Estructuras de datos en Python

En el ámbito de la programación, las estructuras de datos desempeñan un papel fundamental. Estas proporcionan un medio eficiente y accesible para organizar y almacenar datos. Existen diversos tipos de estructuras de datos, cada una con características y funcionalidades específicas, que nos permiten abordar diferentes escenarios y optimizar el rendimiento de nuestros programas.

En Python, contamos con una amplia variedad de estructuras de datos nativas y también podemos implementar estructuras personalizadas según nuestras necesidades. Algunas de las estructuras de datos más comunes y poderosas en Python incluyen listas, tuplas, conjuntos, diccionarios, pilas, colas, árboles y grafos.

Aquí te detallaremos todas estas y su funcionamiento (puede que más de una las hayas ocupado en ejercicios anteriores).

Estructuras de datos nativas

• Listas

Una lista es una secuencia ordenada y mutable de elementos. Puede contener elementos de diferentes tipos de datos y permite la modificación de los elementos individuales. Las listas se definen utilizando corchetes [] y los elementos se separan por comas.

lista = [1, 2, 3, "Hola", True]

• Tuplas

Las tuplas son similares a las listas, pero a diferencia de ellas, son inmutables, lo que significa que no se pueden modificar una vez creadas. Las tuplas se definen utilizando paréntesis () y los elementos se separan por comas.

tupla = (1, 2, 3, "Hola", True)

• Conjuntos

Un conjunto es una colección no ordenada y mutable de elementos únicos. No permite duplicados y se utiliza principalmente para realizar operaciones de conjunto, como intersección, unión y diferencia. Los conjuntos se definen utilizando llaves {} o la función set().

conjunto = {1, 2, 3, 4, 5}

• Diccionarios

Los diccionarios son estructuras de datos que almacenan pares clave-valor. Cada elemento del diccionario se compone de una clave y su respectivo valor asociado. Los diccionarios son útiles para acceder a los elementos mediante una clave en lugar de un índice numérico. Se definen utilizando llaves {} y los pares clave-valor se separan por comas.

diccionario = {"nombre": "Juan", "edad": 25, "ciudad": "México"}

Estructuras de datos que pueden ser implementadas

• Pilas

Una pila es una estructura de datos lineal que sigue la regla LIFO (Last In, First Out), lo que significa que el último elemento agregado es el primero en ser retirado. Las pilas se utilizan en situaciones en las que es necesario llevar un seguimiento de elementos y realizar operaciones como agregar y quitar elementos en el extremo superior de la pila.

• Colas

Una cola es similar a una pila, pero sigue la regla FIFO (First In, First Out), lo que significa que el primer elemento agregado es el primero en ser retirado. Las colas se utilizan para modelar situaciones en las que es necesario procesar elementos en el mismo orden en que se agregaron, como en la gestión de tareas.

• Árboles

Un árbol es una estructura de datos no lineal compuesta por nodos conectados mediante enlaces llamados bordes o aristas. Cada nodo puede tener cero o más hijos, y se define un nodo especial llamado raíz que es el punto de partida del árbol. Los árboles se utilizan para representar estructuras jerárquicas y se aplican en problemas como la organización de archivos, la representación de árboles genealógicos y la optimización de algoritmos de búsqueda.

• Grafos

Un grafo es una estructura de datos que consta de un conjunto de nodos (también llamados vértices) y un conjunto de conexiones entre ellos (también llamados aristas). Los grafos se utilizan para representar relaciones complejas entre entidades y se aplican en problemas como la navegación de mapas, el análisis de redes sociales y la optimización de rutas.

En resumen

En Python, contamos con una amplia variedad de estructuras de datos nativas y también tenemos la flexibilidad de implementar estructuras personalizadas según nuestras necesidades específicas. Al comprender y utilizar las estructuras de datos adecuadas en nuestras aplicaciones, podemos optimizar el rendimiento, mejorar la legibilidad del código y resolver problemas de manera más eficiente.

Recuerda que la elección de la estructura de datos adecuada depende del contexto y los requisitos de tu proyecto. Es importante tener en cuenta la eficiencia en cuanto al tiempo y al espacio, así como las operaciones que se realizarán con mayor frecuencia sobre los datos.

Al dominar las estructuras de datos en Python, podrás abordar de manera efectiva una amplia gama de problemas y desarrollar soluciones robustas y escalables.

¡Pongamos en practica todo esto en las siguientes clases!