Estructura de datos lineal frente a no lineal: diferencia entre estructura de datos lineal y no lineal

¿Qué es la estructura de datos?

Sea un novato o un experto, el término estructura de datos será algo que escuchará constantemente cualquier persona que esté en la programación de computadoras. Comprender las estructuras de datos siempre es fundamental para convertirse en un buen programador. Muchos temas están asociados con las estructuras de datos con un enfoque en qué estructuras son realmente las más importantes. Por lo tanto, para ser un programador exitoso, el conocimiento de la estructura de datos es muy recomendable.

La estructura de datos se refiere al proceso mediante el cual los datos se pueden almacenar y organizar de manera que el usuario pueda acceder y utilizar los datos de manera eficiente. Varios algoritmos están presentes para trabajar con las estructuras de datos. Por lo tanto, la estructura de datos incluye un grupo de valores de datos, su relación con otros elementos y también las operaciones que se pueden realizar sobre los valores de datos.

Puede simplificarse como:

Programas= algoritmos + estructuras de datos

Estructuras de datos = datos relacionados + operaciones permitidas en esos datos

El almacenamiento de datos se puede realizar de dos maneras. Las estructuras de datos se pueden dividir en:

• Estructura de datos lineal
• Estructura de datos no lineal

Estructura de datos lineal

Estos son los tipos de estructuras donde el almacenamiento de datos se realiza de forma secuencial o lineal. Aquí, cada elemento almacenado en la estructura está vinculado a sus elementos vecinos. Se puede acceder a los elementos en una sola ejecución, ya que están dispuestos linealmente. Además, al estar almacenado linealmente en la memoria, la implementación es un proceso fácil. Los diversos tipos son:

1. matriz

La matriz es un tipo de estructura de datos que almacena elementos del mismo tipo. Estas son las estructuras de datos más básicas y fundamentales. Los datos almacenados en cada posición de una matriz reciben un valor positivo llamado índice del elemento. El índice ayuda a identificar la ubicación de los elementos en una matriz.

Si supuestamente tenemos que almacenar algunos datos, por ejemplo, el precio de diez automóviles, entonces podemos crear una estructura de matriz y almacenar todos los números enteros juntos. Esto no necesita crear diez variables enteras separadas. Por lo tanto, se reducen las líneas de un código y se ahorra memoria. El valor del índice comienza con 0 para el primer elemento en el caso de una matriz.

2. Apilar

La estructura de datos sigue la regla de LIFO (Last In-First Out) donde el último elemento agregado de datos se elimina primero. La operación de inserción se usa para agregar un elemento de datos en una pila y la operación de extracción se usa para eliminar los datos de la pila. Esto se puede explicar con el ejemplo de los libros apilados juntos. Para acceder al último libro, todos los libros colocados encima del último libro deben retirarse de forma segura.

3. Cola

Esta estructura es casi similar a la pila ya que los datos se almacenan secuencialmente. La diferencia es que la estructura de datos de la cola sigue FIFO, que es la regla de Primero en entrar, primero en salir, donde el primer elemento agregado es salir primero de la cola. Delantero y trasero son los dos términos que se utilizarán en una cola.

Enqueue es la operación de inserción y dequeue es la operación de eliminación. El primero se realiza al final de la cola y el segundo se realiza al final del inicio. La estructura de datos podría explicarse con el ejemplo de personas haciendo cola para viajar en autobús. La primera persona en la fila tendrá la oportunidad de salir de la fila, mientras que la última persona será la última en salir.

4. Lista vinculada

Las listas vinculadas son los tipos en los que los datos se almacenan en forma de nodos que consisten en un elemento de datos y un puntero. El uso del puntero es que apunta o dirige al nodo que está al lado del elemento en la secuencia. Los datos almacenados en una lista enlazada pueden tener cualquier forma, cadenas, números o caracteres. Tanto los datos ordenados como los no ordenados se pueden almacenar en una lista vinculada junto con elementos únicos o duplicados.

5. Tablas hash

Estos tipos se pueden implementar como estructuras de datos lineales o no lineales. Las estructuras de datos consisten en pares clave-valor.

Estructura de datos no lineal

Estas estructuras de datos no siguen la linealidad. Como sugiere el nombre, los datos se organizan de una manera que no sigue la forma contigua. Los elementos no tienen una ruta establecida para conectarse a los otros elementos, pero tienen varias rutas. No es posible atravesar los elementos en una sola ejecución, ya que los datos no están dispuestos linealmente.

En comparación con la estructura lineal donde un elemento está conectado a ambos elementos vecinos, en este caso, un elemento puede conectarse a otros elementos que no necesitan ser solo dos. La implementación de datos no lineales no es fácil, pero la memoria de la computadora se usa de manera eficiente usando este tipo de estructura.

Los tipos de estructuras que siguen la no linealidad son árboles y gráficos.

1. árboles

Una estructura de datos de árbol consta de varios nodos vinculados entre sí. La estructura de un árbol es jerárquica que forma una relación como la del padre y el hijo. La estructura del árbol está formada de manera que hay una conexión para cada relación de nodo padre-hijo. Solo debe existir una ruta entre la raíz y un nodo en el árbol. Hay varios tipos de árboles presentes en función de sus estructuras, como el árbol AVL, el árbol binario, el árbol de búsqueda binaria, etc.

2. Gráfico

Los gráficos son aquellos tipos de estructuras de datos no lineales que consisten en una cantidad definida de vértices y aristas. Los vértices o los nodos están involucrados en el almacenamiento de datos y los bordes muestran la relación de los vértices. La diferencia entre un grafo y un árbol es que en un grafo no existen reglas específicas para la conexión de los nodos. Los problemas de la vida real como las redes sociales, las redes telefónicas, etc. se pueden representar a través de los gráficos.

Se utiliza una matriz de adyacencia para la representación de los Gráficos.

Diferencia entre estructuras de datos lineales y no lineales

Hemos discutido los tipos lineales y no lineales de estructuras de datos. Pero, ¿cuáles son los puntos clave que definen la estructura de datos lineal frente a la no lineal?

La diferencia entre la estructura de datos lineal y no lineal se tabula a continuación:

Importancia de la estructura de datos

Cualquier programa de computadora sólido se basa en el concepto de estructuras de datos. Ningún programa puede construirse eficientemente sin el uso de la estructura de datos correcta. Dado que los programas informáticos tienen una gran fiabilidad en grandes volúmenes de datos, se requiere un almacenamiento eficiente de la información para facilitar el acceso a los datos. La aplicación de una estructura de datos permite almacenar datos de forma lógica para facilitar su modificación y acceso.

Conclusión

Las estructuras de datos se han vuelto complejas con el aumento del tamaño de los datos. El artículo proporcionó una breve comprensión de los tipos de estructura de datos y destacó las diferencias clave entre una estructura de datos lineal y no lineal. Sin embargo, diferentes estructuras de datos tienen diferentes aplicaciones.

El uso de la estructura de datos como agregar, eliminar, acceder a elementos, modificar elementos, cada uno debe estudiarse en profundidad para obtener una comprensión experta de las estructuras de datos. Sin embargo, el primer paso importante hacia un buen programador es tener una comprensión básica del concepto. El aprendizaje de estructuras de datos permite la fácil comprensión de diferentes lenguajes de programación. Ya sea Python, C++ o Java, el concepto sigue siendo el mismo.

Como es la era de la inteligencia artificial, el conocimiento de los lenguajes de aprendizaje automático es muy importante para aquellos que aspiran a trabajar en IA. El almacenamiento de datos de forma eficiente ha encontrado aplicaciones en los modelos de aprendizaje automático. Dado que las estructuras de datos forman la base de los programas de aprendizaje automático, comprenderlo debería ser el enfoque principal.

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