Estructuras de Datos
Las estructuras de datos son formas de organizar y almacenar información en un programa de computadora para que pueda ser accedida y modificada de manera eficiente. Como programadores, es esencial entender las distintas estructuras de datos disponibles y saber cuándo aplicar cada una para optimizar el rendimiento y la utilidad de nuestros programas.
Una estructura de datos es una forma particular de organizar datos en la memoria de la computadora para que puedan ser usados de manera eficiente. Las estructuras de datos vienen en muchas formas, como arrays, listas, pilas, colas, grafos, árboles, hashes, etc.
Cada estructura organiza los datos de acuerdo a un modelo lógico específico y soporta operaciones eficientes para acceder, modificar, agregar y borrar elementos según ese modelo. Por ejemplo, un array organiza los elementos de manera secuencial en memoria para facilitar el acceso aleatorio por índices. Una lista enlazada conecta elementos en memoria usando “nodos” con referencias al siguiente nodo para facilitar la inserción y eliminación.
Al elegir la estructura de datos apropiada para la tarea a resolver, podemos escribir programas más eficientes y reducir la complejidad computacional, utilizando menos recursos como memoria y procesamiento.
Las estructuras de datos nos ayudan a:
Organizar grandes cantidades de datos para que sean más fáciles de acceder y modificar.
Modelar relaciones complejas entre datos, como con grafos y árboles.
Acceder y modificar datos de manera eficiente, optimizando el rendimiento.
Reutilizar código y estructuras de datos existentes en lugar de tener que reescribir soluciones desde cero.
Por ejemplo, un programa que debe almacenar miles de registros de usuarios se beneficia usando una estructura de datos hash para asociar cada usuario a datos como nombre, apellido, email, etc. De esta manera se pueden encontrar usuarios específicos muy rápido sin tener que iterar sobre toda la colección.
Otro ejemplo son los árboles de búsqueda binaria, que permiten encontrar elementos muy rápido en conjuntos ordenados de millones de elementos. Esto se logra descartando mitades del árbol a medida que se busca el elemento deseado.
Tipos de estructuras de datos
Existen muchos tipos de estructuras de datos. A continuación, se presentan algunas categorías útiles para clasificarlas.
Según relación entre elementos
Lineales: Los elementos se organizan secuencialmente uno después del otro. Por ejemplo, arrays, listas, pilas, colas.
No lineales: Los elementos se organizan en una jerarquía o grafo. Este es el caso de los árboles y grafos.
Según tipo de elementos
Homogéneas: Almacenan un solo tipo de datos. Por ejemplo, arrays en un lenguaje como Java.
Heterogéneas: Permiten diferentes tipos de datos. Objetos, registros son ejemplos de esta clasificación.
Según modo de acceso
Acceso secuencial: Sólo se puede acceder a los elementos en orden secuencial. Por ejemplo, listas enlazadas.
Acceso directo: Se puede acceder a cualquier elemento directamente por su posición. En este grupo se encuentran los arrays.
Acceso asociativo: Se accede a elementos por una clave asociada. Aquí se encuentran los diccionarios, hashes.
Según su funcionalidad
Arrays: Acceso rápido a elementos por índice pero difícil insertar/eliminar.
Listas: Fácil insertar/eliminar en cualquier posición pero acceso secuencial lento.
Pilas: Acceso LIFO (último en entrar, primero en salir). Útil para deshacer/rehacer.
Colas: Acceso FIFO (primero en entrar, primero en salir). Útil para procesamiento de eventos.
Árboles: Permiten modelar relaciones jerárquicas como con directorios de archivos o dependencias de tareas.
Grafos: Permiten modelar redes de interconexión como mapas, relaciones sociales, etc.
Hashes / Diccionarios: Asocian elementos con claves únicas para acceso ultra rápido.
Esta clasificación no es exhaustiva pero da una idea de la diversidad de estructuras de datos y sus diferentes propiedades que nos permiten modelar problemas complejos de manera eficiente.
Ejemplo
Veamos un ejemplo en Python para ver cómo se crea y utiliza una estructura de datos. Supongamos que queremos representar una cola de impresión donde las impresiones se procesan en orden de llegada (FIFO).
Primero, definimos una clase PrintQueue para representar nuestra cola:
class PrintQueue:
def __init__(self):
self.items = []
def enqueue(self, item):
self.items.append(item)
def dequeue(self):
return self.items.pop(0)
def is_empty(self):
return len(self.items) == 0
Luego la utilizamos para agregar impresiones y procesarlas en orden:
print_queue = PrintQueue()
print_queue.enqueue("documento1.doc")
print_queue.enqueue("imagen3.jpg")
print_queue.enqueue("presentacion.ppt")
while not print_queue.is_empty():
next_item = print_queue.dequeue()
print(f"Imprimiendo {next_item}")
Esto imprimirá:
Con una estructura de datos como la cola implementamos la lógica FIFO de una forma sencilla y reutilizable. ¡Y esto es sólo una muestra, las posibilidades son infinitas!
Conclusión
Las estructuras de datos son herramientas fundamentales en programación que nos permiten organizar información de forma óptima para resolver problemas complejos. Conocer los distintos tipos de estructuras disponibles, como arrays, listas, pilas, colas, hashes, grafos y árboles, nos permite construir programas más eficientes. ¡Espero que esta introducción te haya dado algunos conocimientos y herramientas para comenzar a dominar este apasionante tema!