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La Estructura de datos es una forma de recopilar y organizar datos de tal manera que podamos realizar operaciones sobre estos datos de manera efectiva. Data Structures se trata de representar elementos de datos en términos de alguna relación, para una mejor organización y almacenamiento. Por ejemplo, tenemos el nombre del jugador de datos “Virat” y 26 años. Aquí “Virat” es del tipo de datos de cadena y 26 es del tipo de datos enteros .
Podemos organizar estos datos como un registro como el registro del jugador . Ahora podemos recopilar y almacenar los registros de los jugadores en un archivo o base de datos como estructura de datos. Por ejemplo: “Dhoni” 30, “Gambhir” 31, “Sehwag” 33
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En un lenguaje simple, las estructuras de datos son estructuras programadas para almacenar datos ordenados, de modo que varias operaciones se pueden realizar fácilmente.
Tipos básicos de estructuras de datos
Como discutimos anteriormente, cualquier cosa que pueda almacenar datos puede llamarse como una estructura de datos, por lo tanto, Integer, Float, Boolean, Char, etc., son estructuras de datos. Se les conoce como estructuras de datos primitivas .
Luego también tenemos algunas estructuras de datos complejas, que se utilizan para almacenar datos grandes y conectados. Algunos ejemplos de estructura de datos abstractos son:
- Lista enlazada
- Árbol
- Grafico
- Pila, cola, etc.
Todas estas estructuras de datos nos permiten realizar diferentes operaciones en los datos. Seleccionamos estas estructuras de datos en función del tipo de operación que se requiere. Analizaremos estas estructuras de datos con más detalles en nuestras lecciones posteriores.
¿Qué es el algoritmo?
Un algoritmo es un conjunto finito de instrucciones o lógica, escritas en orden, para realizar una determinada tarea predefinida. El algoritmo no es el código o programa completo, es solo la lógica central (solución) de un problema, que puede expresarse como una descripción informal de alto nivel como pseudocódigo o mediante un diagrama de flujo .
Se dice que un algoritmo es eficiente y rápido, si lleva menos tiempo ejecutarlo y consume menos espacio de memoria. El rendimiento de un algoritmo se mide sobre la base de las siguientes propiedades:
- Complejidad de tiempo
- Complejidad espacial
Complejidad espacial
Es la cantidad de espacio de memoria requerida por el algoritmo, durante el curso de su ejecución. La complejidad del espacio debe tomarse en serio para los sistemas multiusuario y en situaciones donde hay memoria limitada disponible.
Un algoritmo generalmente requiere espacio para los siguientes componentes:
- Espacio de instrucciones: es el espacio requerido para almacenar la versión ejecutable del programa. Este espacio es fijo, pero varía según el número de líneas de código en el programa.
- Espacio de datos: es el espacio requerido para almacenar todas las constantes y el valor de las variables.
- Espacio del entorno: es el espacio requerido para almacenar la información del entorno necesaria para reanudar la función suspendida.
Complejidad de tiempo
Time Complexity es una forma de representar la cantidad de tiempo que necesita el programa para ejecutarse hasta su finalización. Estudiaremos esto en detalle en nuestra sección.
Los siguientes enlaces pueden ayudarlo a saber más sobre la estructura de datos …
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