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Introducción a Estructura de Datos
Bloque 2: Tipos de Datos Abstractos (TDA)
1.2.C TDA y aplicación práctica
TDA y POO
El TDA es la teoría; la Clase es su implementación en código usando atributos y métodos.
Ventajas de TDA
Seguridad (encapsulamiento), código reutilizable y fácil mantenimiento
Aplicación en Data Science
Análisis Topológico de Datos (TDA) para hallar formas y patrones complejos en grandes datos.
1.2.B TDA de uso común
TDA Pila (Stack)
Regla LIFO (Último en entrar, primero en salir). Ej: Botón Deshacer (Ctrl+Z).
TDA Cola (Queue)
Regla FIFO (Primero en entrar, primero en salir). Ej: Fila de impresión.
TDA Lista
Colección ordenada por índice que permite elementos duplicados.
TDA Conjunto (Set)
Colección no ordenada de elementos únicos (sin duplicados).
TDA Diccionario o Mapa (Map/Dictionary)
Estructura organizada en pares Clave - Valor (clave -> valor).
1.2.A Fundamentos de los TDA
Concepto de TDA
Modelo teórico que define qué operaciones se pueden hacer con un dato, sin revelar el código.
TDA vs. Estructura
¿Qué hace? (Interfaz). Estructura = ¿Cómo lo hace en memoria? (Implementación).
Abstracción
Oculta la complejidad interna mostrando solo las funciones esenciales al usuario.
Interfaz vs. Implementación
Interfaz = botones/métodos visibles. Implementación = lógica/memoria interna.
Bloque 1 — Subtema 1.1 Definición y conceptos básicos de estructuras de datos
1.1.A Fundamentos
Estructura de Datos
Forma organizada de almacenar datos en RAM para optimizar tiempo y espacio.
Dato vs. Información
Dato = valor aislado sin significado (19). Información = dato procesado con contexto (19 de diciembre)
Selección Adecuada
Garantiza algoritmos eficientes, rápidos y con menor consumo de recursos.
Campo, Registro y Archivo
Campo: Atributo individual (Nombre).
Registro: Ficha con varios campos (Nombre, Edad, ID).
Archivo: Colección de registros.
1.1.B Clasificación de las estructuras de datos
Lineales vs. No Lineales
Lineales: Secuencia 1 a 1 (Pilas, Colas, Listas).
No Lineales: Jerarquía o red 1 a muchos / muchos a muchos (Árboles, Grafos).
Homogéneas vs. Heterogéneas
Homogéneas: Mismo tipo de dato.
Heterogéneas: Mezclan distintos tipos de datos.
Estáticas vs Dinámicas
Estáticas: Tamaño fijo en memoria (Arreglos).
Dinámicas: Crecen o se reducen al ejecutarse (Listas enlazadas).
Operaciones básicas
Inserción, Eliminación, Búsqueda y Recorrido.
1.1.C Complejidad temporal
Impacto de Elección
Una mala estructura ralentiza el sistema; una buena maximiza la velocidad.
Notación Big O
Notación matemática para medir la eficiencia teórica en el peor de los casos.
Complejidad Espacial
Mide la memoria RAM extra que consume un algoritmo al ejecutarse.
Complejidad Temporal
Mide el tiempo/operaciones que requiere un algoritmo según los datos.
