Estructuras de datos

Las estructuras de datos constituyen la base fundamental sobre la que se construye cualquier programa eficiente. Representan la forma en que organizamos y almacenamos información en la memoria del ordenador, determinando cómo accedemos, modificamos y procesamos los datos durante la ejecución de nuestros programas.

Concepto y importancia

Una estructura de datos es una forma particular de organizar datos en un ordenador para que puedan ser utilizados de manera eficiente. La elección correcta de la estructura determina no solo la legibilidad del código, sino también su rendimiento y escalabilidad.

Cada estructura ofrece diferentes ventajas y limitaciones. Algunas permiten acceso rápido a elementos específicos, mientras otras facilitan la inserción y eliminación de datos. Comprender estas características nos permite tomar decisiones informadas según las necesidades específicas de cada problema.

Clasificación fundamental

Las estructuras de datos se clasifican tradicionalmente en dos grandes categorías: primitivas y no primitivas.

Estructuras primitivas

Los tipos de datos primitivos representan los elementos más básicos que puede manejar un lenguaje de programación. Incluyen enteros, números de punto flotante, caracteres y valores booleanos. Estos tipos están directamente soportados por el hardware y ocupan una cantidad fija de memoria.

# Ejemplos de tipos primitivos
edad = 25          # Entero
precio = 19.99     # Punto flotante
inicial = 'A'      # Carácter
activo = True      # Booleano

Estructuras no primitivas

Las estructuras no primitivas se construyen combinando tipos primitivos o otras estructuras no primitivas. Se dividen en dos subcategorías principales: lineales y no lineales.

Estructuras lineales

En las estructuras lineales, los elementos se organizan secuencialmente, donde cada elemento tiene un predecesor y un sucesor únicos, excepto el primero y el último.

Arrays y listas

Los arrays representan la estructura lineal más fundamental. Almacenan elementos del mismo tipo en posiciones consecutivas de memoria, permitiendo acceso directo mediante índices.

# Array de números enteros
numeros = [10, 20, 30, 40, 50]
print(numeros[2])  # Acceso directo: 30

Las listas dinámicas extienden el concepto de array permitiendo modificar su tamaño durante la ejecución. Ofrecen mayor flexibilidad a costa de un ligero overhead en memoria.

Pilas y colas

Las pilas (stacks) implementan el principio LIFO (Last In, First Out). Los elementos se añaden y eliminan únicamente desde un extremo llamado "tope".

# Simulación de pila con lista
pila = []
pila.append(1)    # Push
pila.append(2)    # Push
elemento = pila.pop()  # Pop: retorna 2

Las colas (queues) siguen el principio FIFO (First In, First Out). Los elementos se insertan por un extremo y se eliminan por el otro, simulando una cola de espera.

Estructuras no lineales

Las estructuras no lineales organizan los datos de forma jerárquica o en red, donde un elemento puede tener múltiples predecesores o sucesores.

Árboles

Los árboles representan estructuras jerárquicas donde cada elemento (nodo) puede tener cero o más elementos hijos. El nodo superior se denomina raíz, y los nodos sin hijos se llaman hojas.

# Representación conceptual de un árbol binario
class Nodo:
    def __init__(self, valor):
        self.valor = valor
        self.izquierdo = None
        self.derecho = None

# Creación de un árbol simple
raiz = Nodo(10)
raiz.izquierdo = Nodo(5)
raiz.derecho = Nodo(15)

Grafos

Los grafos constituyen la estructura más general, donde los elementos (vértices) se conectan mediante enlaces (aristas) sin restricciones jerárquicas. Pueden representar redes sociales, mapas de carreteras o cualquier relación compleja entre entidades.

Criterios de selección

La elección de estructura depende de varios factores críticos:

• Tipo de operaciones: Si necesitamos acceso aleatorio frecuente, los arrays son ideales. Para inserciones y eliminaciones constantes, las listas enlazadas resultan más eficientes.

• Volumen de datos: Estructuras simples funcionan bien con datasets pequeños, mientras que grandes volúmenes requieren estructuras más sofisticadas.

• Restricciones de memoria: Algunas estructuras optimizan el uso de memoria, otras priorizan la velocidad de acceso.

• Frecuencia de modificaciones: Datos estáticos se benefician de arrays, mientras que datos dinámicos requieren estructuras flexibles.

Operaciones fundamentales

Independientemente de la estructura elegida, todas comparten un conjunto de operaciones básicas:

• Inserción: Añadir nuevos elementos
• Eliminación: Remover elementos existentes
• Búsqueda: Localizar elementos específicos
• Recorrido: Visitar todos los elementos sistemáticamente
• Actualización: Modificar valores existentes

La eficiencia de estas operaciones varía significativamente entre estructuras, medida típicamente en notación Big O que describe el comportamiento del algoritmo conforme crece el tamaño de los datos.

Implementación práctica

Al implementar estructuras de datos, debemos considerar tanto la representación interna como la interfaz externa. La representación determina cómo se almacenan los datos en memoria, mientras que la interfaz define las operaciones disponibles para los usuarios de la estructura.

# Ejemplo de interfaz simple para una pila
class Pila:
    def __init__(self):
        self.elementos = []
    
    def apilar(self, elemento):
        self.elementos.append(elemento)
    
    def desapilar(self):
        if not self.esta_vacia():
            return self.elementos.pop()
        return None
    
    def esta_vacia(self):
        return len(self.elementos) == 0

La abstracción permite ocultar los detalles de implementación, ofreciendo una interfaz limpia que facilita el uso y mantenimiento del código.