¿Qué son las estructuras de datos y el algoritmo?

Una estructura de datos organiza los datos en un sistema virtual. Su ejemplo puede ser secuencias de números, datos o tablas. Las estructuras de datos representan el método programático de almacenamiento de datos para garantizar un uso eficiente. La mayoría de las aplicaciones empresariales utilizan diferentes tipos de estructuras de datos.

Un algoritmo es una serie de pasos que ejecuta una computadora tomando una entrada y transformándola en una salida objetivo. En otras palabras, es un proceso paso a paso que define un conjunto de instrucciones que se implementarán en un orden específico para obtener el resultado deseado. Generalmente, los algoritmos se crean independientemente de los lenguajes subyacentes. Significa que un algoritmo se puede ejecutar en múltiples lenguajes de programación.

Las estructuras de datos y los algoritmos se combinan y ayudan a los programadores a construir diferentes programas de computadora. Un estudio profundo de las estructuras de datos y los algoritmos garantiza un código eficiente y bien optimizado.

En informática, todos los programas, software y aplicaciones incluyen dos elementos fundamentales: (i) datos y (ii) algoritmos. Los datos son información y los algoritmos son conjuntos de instrucciones que convierten los datos sin procesar en componentes valiosos para una mayor programación. Puedes recordar las siguientes ecuaciones para evitar confusiones:

Conjunto de datos relacionados + Conjunto de operaciones permitidas sobre los datos = Estructuras de datos

Estructuras de datos + Algoritmos = Programas

Las siguientes secciones le brindan una comprensión de las razones para aprender la estructura de datos y los algoritmos , cómo funcionan juntos, sus aplicaciones y la estructura de datos y los algoritmos estándar.

Comencemos con la importancia de las estructuras de datos y sus tipos:

¿Por qué estructura de datos?

La comprensión de las estructuras de datos le permite comprender y elegir la adecuada para su proyecto y requisitos. Como resultado, puede escribir código eficiente en tiempo y memoria.

Tipos de estructura de datos

Las estructuras de datos se dividen principalmente en dos categorías:

1) Estructura de datos lineal

2) Estructura de datos no lineal

1) Estructuras de datos lineales:

En este tipo de estructuras de datos, los elementos se organizan en secuencia. Debido a que los elementos están dispuestos en un orden específico, la implementación se vuelve fácil. Sin embargo, con el aumento de la complejidad del programa, las estructuras de datos lineales pueden no ser la opción más adecuada.

Las estructuras de datos lineales predominantes son:

1. Estructura de datos de matriz
2. Estructura de datos de pila
3. Estructura de datos de la cola
4. Estructura de datos de lista enlazada

1. Estructura de datos de matriz:

En una matriz, todos los elementos están organizados en memoria continua, y todos pertenecen al mismo tipo. El lenguaje de programación determina el tipo de elementos almacenados en forma de matrices. Por ejemplo, si necesita almacenar datos secuencialmente en la memoria, puede usar la estructura de datos Array.

2. Estructura de datos de pila:

Los elementos se almacenan en el método LIFO. Significa que el último elemento almacenado en una pila se eliminaría primero. Su funcionamiento es idéntico al de pilas de platos en los que el último plato colocado en la pila se descartará primero.

3. Estructura de datos de la cola:

Esta estructura de datos adopta el método FIFO, es decir, el primer elemento almacenado en la cola será retirado primero. Su funcionamiento es idéntico a una cola de estudiantes en el mostrador de admisión donde el primer estudiante en la cola obtiene la entrada primero.

4. Estructura de datos de lista enlazada:

Los elementos de datos están vinculados a través de una serie de nodos. Cada nodo incluye los elementos de datos y las direcciones del siguiente nodo.

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2) Estructuras de datos no lineales

A diferencia de las estructuras de datos lineales, los elementos presentes en las estructuras de datos no lineales no están organizados en una secuencia. Están organizados en un método jerárquico donde un elemento estará vinculado a uno o varios elementos.

La siguiente lista muestra la clasificación de las estructuras de datos no lineales:

1. Estructura de datos del gráfico
2. Estructura de datos de árboles

1. Estructura de datos del gráfico

En la estructura de datos del gráfico , cada nodo se conoce como vértice, y cada vértice está vinculado a otros vértices a través de aristas.

Las famosas estructuras de datos de grafos:

• Componentes fuertemente conectados
• Árbol de expansión y árbol de expansión mínimo
• Lista de adyacencia
• Matriz de adyacencia

2. Estructura de datos de árboles

Al igual que un gráfico, un árbol es una variedad de aristas y vértices. Pero en esta estructura de datos, solo puede haber un borde entre los dos vértices.

Las famosas estructuras de datos basadas en árboles:

• Árbol de búsqueda binaria
• Árbol binario
• Árbol B
• Árbol B+
• Árbol AVL
• Árbol rojo-negro

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Razones para aprender Estructura de Datos y Algoritmos:

Ya sea marketing, viajes o fabricación, la digitalización es compatible con la programación. La programación se ve en todos los campos de las aplicaciones, y todas estas aplicaciones exigen profesionales de TI expertos. Las estructuras de datos y los algoritmos son las facetas fundamentales de cualquier código o programa informático.

Con el aumento de la complejidad de las aplicaciones, los tres problemas comunes que se enfrentan son:

• Velocidad del procesador:

Aunque la velocidad del procesador puede ser muy alta, se verá limitada si el volumen de datos aumenta a mil millones de registros.

• Búsqueda de datos:

A medida que crecen los datos, la búsqueda se vuelve más lenta. Por ejemplo, suponga que una tienda tiene 1 millón de artículos. Si la aplicación exige buscar un elemento, tendrá que buscarlo 1 millón de veces cada vez, lo que ralentiza el proceso de búsqueda de datos.

• Múltiples solicitudes:

Muchos usuarios buscan datos simultáneamente en un servidor web, por lo que incluso el servidor rápido a veces es ineficiente durante el proceso de búsqueda de datos.

Las estructuras de datos y los algoritmos son útiles para resolver estos problemas antes mencionados. Organizan los datos para que no sea necesario buscar todos los elementos, y los datos específicos se pueden buscar instantáneamente.

¿Cómo funcionan juntos las estructuras de datos y los algoritmos?

Varios algoritmos están diseñados para lograr diferentes propósitos. Interactúan con varias estructuras de datos pero con una escala de complejidad computacional idéntica. Los algoritmos se consideran piezas centrales dinámicas que interactúan con estructuras de datos estáticas.

Los datos se expresan de forma flexible en código. Una vez que sepa cómo se desarrollan los algoritmos y cómo funciona semánticamente una familia de lenguajes relacionados, puede generalizarlos en varios lenguajes de programación. Cuando repasa los fundamentos de los lenguajes de programación y sus principios de consolidación, puede cambiar fácilmente entre los distintos lenguajes y aprenderlos más rápido.

Estructuras de datos y algoritmos de uso común:

La siguiente lista muestra las estructuras de datos que encontrará en varios lenguajes de programación:

• Colas
• pilas
• listas enlazadas
• mapas
• Conjuntos
• Buscar árboles
• tablas hash

Cada una de estas estructuras de datos y algoritmos tiene su complejidad computacional única para funciones relacionadas, como agregar elementos y calcular medidas agregadas (por ejemplo, encontrar la media de la estructura de datos subyacente).

Las categorías comunes de algoritmos son:

• Ordenar – (ordenar elementos en un orden específico)
• Buscar (busca un elemento en una estructura de datos)
• Insertar: (inserta un elemento en una estructura de datos)
• Actualizar (actualiza un elemento existente en una estructura de datos)
• Eliminar (elimina un elemento existente de una estructura de datos)

Otras categorías de algoritmos incluyen:

• Programación dinámica
• Recorrido de gráficos/árboles
• Hashing y expresiones regulares (coincidencia de patrones de cadena)

Aplicaciones de Estructuras de Datos y Algoritmos

Las estructuras de datos y los algoritmos ayudan a resolver los siguientes tipos de problemas informáticos:

• Problema de mochila
• El camino más corto de Dijkstra
• Serie de números de Fibonacci
• El camino más corto de todos los pares de Floyd-Warshall
• Torre de Hanoi
• Programación de proyectos

Las estructuras de datos y los algoritmos se utilizan en diversas aplicaciones en los procesos de TI y como estructuras de datos y algoritmos en python . Algunos de ellos se discuten aquí:

• Almacenamiento de datos:

Las estructuras de datos respaldan la persistencia eficiente de los datos, incluido el reconocimiento de colecciones de indicadores y la enumeración de acuerdo con las estructuras correspondientes. Por lo tanto, las estructuras de datos y los algoritmos son muy útiles en los sistemas de gestión de bases de datos para almacenar registros.

• El intercambio de datos:

La información organizada se distribuye fácilmente entre varias aplicaciones, incluidos los paquetes TCP/IP.

• Escalabilidad:

Las aplicaciones de big data dependen enormemente de estructuras de datos y algoritmos para el almacenamiento de datos en ubicaciones de almacenamiento distribuidas. Por lo tanto, se potencian el rendimiento y la escalabilidad.

• Administracion de recursos:

Las estructuras de datos, como las listas vinculadas, aumentan el rendimiento de funciones como la gestión de directorios de archivos, las colas de programación de procesamiento y la asignación de memoria. Todas estas funciones constituyen el núcleo de la gestión de recursos y servicios en las corporaciones más grandes.

Conclusión

Las estructuras de datos y los algoritmos lo ayudan a construir de manera eficiente varios programas de computadora. Siguen un conjunto preciso de instrucciones en un orden específico para proporcionar el resultado deseado. Su interés en la estructura de datos y los algoritmos puede impulsar su carrera en ciencia de datos, y para iniciarla, nada es mejor que el programa de Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos de UpGrad . Este programa de tiempo completo de 2 años cubre el plan de estudios de vanguardia derivado de una de las 100 mejores universidades globales del mundo, la Universidad de Arizona.

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