Conviene haber comprendido Lógica booleana y máquinas de estado.
CONTENIDO ORIGINAL
Avanza en orden. Cada lección está redactada para Palta es Cool, utiliza ejemplos propios y termina con una actividad cuya respuesta puedes desplegar.
ANTES DE EMPEZAR
Ubícate antes de avanzar
Al terminar deberías poder relacionar Estructuras de datos con Búsqueda y resolver un caso nuevo.
Reserva entre 75 y 120 minutos o divide el laboratorio en dos sesiones.
04 / PREPARA EL LABORATORIO
Las primeras cuatro secciones no requieren software. Para prototipos usa Tinkercad o Arduino IDE.
Abrir la guía de herramientas →Diagnóstico rápido: ¿cómo se relacionan Estructuras de datos y Búsqueda? ＋
No necesitas acertar todavía. Escribe una hipótesis de dos líneas y compárala con tu respuesta al finalizar; si puedes corregirla y justificar el cambio, hubo aprendizaje.
Aprende el tema paso a paso
Relacionarás la forma de organizar información con las operaciones necesarias y compararás algoritmos por cómo crecen su tiempo y memoria.
Al terminar podrás
- Lista, pila, cola, conjunto y mapa favorecen operaciones distintas
- La búsqueda binaria es rápida porque exige datos ordenados
- La complejidad compara tendencias, no segundos exactos
01
Elegir estructura
Lista, pila, cola, conjunto y mapa favorecen operaciones distintas
Una secuencia mantiene orden; una pila retira lo último agregado; una cola atiende lo primero; un conjunto evita duplicados; un mapa asocia claves con valores. La elección expresa reglas del problema.
Pila: deshacer o recorrer caminos pendientes.
Cola: turnos y procesamiento por llegada.
Mapa o conjunto: búsqueda por clave y unicidad.
¿Por qué una sola lista para todo puede complicar el algoritmo?
Mostrar respuesta ＋
Porque obliga a implementar y verificar reglas que otra estructura ya expresa, como unicidad o disciplina de extracción.
02
Buscar con precondiciones
La búsqueda binaria es rápida porque exige datos ordenados
La búsqueda lineal revisa hasta encontrar; la binaria descarta la mitad en cada paso, pero solo funciona si el criterio de orden coincide. Mantener ese orden también tiene costo.
Declara la precondición antes del algoritmo.
Prueba elemento ausente, primero, último y repetido.
Cuenta comparaciones para entender el crecimiento.
¿Búsqueda binaria siempre mejora una lista pequeña?
Mostrar respuesta ＋
No necesariamente. Ordenar y mantener la estructura puede costar más que recorrer pocos elementos. La decisión depende de tamaño y frecuencia de operaciones.
03
Costo que crece
La complejidad compara tendencias, no segundos exactos
O(1) permanece acotado; O(log n) crece lentamente; O(n) crece con los datos; O(n²) suele aparecer al comparar pares. También se evalúa memoria y el caso que importa para el uso.
Elimina constantes para observar el patrón de crecimiento.
Distingue peor caso, promedio y comportamiento amortizado.
Una mejora de tiempo puede usar más memoria o preparación.
¿O(n) significa que el algoritmo tarda n segundos?
Mostrar respuesta ＋
No. Describe cómo crece el trabajo con n, ignorando constantes y máquina. La medición real sigue siendo necesaria.
Tu recorrido en tres ideas
- Lista, pila, cola, conjunto y mapa favorecen operaciones distintas
- La búsqueda binaria es rápida porque exige datos ordenados
- La complejidad compara tendencias, no segundos exactos
Detecta duplicados con dos estrategias
Relaciona operaciones dominantes, crecimiento, memoria, distribución de datos y restricciones reales.
CASO
Debes detectar identificadores repetidos en una lista que puede crecer desde cien hasta diez millones de elementos.
Procedimiento
- Escribe una comparación por pares y cuenta operaciones con tamaños pequeños.
- Diseña una solución con conjunto y mide tiempo y memoria.
- Elige según volumen, memoria disponible, orden y frecuencia de ejecución.
Evidencia mínima
- Casos vacío, uno, repetido temprano y tardío.
- Curvas o tabla de crecimiento.
- Costo espacial junto al temporal.
Mostrar razonamiento modelo ＋
La comparación por pares crece aproximadamente con n²; el conjunto suele acercarse a n en tiempo promedio, pero necesita memoria. La decisión declara el contexto en vez de repetir que una opción es siempre mejor.
Para ir más lejos¿Qué estrategia usarías si los datos no caben en memoria?
CIERRE DE LA SECCIÓN
Comprueba que puedes usarlo
Antes de continuar, revisa estos tropiezos frecuentes y resuelve un caso sin copiar los ejemplos.
Elegir una estructura solo por familiaridad.
Leer O(n) como segundos exactos o ignorar memoria.
Ahora hazlo sin guía
Compara dos estrategias para detectar duplicados y elige estructura según tamaño, frecuencia y memoria disponible.
Mostrar pauta de corrección ＋
Una respuesta sólida:
- Explica operaciones dominantes.
- Declara precondiciones y casos de frontera.
- Compara crecimiento temporal y espacial.