Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Estructuras de Datos Compuestas - Coggle Diagram
Estructuras
de Datos Compuestas
Las estructuras de datos compuestas en programación son formas de organizar y almacenar múltiples valores, a menudo de diferentes tipos, en una sola entidad, lo que permite una gestión más eficiente de la información y la creación de código más robusto y eficaz. Estas estructuras son fundamentales para la programación y se clasifican generalmente en lineales y no lineales, dependiendo de la relación entre sus elementos.
Tipos comunes de estructuras de datos compuestos:
Arrays (Arreglos): Colecciones de elementos del mismo tipo, accesibles mediante un índice.
Cadenas (Strings): Secuencias de caracteres, tratadas como un tipo de dato compuesto en muchos lenguajes porque se pueden descomponer en caracteres individuales.
Estructuras (Structs): Agrupan variables de diferentes tipos de datos bajo un único nombre.
Uniones (Unions): Similares a las estructuras, pero solo pueden almacenar un valor a la vez en una misma variable.
Clases: Elementos fundamentales en la programación orientada a objetos, que encapsulan datos y métodos.
Pilas (Stacks): Estructuras lineales que operan bajo el principio LIFO (Last-In, First-Out).
Colas (Queues): Estructuras lineales que operan bajo el principio FIFO (First-In, First-Out).
Listas Enlazadas (Linked Lists): Colecciones de nodos donde cada nodo contiene datos y una referencia al siguiente nodo.
Árboles (Trees): Estructuras no lineales con una relación jerárquica entre los nodos.
Grafos (Graphs): Estructuras no lineales que representan relaciones entre objetos mediante nodos y aristas.
Tablas Hash (Hash Tables): Estructuras que permiten almacenar y recuperar datos de manera eficiente mediante una función hash.
Importancia de las estructuras de datos compuestas:
Organización de la información: Permiten agrupar y relacionar datos de manera lógica.
Eficiencia: La elección adecuada de una estructura de datos puede optimizar el rendimiento de un programa en términos de uso de memoria y velocidad de operaciones.
Creación de programas potentes: Son esenciales para el desarrollo de aplicaciones complejas como bases de datos y sistemas que manejan grandes volúmenes de datos.
Mejora de habilidades técnicas: Conocerlas es crucial para enfrentar desafíos de programación y para entrevistas laborales.
