Estructuras de datos y algoritmos: guía completa para programadores

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Algoritmos y estructuras de datos son dos piezas que encajan como un puzzle: una marca el procedimiento para resolver el problema y la otra determina dónde y cómo guardamos la información. Aunque pueda sonar académico, dominar esta pareja es lo que separa a un código que simplemente funciona de un código que vuela y escala sin romperse.

Si quieres dedicarte a la programación profesional, preparar entrevistas técnicas o simplemente dejar de pelearte con ejercicios tipo LeetCode y Codewars, necesitas una buena base de estructura de datos y algoritmos. A lo largo de este artículo vas a ver qué son, por qué son tan importantes, qué tipos principales existen, qué operaciones básicas realizan y qué preguntas suelen caer en exámenes y procesos de selección.

Qué son estructuras de datos y algoritmos

Una estructura de datos es, básicamente, una forma concreta de organizar y almacenar la información en memoria para poder operar con ella de forma eficiente. Esa organización no es aleatoria: condiciona directamente qué operaciones son rápidas y cuáles se vuelven costosas (insertar, buscar, borrar, recorrer, etc.).

Cuando escoges bien la estructura de datos, tu programa puede gestionar grandes volúmenes de datos sin despeinarse; cuando eliges mal, hasta una aplicación pequeña puede volverse lenta, consumir demasiada memoria o hacerse imposible de mantener con el tiempo.

Un algoritmo es una secuencia finita y ordenada de pasos bien definidos que transforma unas entradas en unas salidas para resolver un problema concreto. Es como una receta de cocina: te dice qué hacer, en qué orden y bajo qué condiciones, pero no se preocupa por cómo guardas los ingredientes en la nevera, que sería la parte de la estructura de datos.

En informática se diseña cada algoritmo pensando en el tipo de datos con el que va a trabajar. La elección de la estructura de datos no es un detalle menor: estructura y algoritmo van de la mano, y pequeños cambios en una de las dos partes pueden disparar o hundir el rendimiento.

Desde la perspectiva teórica, autores como Niklaus Wirth ya en los años 70 popularizaron la idea de que algoritmos + estructuras de datos = programas. Décadas después, sigue siendo igual de cierto: da igual que programes en Java, Python, C++ o que vengas de un bootcamp, lo que se te va a exigir en entrevistas y proyectos serios es saber elegir y combinar bien ambos elementos.

Por qué son tan importantes en programación

En cualquier aplicación real, por muy sencilla que parezca, siempre estás trabajando con datos: salarios, productos, usuarios, transacciones, rutas, documentos, registros de logs, etc. La pregunta no es si vas a manejar datos, sino cómo vas a organizarlos para que tu código sea rápido, claro y fácil de mantener.

Las estructuras de datos sirven para almacenar la información de manera ordenada y coherente según el problema. No es lo mismo tener que acceder siempre al primer elemento, buscar por clave, recorrer en orden, insertar en medio o eliminar de forma frecuente; cada patrón de uso encaja mejor con una estructura distinta.

Por su parte, los algoritmos permiten procesar esos datos de forma eficiente: ordenarlos, filtrarlos, buscar elementos, encontrar rutas óptimas, detectar patrones con minería de datos, optimizar recursos, etc. Muchos problemas que parecen difíciles se vuelven triviales cuando das con la combinación adecuada de algoritmo y estructura de datos.

En entrevistas técnicas de desarrollo de software es raro que te pregunten algo que no toque de frente estos temas. A veces la pregunta menciona explícitamente la estructura, como “dado un árbol binario…”, y otras veces es implícita: “queremos contar cuántos libros tiene cada autor”, lo cual sugiere usar una tabla hash o mapa clave‑valor.

Además, la formación reglada y profesional suele girar bastante en torno a este bloque. En muchas universidades y ciclos superiores existe la asignatura de Estructuras de Datos y Algoritmos, con programa oficial, prerrequisitos, sesiones de teoría y prácticas, exámenes y trabajos, porque se considera una materia troncal para cualquier ingeniero de software.

Prerrequisitos y bases necesarias

Para sacarle partido al estudio de estructuras de datos y algoritmos conviene tener cierto dominio de un lenguaje de programación generalista, como Java, Python o C++. No hace falta ser un gurú, pero sí manejar con soltura conceptos básicos como variables, tipos de datos, condicionales, bucles, funciones y paso de parámetros.

También ayuda muchísimo entender la idea de complejidad algorítmica y la notación Big O: cómo crece el tiempo de ejecución o el uso de memoria cuando aumenta el tamaño de los datos (n). Saber distinguir entre O(1), O(log n), O(n), O(n log n) y O(n²) te permite comparar alternativas con criterio y justificar tus decisiones.

Otro aspecto importante es haberse peleado un poco con la resolución de problemas: ejercicios de programación estructurada, pequeños retos de lógica, kata sencillas, etc. Cuanto más entrenes el “olfato” para descomponer un problema en pasos, más fácil te resultará ver qué estructura de datos encaja con cada caso.

En algunos planes de estudios se establecen explícitamente prerrequisitos o correquisitos para la asignatura de Estructuras de Datos y Algoritmos, como tener aprobada la materia de Fundamentos de Programación, Programación I o Matemáticas Discretas. Es lógico: sin una base sólida en programación básica y algo de lógica es fácil frustrarse con esta materia.

Por último, tener cierta familiaridad con entornos prácticos reales (como pequeños proyectos web, scripts o aplicaciones de consola) te ayuda a visualizar mejor para qué vas a usar cada estructura, en lugar de verlo como algo puramente académico.

Estructuras de datos más utilizadas

En informática hay muchas estructuras de datos, pero hay un grupo de “básicas” que se repiten una y otra vez: arreglos (vectores), pilas, colas, listas enlazadas, árboles, grafos, tries y tablas hash. Entender cómo funcionan, qué operaciones ofrecen y sus costes típicos es clave para moverse con soltura en programación.

A continuación vamos a repasar cada una, con su idea principal, operaciones típicas y ejemplos de problemas que suelen aparecer en clases, ejercicios y entrevistas de trabajo para desarrolladores.

Arreglos o arrays

El arreglo (array) es la estructura de datos lineal más sencilla y una de las más utilizadas. Consiste en un bloque contiguo de memoria que almacena una colección de elementos del mismo tipo, accesibles mediante un índice entero, normalmente empezando por cero.

Imagina un array de tamaño 4 que contiene los valores 1, 2, 3 y 4. Cada posición tiene un índice (0, 1, 2, 3) y puedes acceder directamente a cualquier elemento con su índice en tiempo constante O(1). Esto hace que los arrays sean muy eficientes para lectura aleatoria.

Hay dos categorías principales: arrays unidimensionales (una sola fila de elementos) y arrays multidimensionales (por ejemplo, matrices, que son arrays de arrays). Muchos lenguajes de programación ofrecen ambas variantes de forma nativa o con ligeras diferencias de sintaxis y rendimiento.

Las operaciones básicas sobre un array suelen ser:

• Insertar (insert): colocar un elemento en una posición concreta, lo que en arrays estáticos puede implicar desplazar otros elementos.
• Obtener (get): acceder al elemento de un índice dado, típico O(1).
• Eliminar (delete): borrar o marcar como vacío el elemento de una posición concreta, normalmente desplazando elementos a la izquierda.
• Tamaño (size): consultar cuántos elementos se almacenan o la capacidad máxima del array.

En entrevistas y exámenes son muy habituales ejercicios como buscar el segundo mínimo de un array, encontrar el primer entero no repetido, fusionar dos arrays ya ordenados, o reordenar positivos y negativos manteniendo ciertas propiedades. Todo esto se apoya en el acceso por índice y en recorridos lineales o dobles.

Pilas (Stacks)

La pila es una estructura de datos lineal que sigue el principio LIFO: Last In, First Out (en castellano, UEPS: Último en Entrar, Primero en Salir). Imagina una pila de libros colocados uno encima de otro: solo puedes coger o dejar libros por la parte de arriba.

Este comportamiento se traduce en que solo accedemos al elemento que está en la cima de la pila. No podemos sacar el elemento del medio sin antes retirar los que hay encima. Esto la convierte en una estructura ideal para modelar el historial de acciones (deshacer/undo), llamadas anidadas de funciones, navegadores (atrás/adelante), etc.

Las operaciones típicas de una pila son:

• Push: insertar un nuevo elemento en la cima.
• Pop: extraer y devolver el elemento que está en la cima, reduciendo el tamaño de la pila.
• Top o peek: consultar el elemento superior sin eliminarlo.
• isEmpty: comprobar si la pila está vacía.

En el contexto de entrevistas se ven problemas como evaluar expresiones en notación postfija (RPN), ordenar elementos usando solo pilas, o verificar si una cadena de paréntesis (y otros símbolos) está correctamente balanceada mediante push y pop.

En la práctica, muchas implementaciones internas de los lenguajes (por ejemplo, la pila de llamadas del sistema) funcionan siguiendo estos mismos principios, aunque no las veamos directamente.

Colas (Queues)

La cola es otra estructura de datos lineal, pero en lugar de seguir el principio LIFO, aplica el modelo FIFO: First In, First Out (PEPS: Primero en Entrar, Primero en Salir). La analogía más clara es una fila de gente esperando en la taquilla del cine.

En una cola estándar, los elementos se añaden por el final y se retiran por el principio. El primero que llega es el primero que se atiende, lo que la hace ideal para gestionar tareas pendientes, procesos en un sistema operativo, peticiones a un servidor, colas de impresión, etc.

Las operaciones básicas de una cola incluyen:

• Enqueue: insertar un nuevo elemento al final de la cola.
• Dequeue: eliminar y devolver el elemento situado al inicio.
• Front o top: consultar el primer elemento sin retirarlo.
• isEmpty: comprobar si la cola está vacía.

En retos de programación es frecuente que te pidan, por ejemplo, implementar una pila usando dos colas, invertir los primeros k elementos de una cola sin alterar el resto, o generar números binarios del 1 al n usando el comportamiento FIFO de la cola.

Además de la cola básica, existen variantes como la cola circular, la cola de prioridad o las colas dobles (deque), que ofrecen operaciones adicionales y mejoran el rendimiento en determinados escenarios.

Listas enlazadas

La lista enlazada (linked list) es también una estructura lineal, pero internamente es muy diferente a los arrays. En lugar de usar un bloque contiguo de memoria, está formada por nodos dispersos que se conectan entre sí mediante referencias o punteros.

Cada nodo suele contener dos partes: los datos que se quieren almacenar y un puntero (o varios) que apunta al siguiente nodo de la secuencia (y, en el caso de listas doblemente enlazadas, también al anterior). La lista se maneja a través de una referencia a su cabeza, que apunta al primer nodo, y en listas más complejas también se mantiene una referencia a la cola.

Existen dos variantes principales:

• Lista simplemente enlazada: cada nodo apunta solo al siguiente; el recorrido suele ser en una única dirección.
• Lista doblemente enlazada: cada nodo apunta al siguiente y al anterior, facilitando recorridos bidireccionales y operaciones de borrado más eficientes.

Las operaciones típicas sobre listas enlazadas incluyen:

• InsertAtHead: insertar un nuevo nodo al principio de la lista.
• InsertAtEnd: añadir un nodo al final, actualizando la cola si existe.
• Delete: eliminar un nodo concreto, ajustando los punteros de los nodos vecinos.
• DeleteAtHead: borrar el primer nodo y mover la cabeza al siguiente.
• Search: recorrer la lista buscando un valor concreto.
• isEmpty: comprobar si la cabeza es nula y, por tanto, la lista no tiene elementos.

En clases y entrevistas abundan problemas como invertir una lista enlazada, detectar si existe un ciclo (normalmente usando el algoritmo de “tortuga y liebre”), obtener el nodo N contando desde el final, o eliminar nodos duplicados, siempre manipulando punteros con cuidado.

Las listas enlazadas se utilizan mucho para implementar tablas hash con encadenamiento, listas de adyacencia en grafos, y estructuras de datos dinámicas donde se insertan y eliminan elementos con frecuencia.

Árboles

Un árbol es una estructura de datos jerárquica formada por nodos conectados mediante aristas. A diferencia de los grafos generales, en un árbol no existen ciclos: siempre hay una raíz, hijos, padres, hermanos, hojas, niveles y subárboles, con una organización tipo “familia” o “organigrama”.

Los árboles son muy útiles cuando queremos representar relaciones jerárquicas o dividir un problema en subproblemas más pequeños: sistemas de archivos, menús, estructuras DOM en navegadores, árboles de decisión en inteligencia artificial, etc.

Hay muchas variantes de árboles, entre ellas:

• Árbol N-ario: cada nodo puede tener un número variable (y posiblemente grande) de hijos.
• Árbol equilibrado: mantiene sus ramas a una profundidad similar para evitar degradaciones de rendimiento.
• Árbol binario: cada nodo tiene como máximo dos hijos (izquierdo y derecho).
• Árbol de búsqueda binaria (BST): árbol binario con la propiedad de que todo lo que está a la izquierda de un nodo es menor y todo lo que está a la derecha es mayor (según algún criterio de orden).
• Árbol AVL, rojo‑negro, 2‑3 y otras variantes: son árboles de búsqueda balanceados que garantizan buenas cotas de complejidad en operaciones de inserción, borrado y búsqueda.

En la práctica, los más frecuentes en ejercicios son el árbol binario y el árbol de búsqueda binaria. Los problemas típicos incluyen calcular la altura del árbol, encontrar el k‑ésimo valor máximo en un BST, listar los nodos a cierta distancia de la raíz o determinar los ancestros de un nodo concreto.

Además, los algoritmos de recorrido (preorden, inorden, postorden, nivel por nivel) son fundamentales para muchos procesos posteriores: impresión ordenada, evaluación de expresiones, serialización y deserialización de árboles, etc.

Grafos

Un grafo generaliza el concepto de árbol permitiendo ciclos y múltiples conexiones arbitrarias entre nodos. Está formado por un conjunto de vértices (nodos) y un conjunto de aristas que conectan pares de vértices, a veces con un peso o coste asociado.

Hay varios tipos de grafos: no dirigidos (las aristas no tienen sentido de dirección, la relación es bidireccional) y dirigidos (las aristas tienen un origen y un destino). También se pueden clasificar como ponderados o no ponderados, conexos o no, con o sin ciclos, etc.

En código, los grafos suelen representarse de dos formas básicas:

• Matriz de adyacencia: una matriz donde la celda indica si existe arista entre el vértice i y el j (y posiblemente el peso de la conexión).
• Lista de adyacencia: para cada vértice se almacena una lista de sus vecinos, lo que ahorra memoria en grafos dispersos.

Los algoritmos de recorrido más clásicos son la búsqueda en anchura (BFS) y la búsqueda en profundidad (DFS). Ambos se usan como bloques básicos para multitud de problemas: comprobar si un grafo es conexo, detectar ciclos, hallar componentes conectadas, etc.

En pruebas técnicas es habitual que te pidan implementar BFS y DFS, comprobar si un grafo forma un árbol, contar el número de aristas, o buscar caminos más cortos entre dos nodos (por ejemplo, en un mapa de ciudades) usando variantes como Dijkstra o BFS en grafos no ponderados.

Tries o árboles de prefijos

El trie (o árbol de prefijos) es una estructura de datos en forma de árbol optimizada para manejar cadenas de caracteres, especialmente útil cuando trabajamos con diccionarios de palabras, sistemas de autocompletado o búsquedas por prefijo.

En un trie, cada nodo suele representar un carácter, y los caminos desde la raíz hasta determinados nodos marcan palabras completas. Los nodos finales de palabra se suelen marcar de alguna forma (por ejemplo, con un indicador booleano) para distinguirlos de simples prefijos.

Si almacenamos las palabras “top”, “thus” y “their” en un trie, compartiremos parte del camino inicial para todas aquellas que comienzan con las mismas letras, lo que permite realizar búsquedas y sugerencias por prefijo en tiempo muy eficiente, proporcional a la longitud de la palabra que buscamos y no al número total de palabras almacenadas.

Entre las operaciones y problemas frecuentes con tries están: contar cuántas palabras hay almacenadas, imprimir todas las palabras en orden lexicográfico, ordenar elementos de un array mediante inserción en un trie, generar palabras válidas a partir de un conjunto de letras o construir estructuras similares a un diccionario T9.

En contextos de entrevistas, no es la estructura más básica que te van a pedir, pero sí aparece con regularidad en compañías que trabajan con búsquedas, procesado de texto o sistemas de sugerencias.

Tablas hash y hashing

El hashing es una técnica para asignar a cada dato una clave numérica (hash) de forma determinista, de manera que podamos almacenar y recuperar elementos en tiempo casi constante, usando esa clave como índice en una estructura interna, normalmente un array.

La tabla hash es la estructura de datos que aprovecha este mecanismo. Cada elemento se guarda como un par clave‑valor: la clave se transforma mediante una función hash en un índice de la tabla, y allí se almacena el valor (o una referencia a él). Posteriormente, para buscar, basta con rehacer el hash de la clave y acceder a la posición correspondiente.

El rendimiento de una tabla hash depende crucialmente de tres factores: la función hash escogida (debe repartir bien las claves para evitar concentraciones), el tamaño de la tabla (un tamaño insuficiente provoca muchas colisiones) y el método para gestionar colisiones (encadenamiento con listas enlazadas, direccionamiento abierto, etc.). Esto es similar a un índice en base de datos, donde decidir la estructura adecuada mejora búsquedas y accesos.

En ejercicios típicos de programación con hash se suele pedir, por ejemplo, encontrar pares simétricos en un array, reconstruir el itinerario completo de un viaje a partir de vuelos sueltos, comprobar rápido si un array es subconjunto de otro, o verificar si dos arrays son disjuntos, todo ello aprovechando las búsquedas O(1) aproximadas de la tabla hash.

En la mayoría de lenguajes modernos, las estructuras tipo map, dictionary, hash map o hash set se apoyan internamente en tablas hash, aunque se ofrezca una interfaz de alto nivel al programador.

Cómo se relacionan algoritmos y estructuras de datos

La elección de la estructura de datos condiciona directamente qué algoritmos tienen sentido y cuál será su complejidad. Un algoritmo de búsqueda lineal sobre una lista desordenada recorre elementos uno a uno; si cambiamos la estructura a un árbol de búsqueda equilibrado o tabla hash, pasamos a tener tiempos mucho mejores.

Por ejemplo, si quieres buscar repetidamente claves en una colección grande, almacenar los datos en una tabla hash o un árbol de búsqueda binaria te permite diseñar algoritmos de búsqueda mucho más rápidos que si usas un simple array sin ordenar. Lo mismo pasa con las colas de prioridad y los montículos (heaps) para algoritmos de planificación o de caminos mínimos.

En sentido inverso, al diseñar un algoritmo a menudo te das cuenta de que necesitas ciertas propiedades: accesos por índice, inserciones rápidas al principio, recorridos jerárquicos, búsquedas por prefijo, etc. Esas necesidades son las que te guían a escoger la estructura: arrays, listas, árboles, grafos, tablas hash, tries…

Esta combinación adecuada de algoritmo y estructura de datos es lo que hace posible que aplicaciones complejas sean eficientes y escalables. Sin una buena base, las soluciones tienden a volverse lentas, difíciles de entender y de mantener, o imposibles de adaptar cuando crece el volumen de información.

Por todo ello, dominar algoritmos y estructuras de datos no es un requisito casi imprescindible para quien aspire a convertirse en un programador solvente y competitivo en el mercado laboral actual.

Cómo aprender estructuras de datos y algoritmos

Mucha gente se siente bloqueada cuando intenta aprender por su cuenta con plataformas como LeetCode o Codewars. Es habitual empezar por ejercicios “fáciles” y aun así no saber por dónde atacar el problema, terminar mirando la solución y no tener claro cómo reproducirla después.

Un enfoque práctico suele combinar varios ingredientes: una buena explicación teórica de cada estructura y algoritmo, ejemplos visuales, mucha práctica guiada y, si es posible, acompañamiento de alguien con experiencia que te ayude a pulir tu forma de pensar los problemas.

En el ámbito hispanohablante hay profesionales con una larga trayectoria que han contribuido a facilitar este aprendizaje. Un ejemplo es el trabajo de docentes con experiencia en empresa y en educación que han publicado libros y cursos sobre fundamentos de programación, Java, estructuras de datos y retos de programación con juegos, acercando estos conceptos de forma amena y aplicable a proyectos reales.

También es habitual que academias y centros de formación incluyan módulos específicos de estructuras de datos y algoritmos dentro de itinerarios para desarrolladores web o programadores de aplicaciones. En muchos casos se insiste en un enfoque muy práctico y basado en proyectos, con ejercicios de dificultad creciente y simulación de problemas típicos de entrevistas técnicas.

Si estás atascado, puede ayudarte seguir una ruta estructurada: empezar por arrays y listas, pasar por pilas y colas, luego árboles y grafos básicos, y finalmente tablas hash y tries, siempre alternando explicación teórica, pequeños ejemplos de código y mucha práctica individual.

De cara a entrevistas conviene repasar, además de las estructuras, los algoritmos de fuerza bruta y los algoritmos clásicos asociados (recorridos, búsquedas, ordenaciones, backtracking sencillo, programación dinámica básica) y asegurarse de poder explicar en voz alta por qué has elegido una estructura concreta y cuál es la complejidad de tu solución.

Con el tiempo y algo de constancia, lo que al principio parece un muro acaba convirtiéndose en un conjunto de herramientas familiares que usas casi de forma instintiva cuando te enfrentas a nuevos problemas.

Entender bien qué son los algoritmos, cómo funcionan las estructuras de datos principales y cómo se relacionan entre sí te permitirá escribir programas más rápidos, claros y robustos, te abrirá puertas en procesos de selección exigentes y hará que tus proyectos, tanto académicos como profesionales, se apoyen en una base sólida y con futuro.