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Hace 5 meses

Tipos de estructura de datos: todo lo que necesitas saber

Sin tener este tipo de estructuras, los desarrolladores no podrían sobrevivir al caos de millones de datos que requieren para la programación.

Tipos de estructura de datos: todo lo que necesitas saber

Sin tener este tipo de estructuras, los desarrolladores no podrían sobrevivir al caos de millones de datos que requieren para la programación.




Si hay algo que es fundamental en el mundo de la informática y la programación son las estructuras de datos. Estas estructuras permiten organizar y almacenar datos de manera eficiente, facilitando su acceso y manipulación. Existen diversos tipos de estructura de datos, cada una con características y aplicaciones específicas. 

En el siguiente artículo, haremos un repaso por los principales tipos de estructura de datos y sus usos más comunes. Además, exploraremos como un diagrama de flujo en línea puede ser una herramienta valiosa para visualizar estos conceptos.

1. Estructuras de Datos Lineales 

Arreglos (Arrays)

Los arrays son unos de los tipos de estructura de datos más básicos y utilizados. Se trata de una colección de elementos, todos del mismo tipo, almacenados en ubicaciones contiguas de memoria. Los arrays permiten el acceso rápido a los elementos mediante índices, lo que los hace eficientes para operaciones de lectura e ideales para situaciones donde se necesita acceder a datos de manera secuencial.

Pese a que es fácil de implementar y da acceso rápido a los elementos, lo cual lo hace ideal para almacenar una lista de números o cadenas de texto, su tamaño es fijo una vez declarado, lo que puede ser una limitación.

Listas Enlazadas (Linked Lists)

Las listas enlazadas son una colección de nodos, donde cada uno de ellos contiene un dato y una referencia (o enlace) al siguiente nodo en la secuencia. A diferencia de los arrays, las listas enlazadas no necesitan memoria contigua y pueden crecer dinámicamente. Existen varios tipos de listas enlazadas:

  • Singly Linked List (Lista Enlazada Simple): Cada nodo apunta al siguiente nodo.
  • Doubly Linked List (Lista Enlazada Doble): Cada nodo tiene referencias tanto al siguiente como al nodo anterior.
  • Circular Linked List (Lista Enlazada Circular): El último nodo apunta de nuevo al primero, formando un ciclo.

Pilas (Stacks)

Las pilas son estructuras de datos que siguen el principio LIFO (Last In, First Out), lo que significa que el último elemento añadido es el primero en ser removido. Las operaciones principales son push (añadir un elemento) y pop (remover el elemento superior) y se utilizan comúnmente en algoritmos de retroceso, gestión de memoria y evaluación de expresiones.

Dada su capacidad de ejecutar óptimamente las operaciones de inserción y las eliminaciones rápidas, un claro ejemplo de su uso lo podemos encontrar en la gestión de llamadas a funciones en programación (stack de ejecución).

Colas (Queues)

Las colas son una colección de elementos con acceso FIFO (First In, First Out), lo que implica que el primer elemento añadido es el primero en ser removido. Las operaciones principales son enqueue (añadir un elemento al final) y dequeue (remover el primer elemento).

Es muy útil para problemas que requieren procesamiento en orden por lo que se usa usualmente en el manejo de tareas en sistemas operativos (colas de procesos).

2. Estructuras de Datos No Lineales

Árboles (Trees)

Los árboles son estructuras jerárquicas que consisten en nodos con una relación padre-hijo. El nodo superior se llama raíz y cada nodo puede tener múltiples nodos hijos. Tipos de árboles:

  • Binary Tree (Árbol Binario): Cada nodo tiene como máximo dos hijos.
  • Binary Search Tree (Árbol Binario de Búsqueda): Árbol binario donde el hijo izquierdo contiene valores menores y el hijo derecho valores mayores que el nodo padre.
  • AVL Tree (Árbol AVL): Árbol binario de búsqueda auto-balanceado.

Grafos (Graphs)

Los grafos son estructuras de datos que consisten en un conjunto de nodos (o vértices) y un conjunto de aristas (o arcos) que conectan pares de nodos. Los grafos pueden ser dirigidos o no dirigidos, ponderados o no ponderados.

Entre las ventajas de estos tipos de estructura de datos podemos encontrar la versatilidad para presentar relaciones complejas y su utilidad para problemas de optimización y búsqueda de caminos. Sin embargo, puede requerir algoritmos avanzados.

Tablas Hash (Hash Tables)

Las tablas hash son estructuras de datos que asocian claves con valores mediante una función hash. Esta función convierte la clave en un índice en una array, lo que permite un acceso casi constante a los datos. Perfecto para la implementación de mapas y diccionarios.

Diagramas de flujo en línea: Una herramienta de mucha utilidad

Para entender mejor cómo funcionan estas estructuras de datos y cómo se implementan, es útil visualizarlas a través de diagramas de flujo en línea. Los diagramas de flujo ayudan a representar gráficamente las operaciones y la organización interna de las estructuras de datos, facilitando su comprensión y análisis. Estas herramientas permiten crear y compartir estos diagramas de manera sencilla y efectiva.

Conocer y comprender los diversos tipos de estructura de datos es esencial para cualquier profesional de la informática, ya que cada estructura tiene sus ventajas y limitaciones específicas. 

Los arrays y listas enlazadas son fundamentales para el almacenamiento y acceso básico de datos, mientras que las pilas y colas son cruciales para la gestión de procesos y tareas. 

Los árboles y grafos permiten modelar relaciones jerárquicas y redes complejas, respectivamente, y las tablas hash proporcionan un acceso rápido a los datos mediante claves. Al dominar estos conceptos, los desarrolladores pueden elegir y aplicar la estructura de datos más adecuada para cada situación, optimizando así el rendimiento y la eficiencia de sus aplicaciones.


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