1. Fundamentos da Computação

Começo pela base: como a máquina representa e opera sobre dados. A compreensão desses fundamentos evita ambiguidades ao longo de qualquer projeto de software ou sistema.

• Representação de dados: bits, bytes, palavras. Conversões entre binário, decimal e hexadecimal.
• Codificação de caracteres: ASCII, UTF-8; impacto na interoperabilidade entre sistemas.
• Lógica booleana: operadores AND, OR, NOT; portas lógicas e expressões mínimas.
• Operações aritméticas básicas: adição, subtração, multiplicação por deslocamento; conceitos de carry e overflow.

Saídas rápidas: ao trabalhar com algoritmos, cada escolha de representação tem consequências diretas de desempenho e consumo de memória.

2. Arquitetura de Computadores: CPU, Memória e Pipeline

Eu explico como a arquitetura molda o comportamento de qualquer software. Do ciclo fetch-decode-execute ao gerenciamento de memória hierárquica, cada nível tem papel crítico na performance.

• CPU e registradores: função básica de armazenar operações, estado e resultados temporários.
• Pipeline e paralelismo: fetch, decode, execute; como a sobreposição de etapas aumenta throughput, e onde surgem dependências de dados.
• Memória hierárquica: caches L1/L2, memória principal; trade-offs entre latência, largura de banda e coerência.
• Endereçamento e instruções: conjunto de instruções, encoding de opcodes, modos de addressing, e o impacto na eficiência de código gerado.

Ideia prática: compreender onde o gargalo ocorre ajuda a projetar algoritmos e estruturas de dados mais eficientes para o hardware disponível.

3. Algoritmos, Estruturas de Dados e Complexidade

Em meu workflow, a escolha de algoritmos e estruturas determina o sucesso de soluções de software. A teoria da complexidade guia decisões simples e fundamentais.

• Notação Big-O: desempenho assintótico, melhor/peor caso, e cenários práticos para escolha entre algoritmos.
• Estruturas de dados: arrays, listas ligadas, árvores, conjuntos, grafos — quando usar cada uma?
• Algoritmos tradicionais: busca binária (O(log n)), ordenação (quicksort, mergesort), grafos (Dijkstra, BFS/DFS) e problemas de memória.
• Trade-offs: custo de memória versus tempo de execução; cache-friendly design e acessos sequenciais.

Exemplo de código relevante

// Algoritmo de Euclides para gcd (maior divisor comum)
int gcd(int a, int b) {
  while (b != 0) {
    int t = b;
    b = a % b;
    a = t;
  }
  return a;
}

4. Práticas de Desenvolvimento e Execução

Do conceito à execução, sigo um ciclo pragmático de desenvolvimento, com foco em qualidade, desempenho e manutenção do código.

• Ciclo de vida de software: requisitos, projeto, implementação, testes, entrega e manutenção.
• Compilação e vinculação: caminhos entre código-fonte, compiladores, links estáticos/dinâmicos e geração de binários eficientes.
• Ambiente de execução: sistema operacional, chamadas de sistema, threads e concorrência básica.
• (Perfil e tuning) Medição de desempenho: profiling, análise de gargalos e otimizações baseadas em dados reais.