From 0a44f11a1a65fbe8f20797afd41917b7fc1cc324 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marlon Aviz Date: Sat, 1 Apr 2017 09:47:12 -0300 Subject: [PATCH] finished translation of 2 sections, close #8 --- translations/README-ptbr.md | 60 ++++++++++++++++++------------------- 1 file changed, 30 insertions(+), 30 deletions(-) diff --git a/translations/README-ptbr.md b/translations/README-ptbr.md index cf7f350..e6abf5f 100644 --- a/translations/README-ptbr.md +++ b/translations/README-ptbr.md @@ -452,13 +452,13 @@ Cada cartão tem formatação diferente. Eu fiz um website focado em mobile para que eu pudesse rever no meu celular, tablet, onde quer que eu esteja. -Faça o seu próprio grátis: +Faça o seu próprio, grátis: - [Repositório de flashcards](https://github.com/jwasham/computer-science-flash-cards) - [Minha base de dados de flashcards (antigo - 1200 cartões)](https://github.com/jwasham/computer-science-flash-cards/blob/master/cards-jwasham.db): - [Minha base de dados de flashcards (novo - 1800 cartões)](https://github.com/jwasham/computer-science-flash-cards/blob/master/cards-jwasham-extreme.db): -Pensando bem, eu fiz uma revisão e tive os cartões completos, abrangendo desde linguagem assembly e trivialidades de Python até aprendizado de máquina e estatísticas. É demais para o que é exigido pelo Google.  +Pensando bem, eu fiz uma revisão e tive os cartões completos, abrangendo desde linguagem assembly e trivialidades de Python até aprendizado de máquina e estatísticas. É demais para o que é exigido pela Google.  **Nota:** A primeira vez que você reconhece que sabe a resposta, não a marque como conhecida. Você tem que ver o mesmo cartão e respondê-lo várias vezes corretamente antes de realmente conhecê-lo. A repetição colocará esse conhecimento mais aprodundado em seu cérebro. @@ -469,9 +469,9 @@ Meu banco de dados de flashcards em formato Anki: https://ankiweb.net/shared/inf ### 3. Reveja, Reveja e Reveja -Eu mantenho um conjunto de anotações em ASCII, OSI stack, Big-O notations, e muito mais. Eu os estudo quando tenho algum tempo livre. +Eu mantenho um conjunto de anotações em ASCII, OSI stack, Notações Big-O, e muito mais. Eu os estudo quando tenho algum tempo livre. -Faça uma pausa dos problemas de programação por meia hora e passe por seus flashcards. +Faça uma pausa durante os problemas de programação por meia hora e passe por seus flashcards. ### 4. Foco @@ -517,40 +517,40 @@ Write code on a whiteboard or paper, not a computer. Test with some sample input ## Conhecimento Prévio -- [ ] **Learn C** - - C is everywhere. You'll see examples in livros, lectures, vídeos, *everywhere* while you're studying. - - [ ] [C Programming Language, Vol 2](https://www.amazon.com/Programming-Language-Brian-W-Kernighan/dp/0131103628) - - This is a short livro, but it will give you a great handle on the C language and if you practice it a little - you'll quickly get proficient. Understanding C helps you understand how programs and memory work. - - [answers to questions](https://github.com/lekkas/c-algorithms) +- [ ] **Aprenda C** + - C está em todo lugar. Você vai ver exemplos em livros, aulas, vídeos, em todo lugar enquanto você estiver estudando. + - [ ] [C Programming Language, Vol 2](https://www.amazon.com/Programming-Language-Brian-W-Kernighan/dp/0131103628) (Linguagem de Programação C, Vol 2) + - Esse é um livro curto, mas vai te ajudar a ter um ótimo domínio da linguagem C e se você praticar um pouco + você irá se tornar proficiente rapidamente. Entender C te ajuda a entender como os programas e a memória funcionam. + - [answers to questions](https://github.com/lekkas/c-algorithms) (respostas para as questões) -- [ ] **How computers process a program:** - - [ ] [How does CPU execute program (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=42KTvGYQYnA) - - [ ] [Machine Code Instructions (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=Mv2XQgpbTNE) +- [ ] **Como computadores processam um programa:** + - [ ] [How does CPU execute program (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=42KTvGYQYnA) (Como uma CPU executa um programa (vídeo)) + - [ ] [Machine Code Instructions (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=Mv2XQgpbTNE) (Instruções de Código de Máquina (vídeo)) ## Complexidade Algorítmica / Big-O / Análise assintótica -- nothing to implement -- [ ] [Harvard CS50 - Asymptotic Notation (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=iOq5kSKqeR4) -- [ ] [Big O Notations (general quick tutorial) (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=V6mKVRU1evU) -- [ ] [Big O Notation (and Omega and Theta) - best mathematical explanation (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=ei-A_wy5Yxw&index=2&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN) +- nada para implementar +- [ ] [Harvard CS50 - Asymptotic Notation (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=iOq5kSKqeR4) (Harvard CS50 - Notação Assintótica (vídeo)) +- [ ] [Big O Notations (general quick tutorial) (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=V6mKVRU1evU) (Notações Big-O (rápido tutorial geral) (vídeo)) +- [ ] [Big O Notation (and Omega and Theta) - best mathematical explanation (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=ei-A_wy5Yxw&index=2&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN) (Notação Big-O (e Omega e Theta) - melhor explicação matemática (vídeo)) - [ ] Skiena: - [vídeo](https://www.youtube.com/watch?v=gSyDMtdPNpU&index=2&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b) - [slides](http://www3.cs.stonybrook.edu/~algorith/video-lectures/2007/lecture2.pdf) -- [ ] [A Gentle Introduction to Algorithm Complexity Analysis](http://discrete.gr/complexity/) -- [ ] [Orders of Growth (vídeo)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/59) -- [ ] [Asymptotics (vídeo)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/61) -- [ ] [UC Berkeley Big O (vídeo)](https://youtu.be/VIS4YDpuP98) -- [ ] [UC Berkeley Big Omega (vídeo)](https://youtu.be/ca3e7UVmeUc) -- [ ] [Amortized Analysis (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=B3SpQZaAZP4&index=10&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN) -- [ ] [Illustrating "Big O" (vídeo)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/63) -- [ ] TopCoder (includes recurrence relations and master theorem): - - [Computational Complexity: Section 1](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-1/) - - [Computational Complexity: Section 2](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-2/) -- [ ] [Cheat sheet](http://bigocheatsheet.com/) +- [ ] [A Gentle Introduction to Algorithm Complexity Analysis](http://discrete.gr/complexity/) (Uma Introdução Gentil a Análise de Complexidade Algoritmica) +- [ ] [Orders of Growth (vídeo)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/59) (Ordens de Crescimento (vídeo)) +- [ ] [Asymptotics (vídeo)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/61) (Assintóticas (vídeo)) +- [ ] [UC Berkeley Big O (vídeo)](https://youtu.be/VIS4YDpuP98) (Big-O - Universidade da Califórnia em Berkeley (vídeo)) +- [ ] [UC Berkeley Big Omega (vídeo)](https://youtu.be/ca3e7UVmeUc) (Grande Omega - Universidade da Califórnia em Berkeley (vídeo)) +- [ ] [Amortized Analysis (vídeo)](https://www.youtube.com/watch?v=B3SpQZaAZP4&index=10&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN) (Análise Amortizada (vídeo)) +- [ ] [Illustrating "Big O" (vídeo)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/63) (Ilustrando "Big-O" (vídeo)) +- [ ] TopCoder (inclui relações de recorrência e teorema mestre): + - [Computational Complexity: Section 1](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-1/) (Complexidade Computacional: Seção 1) + - [Computational Complexity: Section 2](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-2/) (Complexidade Computacional: Seção 2) +- [ ] [Cheat sheet](http://bigocheatsheet.com/) (Folha de Consultas) - If some of the lectures are too mathy, you can jump down to the bottom and - watch the discrete mathematics vídeos to get the background knowledge. + Se alguma das aulas forem muito "matemáticas", você pode pular para o final e + ver o vídeo de matemática discreta para ganhar um conhecimento base. ## Data Structures