As tecnologias vêm evoluindo constantemente e permitindo o desenvolvimento de ferramentas cada vez mais robustas, idealizadas para fornecer suporte as mais diversas áreas de conhecimento. Nesse contexto, a computação é fundamental para o desenvolvimento de ferramentas, na qual o tempo de execução dos algoritmos pode ser de suma importância, valendo ressaltar os casos em que o volume de dados e operações processados é grande. Diferentes algoritmos podem fornecer soluções distintas que podem afetar o tempo computacional para solução de um determinado problema. Considerando o exposto, o projeto em questão consiste em um estudo de caso utilizando dados moleculares para comparar o desempenho de algoritmos alternativos, alterando o modo de armazenamento e acesso aos dados, o que pode refletir no desempenho computacional, inclusive quando o volume de dados cresce. A execução desse trabalho será dividida em quatro etapas: planejamento, execução, análise e documentação de resultados. Inicialmente, a linguagem utilizada será Python, já que essa tem se destacado, apresentando vantagens, tais como: a diversidade de bibliotecas e códigos disponíveis, fortes experiências e grande expressividade. Desse modo, pretende-se fornecer como resultado desse projeto informações interessantes que sirvam de subsídios para que outros pesquisadores tomem decisões mais fundamentadas quando precisem escolher formas de armazenamento e acesso a dados utilizando um tipo de estrutura de dados em detrimento de outras possibilidades disponíveis.
Projeto importado do Suap em 11/08/2026 às 03:11 (há 15 horas, 15 minutos)