O Começo de tudo: Algoritmos

“A diferença entre alguém que só sabe programar e um programador de verdade está nos fundamentos. E, entre eles, nada é mais fundamental do que os algoritmos.”

Se você é programador, já deve ter ouvido essa frase em algum momento: aprenda algoritmos.

E sim, é um daqueles conselhos que a gente escuta no começo da caminhada e que muitos ignoram.

A verdade é que, com tantos frameworks, bibliotecas prontas e soluções (pra quem é mais antigo) em fóruns e Stack Overflows da vida, e agora com os geradores de código baseados em inteligência artificial, muita gente acaba construindo sem entender o que está por trás.

Mas se tem uma coisa que eu aprendi nos meus anos de estrada é que sem fundamentos, você sempre vai bater no teto.

Ao longo dos meus posts, eu baterei nessa tecla das bases e fundamentos como espinha dorsal de um bom profissional.

Assim como entender o funcionamento de um motor de carro é importante para um mecânico, no caso de programadores, algoritmo é base. É raiz. É o começo de tudo.

Programar sem entender algoritmos é como querer tocar guitarra sem saber os acordes básicos. Você até engana por um tempo, mas vai travar quando for preciso improvisar.

Mas afinal, o que é um algoritmo?

Um algoritmo nada mais é do que uma sequência lógica de passos para resolver um problema.

Pense em uma receita de bolo:

• Você tem os ingredientes (os dados de entrada)
• Segue os passos corretamente (o algoritmo)
• E no final, você tem o bolo pronto (a saída)

Se você trocar a ordem dos passos ou pular algum, o bolo pode virar um desastre. O mesmo vale para um programa.

Por que isso importa?

Porque qualquer código que você escreve é um algoritmo. Só que nem sempre, um bom.

Você pode resolver um problema de dez maneiras diferentes. Algumas vão ser mais rápidas, outras vão consumir menos memória, e outras serão um pesadelo de manter.

Se você não entende como essas escolhas afetam seu programa, você está programando no escuro.

A Máquina de Turing: o “pai” dos computadores modernos

Antes de mergulharmos na importância prática, é legal entender de onde veio essa ideia.

Em 1936, o matemático Alan Turing propôs um conceito revolucionário: a Máquina de Turing.

Ela era um modelo teórico, um dispositivo imaginário composto por:

• Uma fita infinita (como uma memória ilimitada)
• Um cabeçote que lê e escreve símbolos
• Um conjunto de regras (o algoritmo) que define o que fazer com esses símbolos

A ideia era simples, mas poderosa: qualquer problema computável poderia ser resolvido por essa máquina.

Isso não apenas fundamentou a ciência da computação, como também definiu o que hoje chamamos de algoritmo computacional:

• Uma sequência finita de instruções
• Operações bem definidas (ler, escrever, mover, decidir)
• Um resultado esperado

Ou seja, seu código, por mais complexo que seja, é basicamente uma variação disso.

Algoritmos antes dos computadores

Apesar de Turing ter formalizado o conceito, algoritmos já existiam há séculos.

• Al-Khwarizmi (século IX): matemático persa cujo nome deu origem à palavra “algoritmo”. Ele criou métodos sistemáticos para resolver equações
• Euclides (300 a.C.): seu algoritmo para calcular o máximo divisor comum (MDC) ainda é ensinado hoje

Ou seja, algoritmos não são só coisa de programação. São ferramentas lógicas que existem desde que a humanidade precisou resolver problemas de forma estruturada.

Por que algoritmos são tão importantes?

1. Eficiência não é só “funcionar”

Dois códigos podem ter o mesmo resultado. Um roda em 1 segundo, o outro em 1 hora.

Se você não entende como estruturas de dados e algoritmos afetam performance, pode acabar criando sistemas lentos sem perceber.

2. Escalabilidade: seu código precisa crescer

Um algoritmo que funciona bem com dez registros pode travar com dez milhões.

Saber escolher a estrutura certa (uma árvore binária? uma tabela hash?) pode ser a diferença entre um sistema que escala e um que quebra.

3. Você para de ser apenas um copiador de códigos

Framework X, biblioteca Y, ferramenta Z. Tudo muda rápido.

Mas os conceitos por trás dos algoritmos, não.

Se você entende como as coisas funcionam por baixo dos panos, você não fica refém de tutoriais. Você sabe adaptar soluções.

As bases que você precisa entender

Se você quer começar — ou reforçar — seus conhecimentos em algoritmos, aqui estão os tópicos essenciais:

✔️ Complexidade de algoritmos (Big O)

• O que é tempo de execução
• Como medir eficiência
• O que significa O(1), O(n), O(log n)

✔️ Estruturas de dados básicas

• Arrays vs. listas ligadas
• Pilhas e filas
• Tabelas hash

✔️ Algoritmos clássicos

• Busca (linear vs. binária)
• Ordenação (bubble sort, quick sort, merge sort)
• Recursão

Conclusão: vale a pena aprender isso?

Se você só quer fazer scripts rápidos ou sites simples, talvez até sobreviva sem se aprofundar em algoritmos.

Mas se você quer:

• Resolver problemas complexos
• Escrever código eficiente
• Entender sistemas grandes
• Não depender só do seu ChatGPT de estimação

Então sim, algoritmos e estruturas de dados são essenciais.

Além disso, é importante dominar outras bases fundamentais como:

• Entender os princípios da computação
• Conhecimento de hardware e sistema operacional
• Memória
• Paradigmas
• Outros conceitos que compõem o cerne da computação e do software

E sim, pretendo falar sobre tudo isso também.

O que vem a seguir

Nos próximos posts, quero aprofundar alguns algoritmos clássicos e mostrar como eles funcionam na prática.

Também vou entrar em estruturas de dados, com exemplos aplicáveis no dia a dia — seja em automação, web ou sistemas embarcados.

Porque algoritmo bom é aquele que resolve problema real.