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– Estructuras de datos y su importancia

Los datos brutos son solo eso: brutos. No está estructurado ni limpiado de ninguna manera. Se podría encontrar algunas partes faltantes o dañadas de alguna manera, o simplemente que no funcionara para tu problema. De hecho, no se está completamente seguro de qué obtienes porque los datos son brutos.

Antes de que pueda hacer algo con la mayoría de los datos, debe estructurarlos de alguna manera para que pueda comenzar a ver qué contienen los datos (y, a veces, que no lo hace). Estructurar los datos implica organizarlos de alguna manera para que todos los datos tengan los mismos atributos, apariencia y componentes. Por ejemplo, puede obtener datos de una fuente que contiene fechas en forma de cadena y otra fuente que utiliza objetos de fecha. Para utilizar la información, debe hacer coincidir los tipos de datos.

Las fuentes de datos también pueden estructurar los datos de manera diferente. Una fuente podría tener el apellido y nombre en un solo campo; otra fuente podría usar campos individuales para la misma información. Una parte importante de la estructuración de datos es la organización. No se puede cambiar los datos de ninguna manera, simplemente hacen que los datos sean más útiles. Estructurar datos contrasta con corregir o dar forma a los datos donde a veces cambian los valores para convertir un tipo de datos en otro o experimentan una pérdida de precisión, como con fechas, al moverse entre fuentes de datos.

 

La necesidad de la estructura de datos

La estructura es un elemento esencial para que los algoritmos tengan un funcionamiento correcto. Implementar un algoritmo usando estructura de datos es mucho más fácil que tratar de averiguar cómo interpretar los datos en código.

Por ejemplo, el ejemplo de búsqueda binaria se basa en tener los datos ordenados. Tratando de realizar las comparaciones requeridas con datos no clasificados requeriría mucho más esfuerzo y potencialmente imposible de implementar. Con todo esto en mente debe tener en cuenta los requisitos estructurales de los datos que utiliza con su algoritmo.

 

Estructura de datos más conocidas

Array: Constan de un índice para acceder a una posición concreta y del valor que el mismo almacena.

Montículos binarios: Es una forma de guardar los datos de tal manera, que, aunque no estén ordenados, se puedan retirar de ese conjunto datos de forma ordenada.

Esto permite una gran velocidad, por ejemplo, a la hora de implementar una cola de prioridades donde queremos que cada elemento que insertemos, si insertamos de repente muchos elementos con una prioridad, el primero que se coja sea el que tenga más o menos prioridad, depende del tipo de montículo.

Pilas: Sirven, por ejemplo, para implementar el proceso de deshacer, como cuando escribimos en un editor de texto y pulsamos CTRL+Z, lo que podemos implementar con una pila.

Cuando utilizamos deshacer, lo que haría sería coger la última acción realizada, que tendría una función que haría ciertas operaciones con el hecho de haber borrado una letra y la volvería a poner.

Colas: Es otra estructura de datos muy útil, que sirve, entre otras cosas, para implementar una cola o para comunicar procesos asíncronos.

 

Fuentes:

John Paul Muellar y Luca Massaron. (2017). Algorithms For Dummies a Wiley Brand. John Wiley & Sons, Inc.

https://openwebinars.net/blog/que-son-las-estructuras-de-datos-y-por-que-son-tan-utiles/