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Desenvolvimento de grafos para simular a contaminação de COVID-19 a partir de dados da movimentação urbana de São Paulo na disciplina de Estruturas de Dados II utilizando Python

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AEDIIGrafos

Criação de grafos com dados sobre o covid-19 na disciplina de Algoritmos e Estruturas de Dados II

EP1

Organizar dados da pesquisa Origem/Destino realizada na cidade de São Paulo, criando uma classe Local com os atributos: frequentadores que representa as pessoas que passaram por aquele local, coordenada_x e coordenada_y que representam as coordenadas de cada local. Foi gerado um histograma do número de pessoas que frequenta cada lugar.

EP2

Construir um grafo cujos nós representam as pessoas entrevistadas e uma aresta entre as duas pessoas indique que elas frequentaram um mesmo lugar. Foi gerado um gráfico com a distribuição dos graus dos nós, ou seja, quantas pessoas não encontraram ninguém, quantas encontraram uma pessoa e assim sucessivamente.

EP3

Implementar a busca em profundidade no grafo para computar o número e tamanho das componentes conexas. Foi gerada uma tabela que indica quantos entrevistados estão isolados, quantas componentes existem de tamanho 2, quantas de tamanho 3, e assim sucessivamente.

EP4

Implementar a busca em largura para calcular a menor distância entre os vértices. Foi gerado um histograma das distâncias, quantos pares são adjacentes, quantos estão a 2 passos de distância e assim sucessivamente.

EP5

Seguindo um modelo epidemológico chamado SIR, partindo da premissa que existem três tipos de pessoas interagindo: (S) que nunca foram infectadas, (I) que estão infectadas e (R) que estão recuperadas. Simulando o contato entre essas pessoas, foi gerado um gráfico que indica quantas pessoas de cada tipo existiam em determinado tempo.

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