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A maioria dos devs utiliza arrays para tudo — e isso é um problema

Você provavelmente não utiliza as estruturas de dados da sua linguagem da maneira correta.

A maioria dos desenvolvedores acaba utilizando arrays/listas e objetos/dicionários em todos os cenários. Mas fazendo isso, tu perde a oportunidade de experimentar novas estruturas de dados e impactar positivamente na performance e escalabilidade do teu software.

Caso tu já tenha estudado sobre estruturas de dados, especialmente as lineares (linked-lists, filas, pilhas…), talvez a primeira impressão que dê seja de que todas elas são meio parecidas.

Então surge a dúvida: “Por que utilizar diferentes estruturas de dados se elas fazem a mesma coisa?”

Por que usar um Set se eu posso usar uma lista e depois verificar a existência de um item?

Por que usar um heap se eu posso usar uma lista e sempre buscar pelo maior elemento e removê-lo?

A resposta é bem simples: cada estrutura de dados tem um caso de uso muito específico e precisamos considerar alguns fatores como: volume de dados, operações e garantias, propriedades dos dados e custo de implementação.

📈 Volume dos dados:

Tu precisa armazenar 10 itens ou 10 mil itens?

Buscar o maior elemento em uma lista de 10 itens não causa quase nenhum impacto, mas e em um array com milhares de itens?

O problema não aparece no começo — aparece quando o sistema escala.

🔢 Tipos de Operações

Tu precisa buscar um elemento específico no meio de uma grande quantidade de dados?

Precisa acessar esses dados por chave?
Precisa inserir/remover itens frequentemente?

Ex.:

Deques são mais eficientes inserindo/removendo itens nas extremidades

Use Sets se tudo que tu quer é agrupar itens para verificar se eles existem ou não. Eles são muito mais eficientes do que listas para realizar essa tarefa.

Entenda o que você quer fazer com os dados que você está trabalhando.

🧩 Propriedades dos dados

Teus dados precisam estar ordenados? Existem regras específicas para essa ordenação (como uma propriedade de Heap, por exemplo)?

Precisam representar uma hierarquia? Ex.: Comentários com respostas
Precisam representar conectividade? Ex.: Conexões do LinkedIn

Entender as características específicas dos teus dados é essencial para otimizar os algoritmos.

✅ O que cada estrutura garante

Tua estrutura garante operações em O(1)? Imutabilidade? Ordem de inserção?

Quando você entende quais propriedades que você precisa e quais propriedades a estrutura oferece, fica mais fácil decidir qual estrutura usar.

🚀 Custo de implementação

Às vezes é mais rápido desenvolver utilizando estruturas simples, como listas, e muitas vezes isso não causa um impacto significativo.

Tudo depende do que você quer desenvolver. Aplicações e projetos pequenos não exigem alta otimização, já sistemas grandes ou APIs robustas isso faz bastante diferença.

Há também casos onde as soluções não são apenas “melhores” com certas estruturas — elas praticamente dependem delas.

Algoritmos como Dijkstra e Kruskal só fazem sentido quando trabalhamos com grafos, já que trabalham com conectividade e pesos entre os elementos.

Conclusão:

É necessário compreender quais são as estruturas de dados da tua linguagem, nem todas elas abordam as mesmas estruturas.

JavaScript não possui deques e nem filas de prioridade, mas possui sets e maps; mas no geral todas as linguagens modernas utilizam estruturas parecidas.

O importante é entender as estruturas que tua linguagem dá suporte e saber onde utilizar cada uma delas quando for necessário.

Programmer404

1 dia atrás

Depende muito de linguagem a ser utilizada e o contexto. Um linked list hoje em dia é para casos muito especifíco.

Linguagens como Rust temos diversos tipos de estruturas como array, vectors e tuples. Elas se comportam de maneira semelhante, mas cada uma tem seus próprios trade-offs.

Tua estrutura garante operações em O(1)?

Nem todas as estruturas garantem isso. Eu mesmo nunca vi nenhuma que garante isso para todas as operações na estrutura. Sempre há um trade-off.

JavaScript não possui deques e nem filas de prioridade, mas possui sets e maps; mas no geral todas as linguagens modernas utilizam estruturas parecidas.

É só implementar quando necessário. Não são estruturas difícieis de implementar e dependendo do caso, justifica uma complexidade a mais para ter um produto mais otimizado. Maps e Sets são estruturas mais complexas que não substitutem outras.

O post parece misturar algoritmos com estrutura de dados e tangenciado o uso massivo do array. Uso esse que é problemático dependendo do contexto.

Em JavaScript só temos array. Para quem usa JavaScript otimização não é prioridade senão nem estava utilizando JavaScript para começar. É bom colocar na cabeça que, por mais que JavaScript seja lento, para nós, humanos, ainda é bem rápido (até o sistema escalar demais).

A estrutura correta depende fortemente da aplicação e do contexto. Porém eu acredito que o post foi direcionado ao hábito de usar a mesma coisa porque sim. Isto de fato, é um problema crítico para qualquer devs (que eu mesmo já passei).

rutkowskigustavo

Autor

21 horas atrás

Opa! Obrigado pelo comentário!

Bom, na verdade eu concordo com teu comentário, mas eu acredito que independente da tua linguagem é essencial tu se munir com as estruturas que ela oferece nativamente e também entender estruturas clássicas (linked-lists, trees, stacks...).

Entender as estruturas que tua linguagem já implementa nativamente é mais simples e é algo que muitas vezes tu vai acabar.

Se tu trabalha com Java, estude sobre LinkedList, Deque/ArelasrayDeque, HashMap e outras estruturas que a linguagem oferece.

A menos que teu sistema dependa de uma estrutura específica ou que tu priorize muito performance não vejo razão pra implementar uma estrutura manualmente. Isso é algo que tu vai querer fazer depois, quando as coisas escalarem.