Para muitos desenvolvedores, estudar algoritmos parece algo distante do dia a dia e restrito a entrevistas técnicas. Porém, entender algoritmos é essencial tanto para resolver problemas complexos quanto para escrever código eficiente. Com sistemas cada vez mais distribuídos, alta escala, microsserviços e dados em volume crescente, dominar esse tema deixou de ser um diferencial — tornou-se parte da base.

Abaixo você terá acesso ao meu roadmap pessoal de estudos de algoritmo.

Começando pelo essencial: fundamentos que não mudam

Antes mesmo de entrar nos algoritmos clássicos, existe um ponto fundamental para qualquer desenvolvedor: estruturas de dados. Sem elas, algoritmos tornam-se apenas sequências de passos sem propósito.

Os principais pilares são:

  • Arrays e listas
  • Tabelas de dispersão (hash tables)
  • Strings
  • Pilhas e filas
  • Listas ligadas
  • Árvores binárias
  • Grafos (conceitos)

Além disso, compreender notação Big-O, análise de complexidade, diferença entre melhor/médio/pior caso, recursão e tradeoffs entre tempo e espaço torna todo o resto muito mais simples. Esses elementos são a base conceitual para entender por que um algoritmo é eficiente ou não.

Os algoritmos clássicos que todo desenvolvedor deveria entender

Alguns algoritmos são considerados “fundamentais” porque aparecem em praticamente qualquer contexto — desde mecanismos de busca até aplicações de backend e sistemas embarcados.

Ordenação

Além de organizar dados, algoritmos de ordenação são a porta de entrada para entender recursão, dividir-para-conquistar e estruturas auxiliares. Entre eles:

  • Merge Sort
  • Quick Sort
  • Heap Sort
  • Counting Sort
  • E, como contraponto didático, Bubble/Insertion/Selection Sort

Cada um traz diferentes prós, contras e contextos ideais.

Busca

A busca binária é, possivelmente, o algoritmo mais usado na prática. Vai muito além de “achar um número em um array”: É usada em problemas de otimização, range queries, busca sobre respostas e lógica aplicada em sistemas.

Árvores

Árvores são onipresentes:

  • Estruturas de banco
  • Compiladores
  • Indexação
  • Sistemas de arquivos
  • Motores de busca

Os principais algoritmos envolvem:

  • DFS
  • BFS
  • Travessias clássicas
  • Árvores balanceadas (conceito)
  • Segment Tree e Fenwick Tree (para cenários mais avançados)

Grafos

Muito usados em redes, mapas, dependências e sistemas complexos:

  • DFS / BFS
  • Dijkstra
  • Bellman-Ford
  • Floyd-Warshall
  • Algoritmos de MST (Kruskal e Prim)

Programação Dinâmica

Talvez o tópico mais desafiador, mas também o mais poderoso. Dominá-lo significa entender:

  • Memoização
  • Tabelamento
  • Problemas de otimização clássicos (knapsack, LCS, LIS)
  • Padrões de subproblemas

Strings

Em um mundo dominado por textos, buscas e indexações, algoritmos de string se tornaram essenciais:

  • Sliding window
  • Two pointers
  • KMP
  • Trie
  • Hashes (Rabin-Karp)

Greedy

Greedy ensina a tomar decisões locais para soluções globais:

  • Interval scheduling
  • Huffman
  • Seleção de atividades
  • Minimização de recursos

Padrões de problemas

Hoje, estudar algoritmos não é mais memorizar dezenas de técnicas isoladas. O foco mudou para padrões de problemas, que permitem reconhecer estruturas recorrentes.

Os principais padrões são:

  • Two pointers
  • Sliding window
  • Monotonic stack
  • Merge intervals
  • Top K elements
  • Backtracking
  • Binary search on answer
  • Dynamic programming patterns
  • Traversal de grafos
  • Greedy

Dominar padrões significa conseguir resolver problemas complexos com menos esforço e com mais previsibilidade.

Prática moderna: produtividade acima de volume

Não se trata de resolver 500 problemas aleatórios, mas sim de praticar com método.

A abordagem recomendada é:

  • Selecionar um padrão
  • Resolver 5–10 problemas variando sua forma
  • Revisar as soluções e anotar erros comuns
  • Avançar para o próximo padrão
  • Repetir esse ciclo até ganhar fluência

Ferramentas úteis: LeetCode, HackerRank, NeetCode, Codeforces (para quem quer ir além).

O lado avançado: quando você quiser ir mais fundo

Para quem trabalha com grandes sistemas, bancos de dados, buscas ou otimização, alguns tópicos se tornam valiosos:

  • Union-Find (DSU)
  • Algoritmos de fluxo
  • Árvores de sufixo
  • Aho-Corasick
  • K-D Trees
  • Técnicas de hashing avançadas

Não são obrigatórios para todos os desenvolvedores, mas fazem diferença para áreas como backend escalável, search e sistemas distribuídos.

Algoritmos no mundo real: onde eles realmente aparecem

É comum pensar que algoritmos só servem para entrevistas. Isso não é verdade.

Aplicações práticas incluem:

  • Autocomplete de buscas usando tries
  • Sistemas de recomendação com top-K
  • Rate limiting com heaps e janelas deslizantes
  • Cache LRU com HashMap + lista ligada
  • Busca textual com KMP
  • Indexação inversa para motores de busca
  • Balanceamento de carga com hashing consistente

Sistemas modernos dependem mais do que nunca desses conceitos.

Um caminho prático de evolução

Uma linha do tempo realista seria:

Semanas 1–2: fundamentos e estruturas de dados

Semanas 3–6: algoritmos clássicos

Semanas 7–10: DP, strings e greedy

Semanas 11–14: padrões de problemas + prática intensiva

Semanas 15–20: tópicos avançados + aplicações no mundo real

Conclusão

Estudar algoritmos deixou de ser apenas uma etapa para entrevistas técnicas. Em um mundo onde eficiência, escalabilidade e análise de dados são essenciais, algoritmos se tornaram parte fundamental do trabalho de qualquer desenvolvedor que almeja crescer.

Dominar esses conceitos é investir em clareza mental, capacidade de resolver problemas e qualidade de código — elementos que nunca saem de moda, independentemente das ferramentas ou frameworks do momento.