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¿Por qué almacenar los datos en un arreglo o vector? - Coggle Diagram
¿Por qué almacenar los datos en un arreglo o vector?
Eficiencia en memoria
Almacenamiento contiguo
Los elementos se guardan uno junto al otro en la memoria
Reduce la fragmentación de memoria
Gestión predecible de memoria
Es más fácil para el procesador cargar los datos en caché, mejorando la velocidad de procesamiento.
Aprovechamiento de estructuras simples
Los arreglos son más ligeros que estructuras más complejas como listas enlazadas
Acceso rápido basado en índices
Acceso constante
Se puede acceder a cualquier elemento directamente usando su índice sin necesidad de recorrer toda la estructura.
Ideal para grandes volúmenes de datos:
Especialmente útil en aplicaciones como bases de datos, gráficos y algoritmos de búsqueda.
Posibilidad de manipular datos fácilmente
Fácil acceso para modificar, leer o sobreescribir datos
Organización secuencial
Estructura ordenada y predecible
Ideal para datos que requieren un orden específico como horarios, registros o series temporales.
Operaciones matemáticas eficientes
Permite realizar cálculos como suma o promedio de los elementos con poca complejidad.
Facilidad para recorrer elementos
Los bucles (como for y while) son muy eficientes al trabajar con arreglos
Vectores: Flexibilidad adicional
Capacidad de crecer dinámicamente
No es necesario definir un tamaño inicial fijo como en un arreglo.
Capacidad de reducirse automáticamente
Algunos lenguajes permiten que los vectores ajusten su tamaño para ahorrar memoria
Mejor gestión para conjuntos de datos cambiantes
Ideal para datos desconocidos o que crecen y decrecen con el tiempo
Métodos integrados en lenguajes modernos
Muchos lenguajes (como Python, C++ y Java) ofrecen funciones como append, insert, y resize.
Comparación con otras estructuras
Ventajas sobre listas enlazadas
Más rápidas para acceso directo.
Menor sobrecarga de memoria (no requiere punteros adicionales).
Limitaciones
Los arreglos tienen tamaño fijo (en lenguajes como C y Java)
Insertar o eliminar elementos requiere mover otros elementos en memoria
Casos de uso comunes
Matemáticas y estadísticas
Procesamiento de grandes volúmenes de datos numéricos
Procesamiento de imágenes
Representación de píxeles en arreglos bidimensionales.
Gestión de datos en bases de datos
Almacenamiento y manipulación rápida de registros
Juegos y simulaciones
Manejo de coordenadas, mapas y objetos en el juego
Cálculo científico
Uso en librerías como NumPy (Python) para cálculos complejos.