Estructuras de datos esenciales
1. Array - Almacena elementos en una lista secuencial de tamaño fijo. Acceso indexado 0,1,2... para búsqueda rápida. Útil cuando necesitas acceso aleatorio y para estructuras sencillas en aplicaciones a medida.
2. Cola FIFO - Estructura First-In-First-Out. Inserción por el final y eliminación por el frente. Muy útil en planificación de tareas, colas de impresión y algoritmos BFS.
3. Pila LIFO - Last-In-First-Out. Operaciones push para añadir y pop para eliminar desde la cima. Empleada en deshacer acciones, recursión y análisis sintáctico.
4. Árbol - Estructura jerárquica con nodos, raíz y relaciones padre-hijo. Ideal para sistemas de archivos, XML y parsing de datos.
5. Matriz 2D - Disposición en cuadrícula, usada en procesamiento de imágenes, juegos, simulaciones y programación dinámica para problemas de optimización.
6. Lista enlazada - Nodos conectados mediante referencias. Cada nodo contiene un valor y un enlace al siguiente. Permite inserciones y eliminaciones eficientes sin tamaño fijo.
7. HashMap o Tabla hash - Almacena pares clave-valor con acceso rápido mediante función hash. Fundamental en cachés, diccionarios y búsquedas por clave.
8. BST Árbol binario de búsqueda - Árbol binario ordenado donde izquierda < raíz < derecha. Facilita búsquedas, inserciones y borrados en escenarios con muchas consultas.
9. Heap - Árbol binario completo que puede ser max-heap o min-heap. Utilizado en colas de prioridad y algoritmos como heapsort.
10. Trie - Árbol de prefijos para almacenar cadenas y palabras. Muy eficiente en autocompletado, coincidencia de diccionarios y motores de búsqueda.
11. Grafo - Conjunto de vértices y aristas, dirigido o no, con o sin pesos. Esencial en mapas, redes sociales, rutas y análisis de conectividad.
12. Union-Find Conjunto disjunto - Estructura para gestionar y unir conjuntos disjuntos con operaciones eficientes de unión y búsqueda. Muy usada en algoritmos como Kruskal y en redes dinámicas.
Por qué aprender estas estructuras - Fortalecen la capacidad de resolución de problemas, son imprescindibles para DSA, programación competitiva y diseño de sistemas y aparecen frecuentemente en entrevistas técnicas.
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