Estructuras de datos: la columna vertebral de tu código

Cuando empiezas a programar, uno de los temas que tarde o temprano aparece en tu camino son las estructuras de datos. Y aunque suenen un poco intimidantes, en realidad son herramientas que usas todo el tiempo, incluso sin darte cuenta.

¿Alguna vez hiciste una lista de compras en tu app favorita? ¿Has buscado algo por nombre en una base de datos? Entonces, ya has usado estructuras de datos.

¿Qué son las estructuras de datos?

Una estructura de datos es una forma organizada de almacenar y acceder a datos en tu programa.

Así como en la vida real tienes cajas, carpetas y estanterías para ordenar tus cosas, en programación necesitas estructuras que te permitan guardar, buscar, modificar y eliminar datos de forma eficiente.

No se trata solo de “guardar cosas”, sino de cómo las guardas para que tu código sea más rápido, claro y escalable.

¿Por qué son tan importantes las estructuras de datos?

Sin estructuras de datos, tus programas serían un caos. Imagínate tener que buscar un contacto en tu lista sin ningún orden o sin saber dónde empezar.

Utilizar la estructura adecuada:

• mejora el rendimiento,
• reduce errores,
• y hace tu código más fácil de mantener.

En proyectos complejos, elegir bien la estructura de datos puede ser la diferencia entre un sistema ágil y uno lento como tortuga con jet lag.

Clasificación general de las estructuras de datos

Para que no te pierdas, podemos agruparlas en dos grandes categorías:

1. Estructuras lineales

Los datos se organizan uno detrás del otro.

• Listas: secuencia de elementos (pueden repetirse, ordenarse, modificarse).
• Pilas (stacks): el último que entra es el primero que sale (LIFO).
• Colas (queues): el primero que entra es el primero que sale (FIFO).

2. Estructuras no lineales

Aquí los datos tienen una organización más compleja o jerárquica.

• Árboles: estructuras jerárquicas, como carpetas dentro de carpetas.
• Grafos: elementos conectados por relaciones (útiles en mapas, redes sociales, etc.).

También se consideran:

• Tablas hash (diccionarios, mapas): acceso rápido a datos mediante claves únicas.

Vamos una por una: principales estructuras de datos

Listas

Son como arrays dinámicos. Puedes agregar, quitar o recorrer elementos.

colores = ["rojo", "verde", "azul"]
colores.append("amarillo")
print(colores[1])  # verde

¿Quieres aprender más sobre listas? Aquí tienes un artículo muy claro sobre listas en programación.

Pilas

Imagina una torre de platos. El último que pones encima es el primero que quitas.

pila = []
pila.append("documento1")
pila.append("documento2")
ultimo = pila.pop()
print(ultimo)  # documento2

Se usan, por ejemplo, en la navegación del historial de un navegador.

Colas

Como en la fila del banco: el primero que llega es el primero que se atiende.

from collections import deque

cola = deque()
cola.append("cliente1")
cola.append("cliente2")
atendido = cola.popleft()
print(atendido)  # cliente1

Muy útiles en procesos que se ejecutan en orden, como las tareas de impresión.

Diccionarios o mapas

Ya los vimos antes, pero vale la pena repetir: te permiten acceder a un valor por su clave.

usuario = {"nombre": "Lina", "edad": 35}
print(usuario["edad"])  # 35

Para una explicación más completa, puedes leer el artículo sobre diccionarios en programación.

Conjuntos (sets)

Almacenan elementos únicos y desordenados. Perfectos cuando necesitas evitar duplicados.

numeros = {1, 2, 3}
numeros.add(2)
print(numeros)  # {1, 2, 3}

Árboles

Una estructura jerárquica donde cada nodo tiene uno o varios hijos. Se usa en buscadores, exploradores de archivos y bases de datos.

El más conocido: el árbol binario de búsqueda (BST), ideal para buscar datos rápidamente.

Grafos

Una estructura avanzada donde los elementos (nodos) están conectados mediante aristas. Se usan en:

• Redes sociales
• Mapas GPS
• Recomendaciones (como las de Netflix)

Aunque puede sonar complejo, muchos sistemas modernos dependen directamente de los grafos para funcionar.

¿Cómo saber qué estructura usar?

Esa es la pregunta del millón, pero no es tan difícil si tienes en cuenta:

Situación	Estructura recomendada
Necesitas guardar elementos ordenados	Lista / Array
Solo accedes al último elemento	Pila
Procesas datos en orden de llegada	Cola
Asocias valores a claves	Diccionario / Mapa
Evitas duplicados	Conjunto
Manejas jerarquías	Árbol
Modelas relaciones complejas	Grafo

No te preocupes si al principio dudas. Con práctica, sabrás cuál usar de forma natural.

Errores comunes

Dominar estructuras de datos no es difícil, pero hay algunas trampas que deberías evitar:

• Usar una lista cuando necesitas búsquedas rápidas (mejor usa un diccionario).
• Usar estructuras muy pesadas para problemas simples.
• No entender las implicaciones de rendimiento.
• Querer memorizar en lugar de practicar con ejemplos reales.

La teoría sirve, pero la práctica es lo que solidifica tu conocimiento.

¿Cómo aprender estructuras de datos?

Aquí van algunos consejos que te van a servir:

• Empieza con listas, pilas y colas.
• Intenta implementar estructuras tú mismo, sin librerías.
• Haz ejercicios como ordenar, buscar, invertir, filtrar datos.
• Usa visualizaciones (como Visualgo.net o CS50 Visualizer).
• Aplica estructuras en tus propios proyectos personales.

Y si estás en un punto donde te interesa saber qué se espera de ti en cada etapa como programador, este artículo sobre lo que se espera de un desarrollador de software en cada nivel te puede dar claridad.

Conclusión

Las estructuras de datos no son solo “cosas de la universidad”. Son herramientas del día a día de cualquier desarrollador que quiera escribir código limpio, eficiente y útil.

Dominar estas estructuras te permitirá:

• resolver problemas más rápido,
• construir aplicaciones más potentes,
• y, por qué no, impresionar a tu equipo en entrevistas técnicas.

Así que no las veas como teoría aburrida. Míralas como tus aliadas para ser un mejor programador.

Y ahora que tienes la base, ¿cuál estructura vas a dominar primero?