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Estructuras de datos: definición, tipos y ejemplos esenciales para programar

Descubre qué son las estructuras de datos, sus tipos y ejemplos esenciales para programar: optimiza algoritmos, rendimiento y soluciones eficientes paso a paso.

Autor: Leandro Alegsa

08-03-2026

En informática, una estructura de datos es la organización e implementación de valores e información. En términos sencillos, una estructura de datos define la forma de almacenar y organizar los datos para que puedan ser utilizados de forma eficiente. Mientras que un tipo de datos abstracto (TDA) describe operaciones y comportamiento (por ejemplo, "lista" permite insertar, eliminar y recorrer sus elementos), una estructura de datos es la implementación concreta de ese TDA en un entorno y lenguaje determinados, normalmente mediante el uso de algoritmos. Por ejemplo, la lista como TDA puede implementarse mediante un array dinámico o una lista enlazada; esta última mantiene punteros o referencias entre nodos para avanzar o retroceder en la secuencia. La elección de la estructura afecta directamente el rendimiento de las operaciones comunes (búsqueda, inserción, borrado, acceso secuencial) y es una parte fundamental de la programación.

Principales tipos de estructuras de datos y cuándo usarlas

Array (arreglo): Colección contigua de elementos del mismo tipo. Acceso por índice en tiempo O(1). Inserciones y eliminaciones en posiciones intermedias suelen ser O(n). Útil cuando conoces el tamaño o necesitas acceso rápido por índice.
Lista enlazada: Secuencia de nodos donde cada nodo contiene un valor y una referencia al siguiente (y opcionalmente al anterior). Inserciones y eliminaciones en posiciones dadas son O(1) si ya tienes la referencia al nodo; el acceso por índice es O(n). Buena para estructuras dinámicas con muchas inserciones/borrados.
Pila (stack): Estructura LIFO (último en entrar, primero en salir). Operaciones básicas: push y pop en O(1). Empleada en llamadas recursivas, evaluación de expresiones, backtracking.
Cola (queue): Estructura FIFO (primero en entrar, primero en salir). Operaciones enqueue/dequeue en O(1). Usada en gestión de tareas, colas de mensajes, recorridos por niveles (BFS).
Tabla hash (hash table / diccionario): Mapea claves a valores mediante una función hash. Acceso, inserción y borrado promedio O(1), peor caso O(n) según manejo de colisiones. Ideal para búsquedas rápidas y asociaciones clave-valor.
Árboles: Estructuras jerárquicas. Ejemplos:
- Árbol binario de búsqueda (BST): Permite búsquedas, inserciones y borrados en O(h) donde h es la altura del árbol. Balancearlo (AVL, Red-Black) mantiene O(log n).
- Heap (montículo): Árbol parcial ordenado usado para obtener el máximo/mínimo en O(1) y operaciones de inserción/extracción en O(log n). Utilizado en algoritmos de ordenación parcial y colas de prioridad.
Grafo: Conjunto de nodos (vértices) y aristas (edges). Representaciones comunes: lista de adyacencia o matriz de adyacencia. Base para modelar redes, rutas, relaciones. Algoritmos típicos: DFS, BFS, Dijkstra, Floyd–Warshall.
Trie (árbol de prefijos): Estructura en forma de árbol para almacenar cadenas por prefijos. Permite búsquedas de prefijo y autocompletado eficientes, con complejidad dependiente de la longitud de la clave.
Conjuntos (sets): Colecciones de elementos únicos. Implementados frecuentemente sobre tablas hash o árboles balanceados según necesidad de orden.

Operaciones típicas y consideraciones de complejidad

Acceso: Obtener un elemento por posición o clave. En arrays es O(1), en listas enlazadas O(n).
Búsqueda: Depende de la estructura: O(log n) en árboles balanceados, O(1) promedio en tablas hash, O(n) en listas sin ordenar.
Inserción/Borrado: Pueden ser O(1) (stack, cola, inserciones en listas con referencia), O(log n) (árboles balanceados, heaps) o O(n) (arrays si es necesario desplazar elementos).
Memoria: Algunas estructuras (listas enlazadas, grafos con listas de adyacencia) requieren almacenamiento adicional para punteros/referencias; otras (arrays) son más compactas pero menos flexibles.

Cómo elegir la estructura adecuada

Define las operaciones más frecuentes: lectura por índice, búsquedas, inserciones frecuentes, extracción del máximo/minimo, etc.
Considera los requisitos de rendimiento: tiempos promedio frente a peores casos y restricciones de memoria.
Piensa en concurrencia y persistencia: algunas estructuras son más fáciles de adaptar a entornos multi‑hilo o a almacenamiento persistente.
Valora la simplicidad: una solución simple y eficiente para el caso esperado suele ser preferible a una más compleja que mejora solo escenarios extremos.

Ejemplos prácticos y usos comunes

Listas para mantener colecciones dinámicas de elementos cuando se hacen muchas inserciones/borrados.
Arrays/dinámicos para acceso rápido por índice y datos densos (vectores, matrices).
Tablas hash para caches, índices y búsquedas por clave.
Heaps para implementar colas de prioridad (planificación de tareas, algoritmos de caminos mínimos).
Grafos para redes sociales, rutas y dependencias.
Tries para autocompletado y búsqueda por prefijos en diccionarios.

Relación con algoritmos

Las estructuras de datos y los algoritmos están íntimamente ligados: la elección de una estructura puede simplificar un algoritmo o hacer que sea mucho más eficiente. Por ejemplo, un algoritmo de búsqueda por claves será muy rápido si los datos están en una tabla hash adecuada; un algoritmo de recorrido de rutas requerirá una representación de grafo apropiada.

Consejos finales

Aprende las operaciones básicas y las complejidades de las estructuras más usadas (arrays, listas enlazadas, pilas, colas, tablas hash, árboles, grafos).
Perfilado: mide en contexto real; los costos teóricos no siempre reflejan el comportamiento en producción.
Usa las bibliotecas estándar del lenguaje cuando estén bien implementadas; rehacer estructuras estándar suele ser innecesario salvo por requisitos específicos.

En resumen, una estructura de datos es una forma sistemática de almacenar y organizar datos para optimizar ciertas operaciones. Conocer sus características, ventajas y desventajas te permitirá seleccionar la más adecuada según el problema y las restricciones del entorno de programación.

Estructuras de datos básicas

Array

El tipo más simple de estructura de datos es un array lineal. También se conoce como matriz unidimensional. Un array contiene varios valores del mismo tipo (enteros, flotantes, cadenas, etc.). El acceso a los elementos del array es muy rápido. Un array suele tener un tamaño fijo. Una vez definido el tamaño de la matriz al principio, puede que no sea posible aumentar el tamaño de la matriz sin crear una nueva matriz más grande y copiar todos los valores en la nueva matriz. En informática, una estructura de datos de matriz o simplemente una matriz es una estructura de datos que consiste en una colección de elementos (valores o variables), cada uno identificado por al menos un índice o clave de matriz. Un array se almacena de forma que la posición de cada elemento pueda calcularse a partir de su tupla de índices mediante una fórmula matemática.

Por ejemplo, una matriz de 10 variables enteras, con índices de 0 a 9, puede almacenarse como 10 palabras en las direcciones de memoria 2000, 2004, 2008, 2036, de modo que el elemento con índice i tiene la dirección 2000 + 4 × i.

Como el concepto matemático de matriz puede representarse como una cuadrícula bidimensional, las matrices bidimensionales también se denominan a veces matrices. En algunos casos se utiliza el término "vector" en informática para referirse a una matriz, aunque el equivalente matemático más correcto son las tuplas y no los vectores. Las matrices se utilizan a menudo para implementar tablas, especialmente tablas de búsqueda; la palabra tabla se utiliza a veces como sinónimo de matriz.

Las matrices se encuentran entre las estructuras de datos más antiguas e importantes, y se utilizan en casi todos los programas. También pueden utilizarse para implementar muchas otras estructuras de datos, como listas y cadenas. Aprovechan la lógica de direccionamiento de los ordenadores. En la mayoría de los ordenadores modernos y en muchos dispositivos de almacenamiento externo, la memoria es una matriz unidimensional de palabras, cuyos índices son sus direcciones. Los procesadores, especialmente los vectoriales, suelen estar optimizados para las operaciones de matriz.

Las matrices son útiles porque los índices de los elementos pueden calcularse en tiempo de ejecución. Entre otras cosas, esta característica permite que una sola sentencia iterativa procese un número arbitrario de elementos de un array. Por esta razón, se requiere que los elementos de una estructura de datos de array tengan el mismo tamaño y que utilicen la misma representación de datos. El conjunto de tuplas de índice válidas y las direcciones de los elementos (y, por tanto, la fórmula de direccionamiento de los elementos) suelen ser fijos, aunque no siempre, mientras el array está en uso.

El término array se utiliza a menudo para referirse al tipo de datos array, un tipo de datos proporcionado por la mayoría de los lenguajes de programación de alto nivel que consiste en una colección de valores o variables que pueden ser seleccionados por uno o más índices calculados en tiempo de ejecución. Los tipos de array suelen implementarse mediante estructuras de array; sin embargo, en algunos lenguajes pueden implementarse mediante tablas hash, listas enlazadas, árboles de búsqueda u otras estructuras de datos.

Lista vinculada

Una estructura de datos enlazados es un conjunto de información/datos vinculados entre sí por referencias. Los datos suelen llamarse nodos. Las referencias suelen llamarse enlaces o punteros. A partir de ahora, se utilizarán las palabras nodo y puntero para estos conceptos.

En las estructuras de datos enlazadas, los punteros sólo se desreferencian o se comparan para comprobar la igualdad. Por lo tanto, las estructuras de datos enlazadas son diferentes de las matrices, que requieren sumar y restar punteros.

Las listas enlazadas, los árboles de búsqueda y los árboles de expresión son estructuras de datos enlazadas. También son importantes en algoritmos como la ordenación topológica y la unión de conjuntos.

Pila

Una pila es una estructura de datos básica que puede pensarse lógicamente como una estructura lineal representada por una pila física real, una estructura en la que la inserción y la eliminación de elementos tiene lugar en un extremo llamado parte superior de la pila. El concepto básico se puede ilustrar pensando en el conjunto de datos como una pila de platos o libros en la que sólo se puede sacar el elemento superior de la pila para eliminar cosas de ella. Esta estructura se utiliza en toda la programación.

La implementación básica de una pila también se denomina estructura "Last In First Out"; sin embargo, existen diferentes variaciones de implementaciones de pila.

Hay básicamente tres operaciones que se pueden realizar en las pilas. Son:

insertar ("empujar") un elemento en una pila
eliminar ("popping") un elemento de la pila
mostrar el contenido del elemento superior de la pila ("peeking")

Cola de espera

Una cola es un tipo de datos abstracto o una estructura de datos lineal, en la que el primer elemento se inserta desde un extremo (la "cola"), y la eliminación del elemento existente tiene lugar desde el otro extremo (la "cabeza"). Una cola es una estructura "First In First Out". "Primero en entrar, primero en salir" significa que los elementos puestos en la cola primero saldrán, y los elementos puestos en la cola en último lugar saldrán. Un ejemplo de cola son las filas de personas que esperan. La primera persona de la cola es la primera, y la última, la última.

El proceso de añadir un elemento a una cola se llama "enqueuing" y el proceso de eliminar un elemento de una cola se llama "dequeuing".

Gráfico

Un grafo es un tipo de datos abstracto que pretende implementar los conceptos de grafo e hipergrafo de las matemáticas.

Una estructura de datos de grafos consiste en un conjunto finito (y posiblemente mutable) de pares ordenados, llamados aristas o arcos, de ciertas entidades llamadas nodos o vértices. Como en matemáticas, se dice que una arista (x,y) apunta o va de x a y. Los nodos pueden formar parte de la estructura del grafo, o pueden ser entidades externas representadas por índices o referencias enteras. Una estructura de datos de grafos también puede asociar a cada arista algún valor, como una etiqueta simbólica o un atributo numérico.

Árbol

El árbol es una de las estructuras de datos avanzadas más potentes. Suele aparecer en temas avanzados como la Inteligencia Artificial (IA) y el diseño. Sorprendentemente, el árbol es importante en una aplicación mucho más básica: el mantenimiento de un índice eficiente.

Cuando se utiliza un árbol es muy probable que se utilice un índice. El tipo de índice más sencillo es una lista ordenada de campos clave. Un árbol normalmente tiene una estructura definida. En el caso de un árbol binario, se puede utilizar una búsqueda binaria para localizar cualquier elemento sin tener que mirar todos los elementos.

El tipo de datos árbol es un tipo de grafo, lo que significa que muchos algoritmos hechos para atravesar un grafo también funcionan con un árbol, sin embargo, los algoritmos pueden ser muy similares y deben tener un nodo de inicio dedicado, es decir, el nodo sin otros nodos que lo vinculen.

El problema con una simple lista ordenada se produce cuando se empiezan a añadir nuevos elementos y hay que mantener la lista ordenada; puede hacerse de forma razonablemente eficiente, pero requiere algunas modificaciones. Además, un índice lineal no es fácil de compartir porque hay que "bloquear" todo el índice cuando un usuario lo edita, mientras que se puede bloquear una "rama" de un árbol, dejando las otras ramas editables por otros usuarios (ya que no pueden ser afectadas).

Tabla Hash

Una tabla hash es una matriz en la que cada índice apunta a una lista enlazada basada en un valor hash. Un valor hash es un valor determinado por una función hash. Una función hash determina un valor único basado en los datos que almacena. Esto permite acceder a los datos en tiempo constante porque el ordenador siempre sabe dónde buscar.

Preguntas y respuestas

P: ¿Qué es una estructura de datos?

R: Una estructura de datos es la organización e implementación de valores e información en un ordenador de forma que se pueda entender y trabajar con ella fácilmente.

P: ¿En qué se diferencian las estructuras de datos de los tipos de datos abstractos?

R: Las estructuras de datos son las implementaciones de tipos de datos abstractos en un entorno concreto y físico.

P: ¿Cómo utilizan algoritmos las estructuras de datos?

R: Las estructuras de datos utilizan algoritmos para implementar tipos de datos abstractos en un entorno concreto.

P: ¿Puede dar un ejemplo de estructura de datos?

R: Una lista enlazada es un ejemplo de estructura de datos, que contiene un "puntero" o "referencia" entre cada nodo de información.

P: ¿Cuál es la finalidad de que las estructuras de datos estén optimizadas para determinadas operaciones?

R: Las estructuras de datos suelen optimizarse para determinadas operaciones con el fin de mejorar la eficacia y la velocidad del código.

P: ¿Por qué es importante en programación encontrar la mejor estructura de datos?

R: Encontrar la mejor estructura de datos es importante en programación, ya que puede influir significativamente en la eficacia y la velocidad del código a la hora de resolver un problema.

P: ¿Cuál es la definición de estructura de datos en términos sencillos?

R: La estructura de datos es una forma sistemática de almacenar datos en un ordenador para que sea más fácil comprenderlos y trabajar con ellos.