Cómo elegir la estructura de datos adecuada para sus aplicaciones

Elegir la mejor estructura de datos para sus objetivos puede ser un desafío con múltiples opciones disponibles. Al elegir una estructura de datos, tenga en cuenta los datos con los que trabajará, las operaciones que se realizarán en los datos y el entorno en el que se ejecutará su aplicación.

Comprenda sus datos

Comprender los datos con los que trabajará antes de seleccionar una estructura de datos es vital. Estructuras de datos comunes que funcionan con varios tipos de datos incluyen matrices, listas vinculadas, árboles, gráficos y tablas hash.

Por ejemplo, cuando necesite acceder a elementos aleatoriamente de sus datos, las matrices pueden ser la mejor opción. En caso de que necesite agregar o eliminar elementos constantemente de una lista, y el tamaño de la lista también puede cambiar, las listas vinculadas pueden ser particularmente útiles.

Cuando necesita almacenar efectivamente múltiples niveles de datos, como estructuras de registros, y realizar operaciones como buscar y ordenar, los árboles son útiles.

Cuando necesite describir interacciones entre entidades, como las de las redes sociales, y realizar operaciones como la ruta más corta y la conectividad, se prefieren los gráficos. Las tablas hash son útiles para búsquedas rápidas de claves.

Considere las operaciones que se realizarán en los datos

Al elegir una estructura de datos, también debe considerar las operaciones que se realizarán en los datos. Diferentes estructuras de datos optimizan numerosas acciones, como ordenar, buscar, insertar y eliminar.

Por ejemplo, las listas vinculadas son mejores para acciones como inserción y eliminación, pero los árboles binarios son mejores para buscar y clasificar. Una tabla hash puede ser la mejor opción si su aplicación requiere inserción y búsqueda simultáneas.

Evaluar el medio ambiente

Al considerar una estructura de datos, debe evaluar el entorno en el que se ejecutará la aplicación. El entorno afecta qué tan bien y qué tan rápidamente son accesibles las estructuras de datos.

Considere los siguientes factores al evaluar su condición actual:

1. Poder de procesamiento: Elija estructuras de datos para sus aplicaciones que funcionen bien en PC con poca potencia de procesamiento mientras se ejecutan en la plataforma. Por ejemplo, las estructuras de datos más simples, como las matrices, podrían ser más apropiadas que los árboles o los gráficos.
2. concurrencia: debe elegir una estructura de datos segura para subprocesos que pueda manejar el acceso simultáneo sin dañar los datos; si su aplicación se ejecuta en un entorno concurrente, donde múltiples subprocesos o procesos acceden a la estructura de datos simultáneamente. En este caso, las estructuras de datos sin bloqueo como Cola Vinculada Simultánea y ConcurrentHashMapConcurrentHashMap puede ser más apropiado que los tradicionales como ArrayListand HashMap.
3. Latencia de conexion: si su aplicación requiere la transferencia de datos a través de una red, debe tener en cuenta la latencia de la red al decidir cuál es la mejor estructura de datos. En tales situaciones, el uso de una estructura de datos que restrinja las llamadas de red o reduzca la cantidad de transferencia de datos puede ayudar a mejorar la ejecución.

Estructuras de datos comunes y sus casos de uso

Aquí hay un resumen de varias estructuras de datos populares y su uso.

1. arreglos: Esta es una estructura de datos simple y eficiente que puede contener una serie de elementos de tamaño fijo del mismo tipo de datos. Para que funcionen correctamente, necesitan acceso rápido y directo a objetos específicos a través de un índice.
2. Listas vinculadas: Las listas enlazadas están formadas por nodos, que contienen un elemento y una referencia al nodo siguiente y/o al nodo anterior. Debido a sus operaciones eficientes, las listas enlazadas son más adecuadas en situaciones que exigen la inserción o eliminación frecuente de elementos. Sin embargo, acceder a elementos individuales por índice en listas enlazadas es más lento en comparación con las matrices.
3. Colas y pilas: Las pilas se adhieren a la regla de último en entrar, primero en salir (LIFO), donde el último elemento insertado es el primer elemento eliminado. Las colas se rigen por el principio First-In-First-Out (FIFO) donde el primer elemento añadido es también el primero eliminado.
4. tablas hash: Las tablas hash son una forma de estructura de datos que contiene pares clave-valor. La mejor solución es usar tablas hash cuando la cantidad de componentes es impredecible y necesita un acceso rápido a los valores por clave.
5. Árboles: Los árboles son estructuras de datos jerárquicos que pueden almacenar un grupo de elementos en una jerarquía. Los mejores usos para árboles de búsqueda binarios se encuentran en estructuras de datos jerárquicas donde las relaciones entre los elementos de datos pueden representar una estructura similar a un árbol.

Elegir la estructura de datos correcta

Antes de elegir una estructura de datos, tenga en cuenta los datos, las obligaciones y el entorno de su aplicación. Al ir con su elección, piense en los siguientes elementos:

1. Complejidad del tiempo: El rendimiento de su aplicación puede verse significativamente afectado por la complejidad temporal de su estructura de datos. Si su aplicación requiere operaciones frecuentes de búsqueda o recuperación, use una estructura de datos con complejidad de tiempo reducida, como una tabla hash.
2. Complejidad espacial: La complejidad del espacio de la estructura de datos es otra consideración importante. Si su aplicación requiere mucha memoria, elija una estructura de datos con menos complejidad de espacio, como una matriz. Si el espacio no es una preocupación, puede usar una estructura de datos con una mayor complejidad de espacio, como un árbol.
3. leer contra Operaciones de escritura: si su aplicación utiliza muchas operaciones de escritura, elija una estructura de datos con un rendimiento de inserción más rápido, como una tabla hash. Si su aplicación requiere muchas operaciones de lectura, elija una estructura de datos con una velocidad de búsqueda más rápida, como un árbol de búsqueda binario.
4. Tipo de datos: Los datos con los que está tratando también pueden afectar la estructura de datos elegida. Por ejemplo, puede usar una estructura de datos basada en árboles si sus datos son jerárquicos. Si tiene datos simples a los que debe acceder aleatoriamente, elegir una estructura de datos basada en matrices puede ser su mejor opción.
5. Bibliotecas disponibles: Considere las bibliotecas que son fácilmente accesibles para la estructura de datos que está considerando. Podría ser más fácil de ejecutar y mantener si su lenguaje de programación tiene bibliotecas integradas disponibles para una determinada estructura de datos.

El siguiente ejemplo de Python demuestra cómo seleccionar la mejor estructura de datos para un caso de uso particular.

Considere el caso en el que está desarrollando una aplicación de sistema de archivos que tiene que almacenar y recuperar archivos en una jerarquía. Debe elegir una estructura de datos que pueda representar de manera eficiente esta estructura jerárquica y ejecutar rápidamente operaciones como búsqueda, inserción y eliminación.

Podría ser una buena idea usar una estructura de datos basada en árboles como una búsqueda binaria o un árbol B. Si el número de entradas en cada directorio es relativamente pequeño y el árbol no es muy profundo, el árbol de búsqueda binaria funcionaría bien. Un árbol B sería más apropiado para un mayor número de archivos y estructuras de directorios más profundas.

A continuación se muestra un ejemplo de un árbol de búsqueda binaria en Python.

claseNodo:
definitivamente__en eso__(yo, valor):
 self.value = valor
 self.hijo_izquierdo = Ninguno
 self.right_child = Ninguno
claseBinarySearchTree:
definitivamente__en eso__(ser):
 self.root = Ninguno
definitivamenteinsertar(yo, valor):
si self.root esNinguno:
 self.root = Nodo (valor)
demás:
 self._insert (valor, self.root) 
definitivamente_insertar(yo, valor, nodo_actual):
si valor < nodo_actual.valor:
si nodo_actual.hijo_izquierdo esNinguno:
 current_node.left_child = Nodo (valor)
demás:
 self._insertar (valor, nodo_actual.hijo_izquierdo)
elif valor > nodo_actual.valor:
si nodo_actual.hijo_derecho esNinguno:
 current_node.right_child = Nodo (valor)
demás:
 self._insertar (valor, nodo_actual.hijo_derecho)
demás:
 imprimir("El valor ya existe en el árbol".)
definitivamentebuscar(yo, valor):
si self.root esnoNinguno:
devolver self._search (valor, self.root)
demás:
devolverFALSO
definitivamente_buscar(yo, valor, nodo_actual):
si valor == nodo_actual.valor:
devolverVerdadero
elif valor < nodo_actual.valor y nodo_actual.hijo_izquierdo esnoNinguno:
devolver self._search (valor, current_node.left_child)
elif valor > nodo_actual.valor y nodo_actual.hijo_derecho esnoNinguno:
devolver self._search (valor, current_node.right_child)
demás:
devolverFALSO

En esta implementación, se construyen dos clases: una BinarySearchTree clase que gestiona las operaciones de inserción y búsqueda y una Nodo clase que simboliza un nodo en el árbol de búsqueda binaria.

Mientras que el método de inserción inserta un nuevo nodo en la ubicación adecuada del árbol según su valor, el método de búsqueda busca un nodo con un valor específico. La complejidad temporal de ambas operaciones en un árbol balanceado es O (registro n).

Seleccione la estructura de datos óptima

La velocidad y la adaptabilidad de su aplicación pueden mejorar significativamente con la estructura de datos que elija. Tener en cuenta sus datos, sus operaciones y su entorno puede ayudarlo a elegir la mejor estructura de datos.

Las consideraciones como la complejidad del tiempo, la complejidad del espacio, las operaciones de lectura versus escritura, la concurrencia, el tipo de datos y la accesibilidad de la biblioteca son importantes.

Al evaluar el peso de cada componente, debe elegir la estructura de datos que satisfaga las necesidades de su aplicación.