Salve, salve pessoas!
Vamos para um novo post sobre algoritmos. Este irá abordar os vetores.
Quando falamos em vetores lembramos da física...
Embora este conceito esteja envolvido com o que iremos abordar, não é apenas na física que os vetores são úteis.
Até aqui estávamos acostumados a declarar variáveis unitárias, que representavam apenas um valor específico do tipo de dado definido para a mesma.
Agora, imagine que temos que resolver o seguinte enunciado:
"Desenvolva um algoritmo que receba 10 números, apresente a média dos mesmos e exiba, do último para o primeiro, os valores informados".
Por uma questão de experiência, talvez criássemos um algoritmo assim:
Veja que resolvemos o problema, porém, o algoritmo ficou horrível.
Agora, vamos ver como ficaria se utilizássemos um vetor.
Agora fica perfeitamente nítido que o vetor organiza o algoritmo, permitindo que seja utilizada a estrutura de repetição para (a mais adequada, pois sabe-se o ponto inicial e o final do laço), além de dispensar aquele monte de variáveis.
Basicamente, um vetor é uma variável composta, que possui "caixinhas". Estas caixinhas são referências de posições de memória, onde os valores ficam armazenados.
Cada vetor é definido em um único tipo de dados, não sendo possível inserir em uma posição de um vetor de inteiro um valor lógico, por exemplo.
O visualg determina que um vetor seja declarado conforme abaixo:
vet : vetor [1..<MAX>] de <TIPO>
Onde <MAX> representa o total de posições do vetor e <TIPO> representa o tipo de dado que este vetor irá suportar.
Para definir o valor em uma posição do vetor (ou para obter o valor de uma posição) é preciso que seja identificado o vetor em questão e, entre colchetes ([]), informar o valor da posição desejada:
vet[3] <- "Vetor"
A linha acima demonstra a definição do valor literal "Vetor" à posição 3 do vetor vet.
Ou seja, se quisermos "andar" por todas as casas do vetor, podemos, tranquilamente, utilizar uma estrutura de repetição, como o para.
Desta forma, podemos trabalhar de forma mais dinâmica, facilitando o desenvolvimento e minimizando a quantidade de código escrito.
Vamos para um novo post sobre algoritmos. Este irá abordar os vetores.
Quando falamos em vetores lembramos da física...
Embora este conceito esteja envolvido com o que iremos abordar, não é apenas na física que os vetores são úteis.
Até aqui estávamos acostumados a declarar variáveis unitárias, que representavam apenas um valor específico do tipo de dado definido para a mesma.
Agora, imagine que temos que resolver o seguinte enunciado:
"Desenvolva um algoritmo que receba 10 números, apresente a média dos mesmos e exiba, do último para o primeiro, os valores informados".
Por uma questão de experiência, talvez criássemos um algoritmo assim:
Veja que resolvemos o problema, porém, o algoritmo ficou horrível.
Agora, vamos ver como ficaria se utilizássemos um vetor.
Agora fica perfeitamente nítido que o vetor organiza o algoritmo, permitindo que seja utilizada a estrutura de repetição para (a mais adequada, pois sabe-se o ponto inicial e o final do laço), além de dispensar aquele monte de variáveis.
Basicamente, um vetor é uma variável composta, que possui "caixinhas". Estas caixinhas são referências de posições de memória, onde os valores ficam armazenados.
Cada vetor é definido em um único tipo de dados, não sendo possível inserir em uma posição de um vetor de inteiro um valor lógico, por exemplo.
O visualg determina que um vetor seja declarado conforme abaixo:
vet : vetor [1..<MAX>] de <TIPO>
Onde <MAX> representa o total de posições do vetor e <TIPO> representa o tipo de dado que este vetor irá suportar.
Para definir o valor em uma posição do vetor (ou para obter o valor de uma posição) é preciso que seja identificado o vetor em questão e, entre colchetes ([]), informar o valor da posição desejada:
vet[3] <- "Vetor"
A linha acima demonstra a definição do valor literal "Vetor" à posição 3 do vetor vet.
Ou seja, se quisermos "andar" por todas as casas do vetor, podemos, tranquilamente, utilizar uma estrutura de repetição, como o para.
Desta forma, podemos trabalhar de forma mais dinâmica, facilitando o desenvolvimento e minimizando a quantidade de código escrito.
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