Tipos de colecciones

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Resumen:
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Tipos de colecciones

Nos referimos a las estructuras de datos. Una colección es un grupo de cero o más elementos que pueden tratarse como una unidad conceptual.

Tipos de datos.

  • Non-zeo Value
  • Cero
  • null
  • undefined

Estos tipos de dato también pueden formar parte de una colección. Existen colecciones de tipo Dinámicas que son aquelas que pueden variar su tamaño y las Inmutables que no cambian su tamaño.

Estructuras Lineales

De forma general encontramos estructuras de datos lineales que están definidas por sus índices. Es decir puedo encotnrarme estrcuturas de datos lineales que sean dinámicas o inmutables, de ello variarán sus propiedades, como poner un elemento al final, (sucesor) o no.

Te encontrarás con Listas, Listas Ordenadas, Cola, Cola de prioridad y más.

  • Es decir está ordenadas por posición.
  • Solo el primer elementonotiene predecesor

Ej:

  • Una fila para un concierto
  • Una pila de platos por lavar, o una pila de libros por leer.
  • Checklist, una lista de mercado, la lista de Schindler

Estructuras Jerárquicas

Estructuras basadas en una jerarquia definida.
Los árboles pueden tener n números de nieleves hacia abajo o adyacentes. Te encotnrarás con árboles Binarios, Montículos.

  • Ordendas como árbol invertido (raices)
  • Solo el primer nodo no tiene predecesores, pero si sucesores.
  • Es un sistema de padres e Hijos.

Ej:

  • Libros, Capítulos, Temas.
  • Abuelos, Madres, Hijos.

Estructuras Grafos:

  • Cada dato puede tener varios predecesores y sucesores, se les llama vecinos
  • Los elementos se relecionan entre si con n relaciones.

Ej:

  • Vuelos aéreos, sistemas de recomendación
  • La mismísima interntet es un grafo

Estructuras Desordenadas:

Estructuras como Bolsa, Bolsa ordenada, Conjuntos, DIccionarios, Diccionario ordenados.

  • No tienen orden en particular
  • No hay predecesores o sucesores.

Ej:

  • Una bolsa de gomitas, no sabe de qué color te va a tocar.

Estructuras Ordenadas:

Son estructuras que imponen un orden con una regla. Generalmente una regla de orden.
item <= item(i+1) Es decir que el tiem que sigue es el primer elemento +1.

Ej:

  • Los directorios telefónicos, los catálogos,

Conclusión:

Suponga que tiene un dataset con muchos datos, una colección de libros, música, fotos, y desea ordenar esta colección, ante esta situación siempre existe el Trade Off entre rapidez/costo/memoria El conocimeinto de las propiedades de las colecciones te facilitará la selección de estructura de datos según sea el caso y velar por un software eficiente.

Yo sí que quiero un curso de estructuras de datos no lineales 😎

También se podría decir que en python una estructura de datos desordenada podrían ser los sets.

Recomiendo mucho esta lectura antes de continuar con el curso. Aclara significativamente cada concepto y caso de uso de las principales estructuras de datos. Aquí va:
Estructuras de datos

A la hora de hablar de colecciones, nos referiremos a estructuras de datos.

Y una colección por definición es un conjunto de 0 o más elementos que se pueden tratar como una unidad conceptual

Las colecciones pueden ser dinámicas, que son aquellas que pueden aumentar o disminuir en tamaño; Inmutables, tienen un tamaño fijo.

  • Existen estructuras lineales. ordenadas por posición, solo el primer elemento no tiene predecesores.
    • pilas de platos.
    • Fila de supermercado.
    • Lista de tareas

Jerárquicas: Parece un árbol invertido.

  • el primer elemento NO tiene predecesor.
  • Puede tener N número de predecesores.
    • Sistema de directorios de tu ordenador.
    • índices de libros.
    • POO
      Grafos : elementos que poseen N número de predecesores y sucesores.
  • Al no tener una estructura jerárquica se les llama vecinos.
    • Vuelos.
    • Posicionamiento militar.
      Desordenadas: No tienen un orden.
      Ordenadas: Puede ser cualquiera tipo de colección mencionado antes(excepto las desordenadas).
  • Impone una regla de orden, que cualquier elemento mayor o igual a el mismo + 1, o cualquier tipo de orden.
Yo viendo justo esta clase en la biblioteca de la U 🧐👀👀

Interesante 😃

gracias profe excelente explicación

Creo que en python y otros lenguajes también podría decirse que un valor equivalente a 0, como los que menciona el profesor, podría ser un NaN - Not a Number.