depois deste passo, você sabe dizer quanto custa a estabilidade e quando abrir mão dela.Iniciar
Começar esta etapaIniciarDesafios de recursão em Rust. Um tipo recursivo precisa de um Box para que o compilador consiga lhe dar um tamanho, e uma função recursiva sobre ele faz match em cada caso, Some ou None, do jeito que o caso base e o caso recursivo se separam. O Rust não promete otimização de chamada de cauda, então uma recursão profunda o bastante estoura a pilha e aborta o programa. Programação dinâmica e manipulação de bits aparecem listadas depois dos passos, já que são ensinadas em Python e C++.IniciarPágina própria15 lições15 desafios
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Etapa 5
Algoritmos de grafos
Começar esta etapaIniciarBusca em largura e em profundidade, Dijkstra, Bellman-Ford, ordenação topológica, Kruskal e Prim em Rust, sobre o grafo que você construiu no passo dois. A fila de prioridade do Dijkstra em Rust é um BinaryHeap de Reverse((distance, node)): o heap do passo dois, transformado em min-heap.Iniciar
Começar esta etapaIniciarDez pacotes de desafios de entrevista e dois bancos de problemas de programação em Rust, corrigidos por casos de teste: problemas desconhecidos, resolvidos sem tutorial e aprovados pelo borrow checker, o que é uma prova por si só.Iniciar
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Editor de Código
1const greeting ="Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3return greeting +" "+ name
4}
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Teste #1
Teste #2
Teste #3
Entrada
"Alex"
Saída
"Hello, Coddy! Alex"
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12 dias de sequência
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Tudo ou Nada
Dia 5 de 7
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Alex7+ Days
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2180
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1950
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Leia, ouça, teste-se, pergunte à IA ou consulte qualquer coisa que já tenha estudado. Cada lição se adapta a você.
Introdução a variáveis
Áudio
Uma variável é um contêiner nomeado que armazena um valor que você pode referenciar depois.
Em Python, você cria uma escrevendo o nome, um sinal de igual e o valor que quer armazenar.
O valor pode mudar com o tempo. Reatribuir o nome simplesmente o aponta para um novo valor.
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Por que aprender DSA em Rust na Coddy
Ownership onde ele é mais difícil. Listas ligadas e árvores são onde as regras do Rust apertam primeiro: todo valor tem um único dono, e essas estruturas querem nós que apontam uns para os outros. Escrevê-las é onde Box, Option::take, Rc<RefCell<T>> e Weak deixam de ser sintaxe e viram decisões, e é por isso que um guia conhecido da linguagem se chama Learning Rust With Entirely Too Many Linked Lists.
Coleções com custos claros. Vec<T> é a sua pilha, VecDeque<T> é um buffer circular e a sua fila, HashMap é uma tabela hash protegida por uma semente contra colisões deliberadas, BTreeMap é uma B-tree ordenada e BinaryHeap<T> é um max-heap. Construa as estruturas uma vez e você sabe qual delas um problema pede, e por que o Dijkstra envolve as entradas em Reverse.
Quase a trilha inteira em Rust. Toda estrutura de dados, ordenação, algoritmo de grafos, desafio de recursão e pacote de entrevista é ensinado em Rust. Três cursos são ensinados em outras linguagens e aparecem listados depois dos passos, cada um com o seu link: programação dinâmica e a série de entrevistas em Python, ensinadas em Python, e manipulação de bits, ensinada em C++. Manipulação de bits chega ao Rust com uma só mudança de grafia: o Rust escreve o NOT como !x e conta os bits ligados com count_ones().
Avaliado como numa entrevista. Toda lição termina em um desafio de Rust verificado por casos de teste e, quando um falha ou não compila, a Bugsy lê o seu código e te empurra na direção da correção sem entregar a resposta. Um certificado gratuito na maioria dos cursos, cada um verificável na própria URL.
Perguntas frequentes sobre DSA em Rust
Rust é bom para estruturas de dados e algoritmos?
Para usá-las, muito: as coleções padrão são rápidas e bem documentadas, sort é estável, e o Rust seguro elimina ponteiros pendentes e data races em tempo de compilação, sem coletor de lixo. Para escrever estruturas baseadas em ponteiros, ele é mais difícil do que C ou Java, porque o ownership proíbe ligações compartilhadas e mutáveis, a menos que você opte por Rc e RefCell, e uma lista duplamente ligada ou uma árvore com ponteiros para o pai é feita exatamente disso. Essa dificuldade também é a lição: quando você consegue escrevê-las em Rust, sabe exatamente quem é dono de quê.
Quais coleções do Rust correspondem a quais estruturas de dados?
Vec<T> é um array dinâmico e a sua pilha, VecDeque<T> é um buffer circular e a sua fila, HashMap e HashSet são tabelas hash (SipHash por padrão, que resiste a colisões deliberadas ao custo de alguma velocidade), BTreeMap e BTreeSet são B-trees ordenadas, BinaryHeap<T> é um max-heap, e LinkedList<T> é uma lista duplamente ligada que você raramente vai preferir a um Vec ou a um VecDeque. Não existe tipo de trie nem de grafo; esses você constrói.
Por que é tão difícil escrever uma lista ligada em Rust?
Porque todo valor tem exatamente um dono. Uma lista simplesmente ligada cabe nessa regra: cada nó é dono do próximo por meio de Option<Box<Node>>. Uma lista duplamente ligada ou uma árvore com ligações para o pai não cabe, já que dois ponteiros levam a cada nó, então você recorre a Rc<RefCell<Node>> com Weak para as ligações de volta, ou mantém os nós em um Vec e os liga por índice. Learning Rust With Entirely Too Many Linked Lists existe porque muita gente trava exatamente aqui.
Como ter um min-heap em Rust?
BinaryHeap<T> é um max-heap, então envolva cada item em std::cmp::Reverse: insira Reverse(x) e o menor x sai primeiro. Para o Dijkstra, insira Reverse((distance, node)), e a tupla é comparada primeiro pela distância. Depois que você mesmo escreveu um heap no passo dois, inverter a ordem dele é óbvio.
Quais cursos desta trilha não são ensinados em Rust?
Três: programação dinâmica e a série de entrevistas em Python, ensinadas em Python, e manipulação de bits, ensinada em C++. Eles aparecem listados depois dos passos, cada um com um link que o abre na própria linguagem. Uma tabela de memoização em Rust é um Vec ou um HashMap, e o overflow de inteiros gera um panic em um build de debug, então um truque com bits que depende de o valor dar a volta deixa isso explícito com wrapping_add ou wrapping_mul.
Preciso saber Rust antes de começar esta trilha?
Ownership, borrowing, structs, enums e Option, no mínimo; Box e traits ajudam. Se isso for novidade, o curso de Rust da Coddy te leva até esse ponto primeiro, de graça, e esta trilha continua de onde ele termina.
Recebo um certificado pela trilha Estruturas e algoritmos?
Sim. Conclua todas as etapas e você recebe um certificado gratuito para toda a trilha Estruturas e algoritmos. Ele lista cada curso que você concluiu no caminho, e leva ao certificado de cada curso, para que qualquer pessoa possa conferir cada habilidade que ele cita. Você pode adicioná-lo ao seu perfil do LinkedIn. É um certificado de conclusão da Coddy, não uma qualificação acreditada.
Outras trilhas de aprendizado
Os mesmos cursos, organizados para outra função. O progresso é mantido: um curso concluído em uma trilha conta em todas as trilhas que o incluem.
