Estrutura de dado MATRIZ (array bidimensional) em Portugol
{Portugol Studio} #12 - Matrizes
Como criar e manipular Matrizes em Lógica de Programação com Portugol Studio
Matrizes são estruturas de dados bidimensionais que permitem armazenar uma coleção de elementos em formato de tabela ou grade. Assim como os vetores, as matrizes também são compostas por elementos do mesmo tipo, mas, nesse caso, os elementos são organizados em linhas e colunas.
Uma matriz é representada por um conjunto de linhas e colunas, onde cada elemento é identificado por um par de índices, um para a linha e outro para a coluna. Os elementos são acessados fornecendo os valores dos índices correspondentes.
As matrizes são amplamente utilizadas em diversas aplicações, como representação de tabelas de dados, imagens, jogos, problemas de otimização e muito mais.
Exemplo de uma matriz 2x3 (2 linhas e 3 colunas) em pseudocódigo:
matriz numeros[2][3] # Declaração de uma matriz com 2 linhas e 3 colunas
numeros[0][0] <- 10 # Atribui o valor 10 ao elemento da linha 0 e coluna 0
numeros[0][1] <- 20 # Atribui o valor 20 ao elemento da linha 0 e coluna 1
numeros[0][2] <- 30 # Atribui o valor 30 ao elemento da linha 0 e coluna 2
numeros[1][0] <- 40 # Atribui o valor 40 ao elemento da linha 1 e coluna 0
numeros[1][1] <- 50 # Atribui o valor 50 ao elemento da linha 1 e coluna 1
numeros[1][2] <- 60 # Atribui o valor 60 ao elemento da linha 1 e coluna 2
Em Python, as matrizes podem ser representadas usando listas aninhadas:
Exemplo de uma matriz 2x3 em Python:
numeros = [
[10, 20, 30], # Primeira linha da matriz
[40, 50, 60] # Segunda linha da matriz
]
print(numeros[0][0])
As matrizes podem ter qualquer tamanho, e os elementos podem ser acessados e modificados usando os índices corretos para as linhas e colunas. Elas são muito úteis para armazenar e manipular dados em formatos tabulares e para resolver problemas que envolvam operações em múltiplas dimensões.
As operações com matrizes são amplamente utilizadas em matemática, estatística, ciência de dados e em diversas áreas da computação, como processamento de imagens, simulações e aprendizado de máquina.