Estructuras de Datos

• 1: Arreglos
• 2: Mapas (Diccionarios)
• 3: Listas enlazadas
• 4: Pilas
• 5: Colas

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

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}")

Imprimiendo documento1.doc
Imprimiendo imagen3.jpg
Imprimiendo presentacion.ppt

1 - Arreglos

Un array es una estructura de datos que representa un conjunto de elementos, los cuales se acceden a través de índices numéricos contiguos que van desde 0 hasta el tamaño del array menos 1. Los arrays proveen acceso rápido y directo a los elementos en base a su posición.

En lenguajes como Python y Ruby, los arrays se conocen como ’listas’ (lists). En Javascript se les conoce como ‘arreglos’ (arrays).

Los arrays son típicamente homogéneos, almacenando elementos del mismo tipo como enteros, cadenas, etc. Algunos lenguajes permiten arrays heterogéneos con valores de distintos tipos.

Creación de arrays

La manera de crear arrays varía según el lenguaje de programación:

MI_ARRAY = ["A", "B", "C"] # array literal
mi_array = list(range(5))  # array a partir de rango

Al crear un array literal se inicializan sus elementos directamente. Al construir un array vacío se especifica su tamaño pero sus elementos son inicializados con un valor default (0 para números, null para objetos, etc).

Acceder y modificar elementos

Los elementos individuales se acceden rápidamente por su índice utilizando corchetes []:

my_array = ['a', 'b', 'c']
print(my_array[0]) # 'a'
print(my_array[2]) # 'c'
my_array[2] = 'z'
print(my_array[2]) # 'z'

Los índices comienzan en 0, por lo que en un array de tamaño N, los índices válidos están entre 0 y N-1.

Acceder a un índice inválido causa un error, por ejemplo, acceder al índice 3 en un array de tamaño 3. Esto se conoce como “index out of bounds”.

Recorrer un array

Podemos recorrer todos los elementos usando un ciclo for:

letras = ['a', 'b', 'c']

for i in range(len(letras)):
    print(letras[i])

Esto imprime cada elemento en orden. len() devuelve la longitud total del array.

Otra forma es iterando directamente sobre los elementos:

letras = ['a', 'b', 'c']

for letra in letras:
    print(letra)

Buscar en un array

Podemos buscar un elemento en un array mediante un ciclo y comparando elemento por elemento:

letras = ['a', 'b', 'c']

def buscar_en_array(array, elemento):
    for i in range(len(array)):
        if array[i] == elemento:
            return i
    return False

print(buscar_en_array(letras, 'b')) # 1
print(buscar_en_array(letras, 'z')) # False

Devuelve el índice si se encuentra o False si no se encuentra.

Array multidimensional

Los arrays pueden tener más de una dimensión, por ejemplo matrices 2D, cubos 3D, etc.

Un array 2D se puede ver como una tabla con filas y columnas. Para acceder a un elemento se especifican dos índices, uno para la fila y otro para la columna:

matrix = [
  [1, 2, 3],
  [4, 5, 6]
]

print(matrix[0][2]) # 3
print(matrix[1][0]) # 4

Pueden tener más dimensiones, por ejemplo un array 3D para representar pixeles en una imagen.

Conclusión

Los arrays son estructuras de datos fundamentales en programación que proveen un acceso eficiente a elementos en memoria mediante índices numéricos. Tener un buen dominio de arrays, matrices y sus usos es indispensable para cualquier programador.

2 - Mapas (Diccionarios)

Un diccionario, o mapa, consiste en una colección de pares clave-valor. La clave se utiliza para acceder al valor asociado. Las claves deben ser únicas dentro de un diccionario. Los valores pueden repetirse.

Operaciones principales

• Añadir/actualizar: Inserta un par clave-valor. Si la clave existía, su valor es reemplazado.

  diccionario['clave'] = 'valor'
  

• Obtener valor: Acceder al valor dada una clave.

  valor = diccionario['clave']
  

• Eliminar: Remueve un par clave-valor del diccionario.

  del diccionario['clave']
  

• Recorrer: Iterar sobre las claves, valores o pares del diccionario.

  for clave in diccionario:
    print(clave, diccionario[clave]) # clave, valor
  

Creación de un diccionario o mapa

La sintaxis para crear mapas o diccionarios en Python es la siguiente:

diccionario_vacio = {}

persona = {
  'nombre': 'Juan',
  'edad': 25
}

Ejemplos de uso

Los diccionarios son útiles en muchos casos. A continuación se mencionan algunos de ellos.

Objetos y mapeos

Podemos modelar objetos y entidades con atributos clave-valor:

producto = {
  'nombre': 'Smartphone',
  'precio': 500,
  'marca': 'XYZ'
}

Conteos y frecuencias

Contar ocurrencias de elementos en secuencias:

texto = "Hola mundo mundo"

frecuencias = {}

for palabra in texto.split():
    if palabra in frecuencias:
        frecuencias[palabra] += 1
    else:
        frecuencias[palabra] = 1

print(frecuencias)
# {'Hola': 1, 'mundo': 2}

Almacenar y acceder a datos

Como alternativa de alta performance a lists y arrays.

Conclusión

Los diccionarios son estructuras de datos versátiles gracias a su rápido acceso basado en claves únicas. Tienen usos en casi todos los programas, por lo que dominar diccionarios es indispensable en cualquier lenguaje.

3 - Listas enlazadas

Una lista enlazada se compone de nodos donde cada nodo tiene dos partes:

• Dato o información
• Referencia al siguiente nodo

Los nodos se organizan de forma secuencial, cada uno apuntando al siguiente. El último nodo apunta a nulo para indicar el final.

Esta estructura dinámica permite inserción y eliminación eficiente de nodos.

Tipos de listas enlazadas

Existen varios tipos:

• Simplemente enlazada: Cada nodo apunta al siguiente. Son útiles para colas (queues) y pilas (stacks).

• Doblemente enlazada: Cada nodo tiene referencia al siguiente y al anterior. Permiten recorrer en ambos sentidos.

• Circular: El último nodo apunta al primero formando un ciclo. Útiles para buffers circulares.

Operaciones comunes

• Insertar: Agregar nodos al inicio, final o medio de la lista.

• Eliminar: Quitar nodos por valor o posición.

• Buscar: Encontrar nodos por valor recorriendo la lista.

• Recorrer: Iterar los nodos accediendo por las referencias.

Implementación

Las listas enlazadas se pueden implementar de la siguiente manera:

Usa la clase ListNode para representar nodos:

class ListNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

Luego para crear y usar una lista se define una clase LinkedList con métodos para las operaciones.

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def add_to_start(self, new_value):
        new_node = ListNode(new_value)
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node

    def print(self):
        current = self.head
        while current != None:
            print(current.value)
            current = current.next

    def search(self, searched_value):
        current = self.head
        while current != None:
            if current.value == searched_value:
                return True
            current = current.next
        return False

    #...other methods

Con esta clase LinkedList podemos crear una lista, agregar nodos, imprimirla, buscar elementos, etc.

Se podrían agregar otros métodos como insertar al final, eliminar por valor, obtener por índice, etc. Pero esto da una idea de cómo encapsular la funcionalidad de la lista enlazada en una clase. Como práctica, podés intentar agregar estos métodos por tu cuenta, ¡no dudes en dejar tus comentarios y contactarte si necesitas ayuda!

Ventajas y desventajas

Ventajas:

• Insertar y eliminar nodos es eficiente.
• No requiere definir tamaño fijo como los arrays.
• Estructura dinámica y flexible.

Desventajas:

• Mayor uso de memoria por tener que almacenar referencias.
• El acceso a elementos por índice es más costoso al ser secuencial.

Ejemplos de uso

• Implementar estructuras como pilas (stacks) y colas (queues).
• En listas doblemente enlazadas, recorrer la lista en el sentido ambos sentidos.
• Blockchains como la de Bitcoin.
• Reproducir elementos en orden como playlists de música.

Conclusión

Las listas enlazadas son una estructura de datos versátil para almacenar secuencias dinámicas de elementos. Tener un buen manejo de estas listas, sus operaciones y usos es indispensable para cualquier programador.

4 - Pilas

La naturaleza LIFO de las pilas se debe a que sólo se puede acceder y manipular el elemento superior. La operación de colocar un elemento sobre la pila se conoce como “push”, mientras que sacar un elemento de la pila es un “pop”. El funcionamiento LIFO provoca que el último elemento colocado en una pila sea el primero en ser retirado.

Operaciones principales

Las operaciones primarias que soporta una estructura de pila son:

• Push: agrega un elemento encima de la pila.
• Pop: saca el elemento de la pila que se encuentra en la cima.
• Peek: permite acceder al elemento de la cima sin sacarlo de la pila.
• isEmpty: consulta si la pila se encuentra vacía.

La mayoría de los lenguajes como Python y Java proveen implementaciones de pilas en sus librerías estándar.

Implementación

Una pila puede implementarse utilizando una lista enlazada de manera que cada node apunte al nodo anterior.

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.previous = None


class Stack:
    def __init__(self):
        self.top = None
        self.size = 0

    def push(self, value):
        new_node = Node(value)
        if self.top is None:
            self.top = new_node
        else:
            new_node.previous = self.top
            self.top = new_node
        self.size += 1

    def pop(self):
        if self.top is None:
            return None
        top_node = self.top
        self.top = self.top.previous
        self.size -= 1
        return top_node.value

    def peek(self):
        if self.top is None:
            return None
        return self.top.value

    def is_empty(self):
        return self.top is None  # Returns true if top is None

    def __len__(self):
        return self.size

    def __str__(self):
        values = []
        current = self.top
        while current:
            values.append(str(current.value))
            current = current.previous
        return "\n".join(values)

Ejemplos de uso

Las pilas tienen muchos usos en programación:

• Pila de ejecución (call stack): registra las llamadas a funciones pendientes de resolver. Implementa el comportamiento LIFO esperado.

• Pila de navegador: permite volver atrás (undo) en el historial de navegación de forma similar a una pila LIFO.

• Ejecución de expresiones matemáticas: mediante una pila se puede verificar paréntesis, corchetes, llaves, etc.

• Algoritmos y estructuras de datos: como en el algoritmo quicksort y en la implementación de buses de datos (datapaths).

Conclusión

Las pilas son estructuras de datos versátiles gracias a su principio de funcionamiento LIFO. Tener un buen dominio de pilas, sus usos y aplicaciones es esencial en la ciencia de la computación.

5 - Colas

La naturaleza FIFO (first in, first out) de las colas se debe a que sólo se puede acceder y manipular el elemento inicial. Cuando se agrega un elemento a la cola se conoce como “enqueue”, mientras que eliminar un elemento se denomina “dequeue”.

Esto hace que el primer elemento en ser añadido a la cola también sea el primero en ser retirado, de ahí su comportamiento FIFO.

Operaciones principales

Las operaciones básicas de una cola son:

• Enqueue: Agrega un elemento al final de la cola.
• Dequeue: Saca el elemento del frente de la cola.
• Peek: Obtiene el elemento al frente sin sacarlo.
• isEmpty: Consulta si la cola está vacía.

Implementación

Al igual que las pilas, las colas se pueden implementar usando listas enlazadas. Se agrega al final y se saca del frente manteniendo referencias a ambos extremos.

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None


class Queue:
    def __init__(self):
        self.front = None
        self.end = None
        self.size = 0

    def enqueue(self, value):
        new_node = Node(value)
        if self.end is None:
            self.end = new_node
            self.front = new_node
            return
        self.end.next = new_node
        self.end = new_node
        self.size += 1

    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            return None
        value = self.front.value
        self.front = self.front.next
        if self.front is None:
            self.end = None
        self.size -= 1
        return value

    def peek(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.front.value

    def is_empty(self):
        return self.front is None  # Returns true if front is None

    def __len__(self):
        return self.size

    def __str__(self):
        values = []
        current = self.front
        while current:
            values.append(str(current.value))
            current = current.next
        return "\n".join(values)

Ejemplos de uso

Algunos usos comunes de colas:

• Colas de impresión donde primero en entrar, primero en imprimir.
• Colas de tareas en sistemas operativos para orden de ejecución.
• Simulaciones donde se debe respetar orden de llegada como en bancos.
• Canales de mensajes como los de RabbitMQ o Kafka.
• Buffers circulares en audio para streaming.

Conclusión

Las colas son estructuras versátiles gracias a su principio FIFO. Tener un buen manejo de colas, implementación y aplicaciones reforzará tus habilidades como programador.