🏅 Análise de Dados Olímpicos (1896-2022)

Este projeto foi desenvolvido como conclusão para a disciplina de Programação Imperativa (PI) do curso de Engenharia de Computação na Universidade Federal de Sergipe (UFS), sob a orientação do Prof. Dr. Kalil Bispo.

O sistema processa bases de dados históricas para responder a questões complexas sobre o desempenho e a demografia de atletas ao longo das décadas, utilizando técnicas de manipulação de arquivos e memória em C.

👥 Equipe

• Bruno Danton (BrunoDanton)
• Davísson Cavalcante (DavissonC)
• Eduardo Souza (EdmSouza)
• Mateus Aranha (matt-aranha)

---

🚀 O Projeto

O software realiza o parsing de arquivos CSV de larga escala (mais de 300.000 registros) para extrair dados estatísticos. O nosso foco principal foi a criação de um código limpo, modularizado e eficiente.

Questões Respondidas

1. Evolução das Últimas 10 Edições (Q9): Análise do crescimento do número de atletas nas Olimpíadas de Verão e Inverno da era moderna.
2. Evolução das Primeiras 10 Edições (Q9 - Autoral): Análise do crescimento do número de atletas nas Olimpíadas de Verão e Inverno do início da competição.
3. Ranking de Medalhistas Mais Velhos (Q19): Identificação dos 10 atletas mais velhos a conquistarem medalhas, segmentados por gênero.
4. Ranking de Atletas Mais Novos e Piores Colocados (Q19 - Autoral): Uma análise estatística inversa para identificar jovens estreantes e sua performance.

---

🛠️ Tecnologias e Bibliotecas

Para garantir eficiência e a pontuação extra de interface visual, utilizamos:

• Linguagem C: Implementação seguindo o paradigma imperativo com modularização em arquivos .c e .h.
• Gnuplot: Geração automática de gráficos de barras e histogramas via scripts .gp.
• Raylib: Biblioteca gráfica para a criação de uma interface (GUI) interativa e responsiva.
• Gestão de Memória: Uso de alocação dinâmica (malloc, calloc) para processar grandes volumes de dados sem estourar a pilha (stack).

---

⚙️ Como Executar

1. Pré-requisitos:

   • Compilador GCC.
   • Gnuplot instalado e configurado no PATH do sistema.
   • Biblioteca Raylib instalada.

2. Arquivos de Dados:

   • Os arquivos bios.csv e results.csv devem estar na pasta superior (../) para serem lidos corretamente pelo programa.
   • Para obtê-los, baixe do seguinte repositório: (Olympics-Dataset)

3. Compilação:

• Q09:

gcc 

• Q09 - Autoral:

gcc 

• Q19:

gcc analise.c gui.c leitura.c main.c -o questao_19_versao_original -lraylib -lGL -lm -lpthread -ldl -lrt -lX11

• Q19 - Autoral:

gcc 

---

© 2025. All rights reserved. Federal University of Sergipe.