Estructuras de datos: conceptos clave para una programación eficiente

La elección de la estructura de datos adecuada para un programa es crucial para optimizar su rendimiento y minimizar el consumo de recursos.

En este sentido, conocer los conceptos fundamentales de las estructuras de datos es un paso importante para cualquier programador, así que exploraremos los aspectos básicos de las estructuras de datos, incluyendo sus funciones, tipos y aplicaciones más comunes en la programación.

¿Qué son las estructuras de datos?

Las estructuras de datos son formas de organizar y almacenar datos en un programa de computadora, de manera que se puedan acceder y manipular de manera eficiente.

Son un componente fundamental de la programación y se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde bases de datos hasta aplicaciones de inteligencia artificial.

Las estructuras de datos permiten la creación de algoritmos y programas más eficientes y escalables, lo que es esencial en el mundo actual de la tecnología.

Tipos de estructuras de datos

Existen diferentes tipos de estructuras de datos que se utilizan para almacenar y organizar información en un programa de computadora, algunos de los tipos más comunes son:

➤ Arrays o vectores (Array)

• Son una colección de elementos del mismo tipo de datos que se organizan en una secuencia contigua de memoria.

➤ Listas (List)

• Son una colección de elementos que se enlazan entre sí mediante punteros.

➤ Pilas (Stack)

• Son una estructura de datos lineal en la que los elementos se insertan y eliminan por el mismo extremo, conocido como la cima.

➤ Colas (Queue)

• Son una estructura de datos lineal en la que los elementos se insertan por un extremo y se eliminan por el otro, conocido como la cola.

➤ Árboles (Tree)

• Son una estructura de datos jerárquica en la que los elementos se organizan en niveles, con un elemento raíz en la parte superior y ramas que se extienden hacia abajo.

➤ Grafos (Graphs)

• Son una estructura de datos que se compone de nodos y aristas, en la que cada nodo puede estar conectado a otros nodos mediante una o varias aristas.

Cada tipo de estructura de datos tiene sus propias características y se utiliza en diferentes situaciones para optimizar el almacenamiento y el acceso a la información, así que veamos algunos ejemplos para que queden más claro.

Ejemplos prácticos de estructuras de datos

➤ Ejemplo de Arrays o vectores (Array)

// Crear un arreglo de números
arregloNumeros = [5, 10, 15, 20, 25]

// Acceder al tercer elemento del arreglo
tercerNumero = arregloNumeros[2]

// Modificar el cuarto elemento del arreglo
arregloNumeros[3] = 30

➤ Ejemplo de Lista Enlazada (Linked List)

// Crear un nodo
nodo1 = { valor: 5, siguiente: null }

// Crear otro nodo y enlazarlo al primero
nodo2 = { valor: 10, siguiente: nodo1 }

// Crear otro nodo y enlazarlo al segundo
nodo3 = { valor: 15, siguiente: nodo2 }

// Asignar el primer nodo como el inicio de la lista enlazada
inicio = nodo3

// Recorrer la lista enlazada e imprimir los valores
nodoActual = inicio
mientras (nodoActual != null) hacer
    imprimir(nodoActual.valor)
    nodoActual = nodoActual.siguiente
fin mientras

➤ Ejemplo de Pilas (Stack)

// Crear una pila vacía
pila = []

// Apilar elementos
apilar(pila, 5)
apilar(pila, 10)
apilar(pila, 15)

// Desapilar elementos
elemento1 = desapilar(pila)
elemento2 = desapilar(pila)

➤ Ejemplo de Colas (Queue)

// Crear una cola vacía
cola = []

// Agregar elementos a la cola
encolar(cola, 5)
encolar(cola, 10)
encolar(cola, 15)

// Sacar elementos de la cola
elemento1 = desencolar(cola)
elemento2 = desencolar(cola)

➤ Ejemplo de Árboles (Tree)

// Crear un nodo raíz
raiz = { valor: 5, izquierda: null, derecha: null }

// Agregar un nodo hijo izquierdo
nodoIzquierdo = { valor: 3, izquierda: null, derecha: null }
raiz.izquierda = nodoIzquierdo

// Agregar un nodo hijo derecho
nodoDerecho = { valor: 7, izquierda: null, derecha: null }
raiz.derecha = nodoDerecho

➤ Ejemplo de Grafos (Graphs)

// Crear un grafo con 4 vértices
grafo = [    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0]
]

• Cuando se trabaja con grafos, los vértices representan los nodos y las aristas representan las conexiones entre los nodos.
• Analizando vértice 1:
  • Vértice uno no tiene una arista o trayecto directo consigo mismo.
  • Existe un trayecto con vértice 2
  • No hay trayecto con vértice 3
  • Y si hay trayecto directo o arista con vértice 4
• Y así sucesivamente puedes analizar cada vértice.

Ventajas de las estructuras de datos

Algunas ventajas de las estructuras de datos incluyen:

Eficiencia

• Las estructuras de datos pueden mejorar la eficiencia del programa al hacer que las operaciones de búsqueda y ordenamiento sean más rápidas y fáciles.

Reutilización de código

• Las estructuras de datos bien diseñadas pueden reutilizarse en diferentes partes del código, lo que ahorra tiempo y reduce la posibilidad de errores.

Mayor organización

• Las estructuras de datos pueden ayudar a organizar grandes conjuntos de datos, lo que facilita su gestión y mantenimiento.

Flexibilidad

• Las estructuras de datos pueden adaptarse a diferentes situaciones y necesidades, lo que las hace más versátiles que los tipos de datos estándar.

Menor complejidad

• Al utilizar estructuras de datos adecuadas, se puede reducir la complejidad del código, lo que facilita su mantenimiento y reducir el número de errores.

Complejidad en las estructuras de datos

La complejidad en las estructuras de datos se refiere al costo de tiempo y memoria para realizar operaciones en una estructura de datos.

El análisis de complejidad es importante para evaluar el rendimiento de un algoritmo y elegir la estructura de datos adecuada para un problema específico.

La complejidad se mide utilizando la notación "O-grande (Big-O)", que indica la tasa de crecimiento asintótico de una función.

Las estructuras de datos pueden tener diferentes complejidades para diferentes operaciones, por lo que es importante elegir la estructura de datos adecuada para el problema que se está abordando.

Ejemplo: Medir el peor tiempo de ejecución que tardará un algoritmo a través de Big-O

La notación O-grande o Big-O se usa para describir el peor tiempo de ejecución que tardará un algoritmo, en términos del tamaño de su entrada.

• Por ejemplo, supongamos que tenemos un arreglo de tamaño n y queremos encontrar el valor máximo en ese arreglo.

Una forma de hacerlo sería recorrer todo el arreglo y mantener un valor máximo temporal mientras avanzamos.

El peor caso o tiempo máximo que tardará este algoritmo sería si el valor máximo estuviera en la última posición del arreglo, por lo que tendríamos que recorrer todo el arreglo.

En términos de la notación O-grande, este algoritmo tendría una complejidad de O(n), ya que el tiempo de ejecución crece linealmente con el tamaño del arreglo.

Aquí está el pseudocódigo de este algoritmo:

//Encontrar el valo máximo de arreglo
max = arreglo[0]
para i desde 1 hasta n-1:
    si arreglo[i] > max entonces
        max = arreglo[i]
    fin si
fin para
imprimir max

Finalmente, las estructuras de datos son fundamentales para el desarrollo de software y la solución de problemas complejos.

Cada estructura de datos tiene sus propias ventajas y desventajas, y es importante elegir la estructura correcta para cada situación en función de la eficiencia, la escalabilidad y la facilidad de implementación.

Además, es importante comprender la complejidad de cada estructura de datos para poder medir su rendimiento.

En general, las estructuras de datos son herramientas poderosas que permiten a los desarrolladores y científicos de datos manipular y procesar grandes cantidades de información de manera eficiente.

¡Nos vemos en la siguiente clase aquí en EWebik!