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¿Qué es una estructura de datos en programación y para qué se utiliza?

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¿Qué es una estructura de datos en programación y para qué se utiliza?

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se rige por determinadas reglas/restricciones que han sido dadas por la forma en que está construida internamente.

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Estructura de datos en programación

Las estructuras de datos en programación son un modo de representar información en una computadora, aunque además, cuentan con un comportamiento interno. ¿Qué significa? Que se rige por determinadas reglas/restricciones que han sido dadas por la forma en que está construida internamente.

¿Por qué es importante conocerlas? Cuando inicias en el mundo de la programación y te metes de lleno en el mundo de JavaScript, las estructuras de datos son fundamentales. Conocer sobre listas, árboles y grafos te permitirá organizar mejor la información y crear código más eficiente. Además, es clave para mejorar tus habilidades técnicas y enfrentarte con éxito a cada challenge en tus futuras entrevistas laborales.

¿Para qué sirven las estructuras de datos?

En el ámbito de la informática, las estructuras de datos son aquellas que nos permiten, como desarrolladores, organizar la información de manera eficiente, y en definitiva diseñar la solución correcta para un determinado problema.

Ya sean las más utilizadas comúnmente -como las variables, arrays, conjuntos o clases- o las diseñadas para un propósito específico - árboles, grafos, tablas, etc.-, una estructura de datos nos permite trabajar en un algo nivel de abstracción almacenando información para luego acceder a ella, modificarla y manipularla.

¿Cuáles son los tipos de estructuras de datos?

Primero, debemos diferenciar entre estructura de dato estática y estructura de dato dinámica

Las estructuras de datos estáticas son aquellas en las que el tamaño ocupado en memoria se define antes de que el programa se ejecute y no puede modificarse dicho tamaño durante la ejecución del programa, mientras que una estructura de datos dinámica es aquella en la que el tamaño ocupado en memoria puede modificarse durante la ejecución del programa.

Cada tipo de estructura dependerá del tipo de aplicación que se requiera. Una típica dentro de las estructuras de datos estáticas son los arrays:

Arrays

¿Qué es un array en programación? Un array es un tipo de dato estructurado que permite almacenar un conjunto de datos homogéneo y ordenado, es decir, todos ellos del mismo tipo y relacionados. Su condición de homogéneo, indica que sus elementos están compuestos por el mismo tipo de dato, y su condición de ordenado hace que se pueda identificar del primer al último elemento que lo compone.

Estructura de datos dinámicas

Por otro lado, vimos que en programación existen estructuras de datos dinámicas, es decir, una colección de elementos -nodos- que normalmente se utilizan para dejar asentados registros. A diferencia de un array que contiene espacio para almacenar un número fijo de elementos, una estructura dinámica de datos se amplía y contrae durante la ejecución del programa. Veamos algunos casos:

Estructura de datos lineales

Las estructuras de datos lineales son aquellas en las que los elementos ocupan lugares sucesivos en la estructura y cada uno de ellos tiene un único sucesor y un único predecesor, es decir, sus elementos están ubicados uno al lado del otro relacionados en forma lineal.

Hay tres tipos de estructuras de datos lineales:
Listas enlazadas
En las estructuras de datos, las listas enlazadas se construyen con elementos que están ubicados en una secuencia. Aquí, cada elemento se conecta con el siguiente a través de un enlace que contiene la posición del siguiente elemento. De este modo, teniendo la referencia del principio de la lista podemos acceder a todos los elementos de la misma.
Pila
La pila es un tipo especial de lista lineal dentro de las estructuras de datos dinámicas que permite almacenar y recuperar datos, siendo el modo de acceso a sus elementos de tipo LIFO (del inglés Last In, First Out, es decir, último en entrar, primero en salir). ¿Cómo funciona? A través de dos operaciones básicas: apilar (push), que coloca un objeto en la pila, y su operación inversa, desapilar (pop), que retira el último elemento apilado.

Estructura de datos no lineales

Las estructuras de datos no lineales, también llamadas multienlazadas, son aquellas en las que cada elemento puede estar enlazado a cualquier otro componente. Es decir, cada elemento puede tener varios sucesores o varios predecesores.

Existen dos tipos:
Árboles
En estructura de datos, los árboles consisten en una estructura no lineal que se utiliza para representar datos con una relación jerárquica en la que cada elemento tiene un único antecesor y puede tener varios sucesores.

Los mismos se encuentran clasificados en: árbol general, un árbol donde cada elemento puede tener un número ilimitado de sub árboles y árboles binarios, que son una estructura de datos homogénea, dinámica y no lineal en donde a cada elemento le pueden seguir como máximo dos nodos.

Grafos
Otro tipo de no lineal de estructura de datos en programación, son los grafos. Se trata de una estructura matemática formada por un conjunto de puntos -una estructura de datos- y un conjunto de líneas, cada una de las cuales une un punto a otro. Los puntos se llaman nodos o vértices del grafo y las líneas se llaman aristas o arcos.

Ya sabes, las estructuras de datos en programación son un aspecto clave para conocer. Nos permiten mejorar nuestro código y habilidades técnicas, y en definitiva, resolver de manera eficiente problemas complejos.

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¿Qué es una estructura de datos en programación? | Henry

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Las estructuras de datos en programación son un modo de representar información en una computadora, aunque además, cuentan con un comportamiento interno. ¿Qué significa? Que se rige por determinadas reglas/restricciones que han sido dadas por la forma en que está construida internamente. ¿Por qué es importante conocerlas?

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Programación en C++ : Operaciones con arreglos

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Hasta ahora hemos visto los para almacenar colecciones de datos del mismo tipo sobre direcciones de memorias conjuntas. Llevado al terreno de las matemáticas obtendremos vectores de una dimensión. La pregunta ahora es si este método puede ampliarse a más de una dimesión. Veamos en un principio como podemos tener de ó arrays de dos dimensiones.

Al igual que con los arrays unidimensionales para añadir una dimensión más, añadimos un nivel de corchetes, indicando que vamos a tener un array de arrays. De tal manera que podríamos definir una matriz de enteros de 2 filas, y 3 columnas como:

Se puede observar como la primera dimensión podemos tomarlo como las dimensión de las filas, y la segunda como el de las columnas; pues es así como luego se almacenará en la memoria. Ver más al respecto en Row- and column-major order.

Inicialización

Como hemos visto la definición de una matriz de dos dimensiones se asemeja a la de una; de la misma manera la inicialización es parecida, teniendo ciertas modificaciones. Vemos las distintas alternativas:

Al almacenarse en direcciones de memoria conjuntas, podemos inicializar de la misma manera que haríamos con un array con el mismo número de elementos (2*3=6 elementos). También podemos inicializar fila por fila.

Aviso: Hay que tener cuidado con los valores de cada dimensión, debido a en caso de inicializar una fila con más elementos de los que acepta el array bidimensional, causaría un fallo de compilación.

Acceso a elementos

Veamos como podemos acceder a los elementos ante arrays de más de una dimensión. Como en el caso de una dimensión, el nombre del array multidimensional es un puntero, pero no a un elemento del tipo del array, sino un puntero al primer array. El cual al ser un puntero a su primer elemento, podemos extraer las siguientes igualdades:

matrix == matrix[0] == &matrix[0][0]

Para acceder un valor que se encuentre en la fila i y columna j --elemento de coordenadas ( i, j)-- utilizaremos la siguiente expresión:

Arrays multidimensionales y referencias

Al igual que con los arrays de una dimensión, las referencias no cambian su comportamiento. Se utilizan de igual manera, teniendo cuidado de tener el mismo tipo que el array multidimensional al que se quiere referenciar.

Arrays multidimensionales y punteros

Si los arrays unidimensionales estaban relacionados con los punteros, como podemos relacionarlos cuando tienen más de una dimensión. Primero tenemos que plantearnos que produciría el siguiente código:

int matrix[2][3]= {{1,2,3}, {4,5,6}}; int *ptr = matrix;

Como hemos visto, matrix es un puntero al primer array(primera fila), por lo que el compilador nos avisará que los tipos int (*)[3] de matrix y el de int * de prt son incompatibles. Por lo tanto el código correcto sería:

Pero cuidado, el puntero ptr nos servirá para navegar entre las filas, ya que es un puntero a arrays de enteros de tamaño tres, de tal manera que cuando incrementemos el valor del puntero con ptr++ la dirección de memoria a la que apunta incrementará 12 bytes (tamaño del tipo int[3]), saltando a la dirección de la siguiente fila. Por lo que el acceso desde punteros a elementos se deberá hacer mediante:

Aviso: como se puede observar, al declarar el puntero ptr se debe incluir * ptr entre paréntesis ya que el operador [·] tiene mayor precedencia.

Arrays multidimensionales y funciones

Por último, para pasar estos arrays de arrays como parámetros de una función, lo haremos de una manera muy similar a la vista para arrays de una dimensión, teniendo cuidado con definir correctamente los tamaños de cada dimensión del array, y en el caso de utilizar punteros, tener especial cuidado con lo visto en el apartado anterior. Las formas de declarar como parámetro serán:
Mediante un puntero:
void method(int (*)[size_of_2nd_dim]);
Mediante tamaño indefinido de alguna dimensión: Mediante tamaños definidos de cada dimensión:
Más de dos dimensiones

Lo visto es escalable a 3 o más dimensiones, teniendo especial cuidado en los siguientes detalles:

El nombre del array multidimensional será un puntero al primer elemento de la siguiente dimensión.

Los arrays son punteros a la dirección de memoria del primer elemento de la colección.

Los punteros utilizados deben ser del mismo tipo, tener las mismas dimensiones y tener el mismo tamaño de cada dimensión que a lo que se quiere apuntar. A excepción de la primera, la cual la identificamos con (*). Es decir: Array:int[1][2][3] Punteros:

Primera dimensión: int(*)[2][3]

Segunda dimensión: int(*)[3]

Tercera dimensión(elemento final): int*

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Hasta ahora hemos visto los para almacenar colecciones de datos del mismo tipo sobre direcciones de memorias conjuntas. Llevado al terreno de las matemáticas obtendremos vectores de una dimensión. La pregunta ahora es si este método puede ampliarse a más de una dimesión. Veamos en un principio como podemos tener de ó arrays de dos dimensiones.

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Un array (o arreglo) es una estructura de datos con elementos homogéneos, del mismo tipo, numérico o alfanumérico, reconocidos por un nombre en común. Para referirnos a cada elemento del array usaremos un índice (empezamos a contar por 0).

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Estructura de datos

Hasta ahora, para hacer referencia a un dato utilizábamos una variable. El problema se plantea cuando tenemos gran cantidad de datos que guardan entre sí una relación. No podemos utilizar una variable para cada dato.

Para resolver estas dificultades se agrupan los datos en un mismo conjunto, estos conjuntos reciben el nombre de estructura de datos.

Arreglos o arrays

Un array (o arreglo) es una estructura de datos con elementos homogéneos, del mismo tipo, numérico o alfanumérico, reconocidos por un nombre en común. Para referirnos a cada elemento del array usaremos un índice (empezamos a contar por 0).

Declaración de arrays

Para declarar un array tenemos que ejecutar dos instrucción:

1. En primer lugar debemos declara el tipo de datos de la variable, con Definir.

2. Debemos indicar el número de elementos que va a tener el array, para ello utilizamos la instrucción Dimension:

Esta instrucción define un arreglo con el nombre indicado en y N dimensiones. Los N parámetros indican la cantidad de dimensiones y el valor máximo de cada una de ellas. La cantidad de dimensiones puede ser una o más, y la máxima cantidad de elementos debe ser una expresión numérica positiva.

Por ejemplo definimos un array de una dimensión (también llamado vector) de 10 elementos enteros.

Otro ejemplo, definir una array de dos dimensiones (también llamado matriz o tabla) de 3 filas y cuatro columnas de cadenas.

Para acceder a un elemento de un array se utiliza un índice. El primer elemento está en la posición 0.

Para asignar un valor a un elemento del vector:

Para mostrar el primer elemento del vector:

Otro ejemplo asignamos y mostramos el segundo elemento de la segunda fila de la tabla:

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Hasta ahora, para hacer referencia a un dato utilizábamos una variable. El problema se plantea cuando tenemos gran cantidad de datos que guardan entre sí una relación. No podemos utilizar una variable para cada dato. Para resolver estas dificultades se agrupan los datos en un mismo conjunto, estos conjuntos reciben el nombre de estructura de datos.

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Etapas en la selección de una estructura de datos

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Etapas en la selección de una estructura de datos

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Buscar formas para mejorar la productividad en el trabajo es uno de los objetivos constantes para cualquier empleado y empresa. Probablemente, también sea uno de los tuyo

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Descubre las etapas del procesamiento y análisis de datos que te ayudarán a realizar con mayor facilidad tus proyectos analíticos.

Buscar formas para mejorar la productividad en el trabajo es uno de los objetivos constantes para cualquier empleado y empresa. Probablemente, también sea uno de los tuyos.

Por suerte, la tecnología busca día con día agilizar y facilitar la ejecución de todos los procesos complejos que debemos completar. Esto es posible gracias a la creación de softwares automatizados que pueden realizar varias funciones a una gran velocidad, lo que reduce tiempo de trabajo y costos.

Tal como el software de BI, que realiza de forma automatizada la recolección de los datos importantes para tu empresa y los interpreta para que puedas utilizar la información pertinente en la toma de decisiones certeras.

Un proceso que anteriormente tomaba mucho más tiempo y trabajo al hacerlo manualmente. Esta eficacia y la velocidad son dos escalones necesarios para que tu empresa alcance sus objetivos.

¿Interesante, no? Te estarás preguntando entonces cómo el software BI lo hace siguiendo las etapas del procesamiento y análisis de datos. Aquí te lo explicamos.

Las 6 etapas del procesamiento y análisis de datos que mejorarán tu productividad

De forma general, el procesamiento y análisis de datos consiste en la recolección de datos en bruto para transformarlos en información entendible como gráficas, tablas, documentos, etc.

Entonces, dicha información pasa de la computadora a manos de los empleados que la usarán según sus necesidades.

A continuación, te explicamos a detalle las 6 etapas del procesamiento y análisis de datos que te ayudarán a entender cómo funcionan las herramientas de BI.

1. Recopilación de datos

El procesamiento y análisis de datos parte recopilando los datos de las fuentes de almacenamiento que estén disponibles y que contengan información de calidad. Por lo que deberán estar en óptimas condiciones y actualizadas.

Estas fuentes pueden estar compuestas por ejemplo de un almacén de datos o de un data lake. El primero debe estar nutrido con los datos arrojados por los departamentos de ventas, de servicios, de marketing, finanzas, etc.

El segundo, es un almacén centralizado de información del big data de diversas fuentes que pueden estar o no estructuradas, con almacenamiento en la nube y con etiquetas de búsqueda.

2. Preparación de datos

En este punto comienza la preparación para su organización, la detección de errores y el descarte de información repetitiva e incompleta. De este modo, pasa a seleccionar la información necesaria y puntual con la que se trabajará para el procesamiento y análisis de datos.

3. Introducción de datos

Los datos ya seleccionados ahora son enviados a sus destinos correspondientes, traducidos a un lenguaje entendible.

A partir de aquí, los datos en bruto comienzan a tomar forma como información útil, que podrá visualizarse, por ejemplo, en un CRM o en un almacén de datos. Por ello también se define como el "pre-procesamiento".

4. Procesamiento / limpieza de datos

En esta etapa, los datos procesados por la etapa anterior son finalmente preparados y optimizados para su uso final. Esto ocurre a través de algoritmos por medio de una técnica de programación denominada machine learning.

Lo que ayuda a tu computadora a aprender de forma autónoma sobre todos los datos e información que está recibiendo para que actúe como corresponda. Así podrá realizar la actividad prevista de diagnóstico o estudio de la interpretación realizada.
5. Interpretación de datos
¿Recuerdas las gráficas, tablas, documentos y demás que tendrías para trabajar óptimamente? Es en este punto será cuando finalmente tendrás todo el resultado de las etapas previas. De una forma totalmente entendible para ti y los miembros que la requieran.

Ahora tus proyectos de analítica necesarios para la optimización de tu empresa podrán ser realizados con mayor facilidad, rapidez y eficacia. Mejorando así la productividad del trabajo de todos de forma considerable.

6. Almacenamiento de datos

Finalmente, queda la última etapa de este proceso que consiste en el almacenamiento de toda esta información útil resultante del procesamiento y análisis de datos.

Para su uso inmediato o posterior según convenga, con la tranquilidad de que estarán conservados bajo la legislación de protección de datos.

¡Adiós a los procesos obsoletos que te quitan tiempo y eficacia!

Así es como el resultado final de todas las etapas de procesamiento y análisis de datos te ayudarán a tener una base fundamentada de cada uno de los aspectos, procesos, resultados, finanzas, riesgos de tu empresa, etc.

Al mismo tiempo que obtendrás una interpretación de toda la información recopilada. Un proceso que se puede realizar de forma automatizada con las herramientas de software de vanguardia.

De este modo, esta Información estará lista para ser utilizada en la planificación de futuros movimientos de optimización con los que podrás asegurar un crecimiento sustentable de tu empresa.

En Bantu Group te podemos asesorar para que adquieras las herramientas de Business Intelligence que te permitan eficientar tus procesos y cumplir con las metas de tu empresa.

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Las 6 etapas del procesamiento y análisis de datos

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Descubre las etapas del procesamiento y análisis de datos que te ayudarán a realizar con mayor facilidad tus proyectos analíticos. Buscar formas para mejorar la productividad en el trabajo es uno de los objetivos constantes para cualquier empleado y empresa. Probablemente, también sea uno de los tuyos.

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CODESYS 3.5 SP4 - TIPOS DE DATOS FORMATO ENTERO Y REALES

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definición de estructura de datos y breve resumen de pila, cola, árbol binario y array