Projete um algoritmo em pseudocódigo que recebe dois vetores unidimensionais de registros 'estoqueA' e…

Questão

Projete um algoritmo em pseudocódigo que recebe dois vetores unidimensionais de registros 'estoqueA' e 'estoqueB' (cada registro tem campos 'id' inteiro e 'quantidade' inteiro) e devolve um novo vetor 'estoqueC' que combina registros por 'id': para ids presentes em ambos, somar as quantidades; para ids presentes em apenas um vetor, incluir o registro original. Descreva também como o algoritmo evita duplicatas e a escolha da estrutura para busca.

✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.

Resposta esperada

Usar um mapa (dicionário) para agregar por id é eficiente e evita duplicatas. Pseudocódigo: func combinar(estoqueA, estoqueB): mapa := novoMapa() // chave: id, valor: quantidade para cada r em estoqueA: se mapa.contem(r.id) então mapa[r.id] := mapa[r.id] + r.quantidade senao mapa[r.id] := r.quantidade para cada r em estoqueB: se mapa.contem(r.id) então mapa[r.id] := mapa[r.id] + r.quantidade senao mapa[r.id] := r.quantidade estoqueC := novoVetor() para cada (id, qtd) em mapa: append(estoqueC, registro{id: id, quantidade: qtd}) retornar estoqueC Observações: usar mapa garante busca e atualização em tempo esperado O(1) por operação, evitando duplicatas ao agregar por chave. Complexidade total esperada O(n + m) onde n e m são tamanhos dos vetores; usando apenas vetores seria necessário comparar pares (O(n·m)), mais lento.

Explicação

O uso de um mapa permite a agregação eficiente de quantidades por id, evitando a necessidade de comparações diretas entre os registros, o que tornaria o processo mais lento. A estrutura de dados escolhida garante que as operações de busca e atualização sejam realizadas em tempo constante, resultando em uma complexidade total linear em relação ao tamanho dos vetores. Isso torna o algoritmo escalável e eficiente, mesmo para grandes volumes de dados.

Raio-X da questão

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