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Arreglos, image, image - Coggle Diagram
Arreglos
Bidimensionales
Un arreglo bidimensional es una colección de elementos organizados en una estructura de dos dimensiones, es decir, en filas y columnas. Esto permite almacenar y acceder a datos de manera similar a una tabla.
son una extensión de los arreglos unidimensionales, lo que significa que cada elemento de un arreglo bidimensional puede ser considerado como un arreglo unidimensiona
Estructuras:
Los datos en un arreglo bidimensional se organizan en forma de una tabla o matriz con m filas y n columnas. Cada elemento se puede acceder usando dos índices: uno para la fila y otro para la columna.
Declaración:
En lenguajes de programación como C++ o Java, un arreglo bidimensional se declara especificando el tipo de datos, seguido por dos pares de corchetes que indican el número de filas y columnas.
Acceso a Elementos:
Para acceder a un elemento en un arreglo bidimensional, se utilizan dos índices: uno para la fila y otro para la columna.
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Unidimensionales
Un arreglo unidimensional es una colección de elementos del mismo tipo, almacenados en ubicaciones de memoria contiguas y accesibles mediante un índice. Es una estructura de datos lineal que permite almacenar una secuencia de valores.
Índices:
Cada elemento en el arreglo se identifica mediante un índice, que es un número entero positivo.
El índice del primer elemento del arreglo es siempre 0, y los índices incrementan de uno en uno.
Declaración:
En lenguajes de programación como C++, Java, y Python, un arreglo se declara especificando el tipo de datos y el tamaño del arreglo (número de elementos).
Ventajas:
Acceso Directo: Permite el acceso directo a cualquier elemento mediante su índice, lo que hace que las operaciones sean rápidas
Simplicidad: Es fácil de entender y utilizar
Eficiencia de Memoria: Los elementos se almacenan en ubicaciones de memoria contiguas, lo que mejora la eficiencia de la memoria caché.
Multidimensionales
Tres o más dimensiones: Pueden tener tres o más dimensiones, permitiendo la representación de datos en múltiples ejes.
Estructuras complejas: Adecuados para modelar estructuras complejas, como cubos de datos o matrices de alta dimensión.
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Desventajas.
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Requieren una gran cantidad de memoria, especialmente cuando las dimensiones son grandes.
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