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📏 Estructuras de Datos Lineales

Esta carpeta contiene implementaciones básicas de estructuras de datos lineales: array, queue (cola) y deque (cola doble). Estas estructuras se caracterizan por tener un orden lineal en el almacenamiento y acceso a los elementos.

📂 Archivos incluidos

Archivo Descripción
array.py Implementación básica de un array dinámico (tipo lista)
queue.py Implementación de una cola (FIFO – First In First Out)
deque.py Implementación de una cola doble (Double-Ended Queue)
stack.py Implementación de una pila (LIFO – Last In First Out)

▶️ Cómo ejecutar

python array.py
python queue.py
python deque.py
python stack.py

🧠 ¿Qué es una estructura lineal?

Una estructura de datos lineal almacena los elementos de forma secuencial, uno tras otro. El acceso y recorrido de los elementos sigue un orden determinado, como:

  • De izquierda a derecha (como una lista)
  • De primero en entrar a primero en salir (como una cola)
  • Con acceso por ambos extremos (como un deque)
  • De último en entrar a primero en salir (como una pila)

⚙️ Operaciones comunes

Operación Array Queue Deque Stack
Agregar al final ✅ .append() ✅ .enqueue() ✅ .append_right() ✅ .push()
Eliminar del inicio ✅ pop(0) ✅ .dequeue() ✅ .pop_left() ❌
Agregar al inicio ❌ (ineficiente) ❌ ✅ .append_left() ❌
Eliminar del final ✅ .pop() ❌ ✅ .pop_right() ✅ .pop()
Acceso directo ✅ por índice ❌ ❌ ❌

📈 Ejemplos de uso

🔹 Array

from array import CustomArray

arr = CustomArray()
arr.append(5)
arr.append(8)
print(arr.get(0))  # 5

🔹 Queue (Cola FIFO)

from queue import Queue

cola = Queue()
cola.enqueue("A")
cola.enqueue("B")
print(cola.dequeue())  # A

🔹 Deque (Cola doble)

from deque import Deque

dq = Deque()
dq.append_right(1)
dq.append_left(0)
print(dq.pop_right())  # 1
print(dq.pop_left())   # 0

🔹 Stack (Pila LIFO)

from stack import Stack

pila = Stack()
pila.push(10)
pila.push(20)
print(pila.pop())  # 20

🌍 Aplicaciones comunes

Estructura Ejemplo de uso
📦 Array Almacenamiento de datos en listas ordenadas, manipulación de colecciones, implementación de otras estructuras (pilas, matrices).
📤 Queue Gestión de tareas en colas de impresión, planificación de procesos en sistemas operativos, simulaciones en tiempo real.
🔁 Deque Navegación adelante/atrás en navegadores, funcionalidades de undo/redo, buffers de datos en streaming o procesamiento por ventanas.
🧱 Stack Algoritmos de retroceso (backtracking), deshacer/rehacer en editores, recorrido de árboles, evaluación de expresiones.

🎯 ¿Por qué aprenderlas?

  • Son la base para muchas otras estructuras más complejas.
  • Aparecen en problemas de programación competitiva y entrevistas.
  • Mejoran tu capacidad para elegir la estructura correcta en cada situación.

👀 ¿Qué es lo siguiente?

1. Lista de Python (lista = [1, 2, 3, 4])

  • Es una estructura de datos incorporada en Python (built-in).
  • Es dinámica, puede almacenar elementos de diferentes tipos (enteros, strings, etc.).
  • Tiene muchos métodos útiles ya implementados (append(), pop(), index(), slicing, etc.).
  • Es muy eficiente y optimizada en Python.
lista = [1, 2, 3, 4]  # Lista normal de Python
lista.append(5)        # Agrega un elemento al final
print(lista[0])        # Accede al primer elemento (1)

2. CustomArray (Arreglo personalizado)

  • Es una clase personalizada.
  • Puede tener una implementación limitada o diferente a las listas de Python.
  • En el ejemplo, CustomArray tiene métodos como:
    • append() para agregar elementos.
    • get(index) para acceder a un elemento (en lugar de usar arr[0] como en las listas normales).
  • Puede estar diseñado para un propósito específico, como ser más eficiente en ciertas operaciones o tener restricciones (ejemplo: solo almacenar números).
from array import CustomArray  # Importa una clase personalizada

arr = CustomArray()  # Crea una instancia de CustomArray
arr.append(5)        # Agrega un elemento (similar a una lista)
arr.append(8)
print(arr.get(0))    # Imprime 5 (usa un método get() en lugar de [0])

⚡ Diferencia clave:

  • Lista de Python es una estructura estándar, flexible y muy usada.
  • CustomArray es una implementación personalizada, que puede tener un comportamiento diferente y métodos propios (como get() en lugar de [ ] para acceder a elementos).

🔍 ¿Por qué usar CustomArray en lugar de una lista normal?

  • Si CustomArray está optimizado para un caso de uso específico (ejemplo: arreglos de tamaño fijo, operaciones matemáticas más rápidas).
  • Si necesitas un control más estricto sobre cómo se almacenan los datos (ejemplo: solo permitir números enteros).

En la mayoría de los casos, las listas normales de Python son suficientes, pero a veces las estructuras personalizadas como CustomArray pueden ser útiles para necesidades específicas.

🙌 Créditos

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