#estructuras de datos

ESTRUCTURAS DE DATOS:

DATO: Es una expresión general que describe los objetos con los cuales opera una computadora. Se refiere a la representación de algún hecho, concepto o entidad real.

Estas pueden tomar diferentes formas, por ejemplo: palabras, números, o dibujos.

ESTRUCTURAS DE DATOS: Son las diversas maneras de representar un objeto en la computadora; es decir, la forma en que se organizan los datos para ser manipulados en ella. Estos datos pueden ser constantes o variables.

CONSTANTES: Son objetos cuyo valor permanece invariable a lo largo de la ejecución de un programa. Una constante es la denominación de un valor concreto.

VARIABLES: Son objetos cuyo valor puede ser modificado a lo largo de la ejecución de un programa.

Los tipos de datos más comunes son:

1.- SIMPLE: ENTERO, REAL, CARÁCTER, y LÓGICO.

El próximo 13 de junio comienza en Coursera el curso Algorithms, Part I, que cubre varios tópicos introductorios de algoritmos y estructuras de datos. Como el mismo sitio dice:

An introduction to fundamental data types, algorithms, and data structures, with emphasis on applications and scientific performance analysis of Java implementations. Specific topics covered include: union-find algorithms; basic iterable data types (stack, queues, and bags); sorting algorithms (quicksort, mergesort, heapsort) and applications; priority queues; binary search trees; red-black trees; hash tables; and symbol-table applications.

Para los tópicos de programación competitiva son temas muy introductorios, pero para quienes deseen comenzar (y aprender a programar en general) puede ser muy útil :-)

La segunda parte del curso, Algorithms, Part II es más avanzado y cubre tópicos útiles y más interesantes. Como el sitio dice:

Part II focuses on graph and string-processing algorithms. Topics include depth-first search, breadth-first search, topological sort, Kosaraju-Sharir, Kruskal, Prim, Dijkistra, Bellman-Ford, Ford-Fulkerson, LSD radix sort, MSD radix sort, 3-way radix quicksort, multiway tries, ternary search tries, Knuth-Morris-Pratt, Boyer-Moore, Rabin-Karp, regular expression matching, run-length coding, Huffman coding, LZW compression, and the Burrows-Wheeler transform.

La segunda parte del curso sigue vigente, y la nueva iteración comienza en octubre. Mientras esté vigente es posible acceder al material, pero una vez terminado no se podrá acceder hasta la próxima iteración.

Cursos muy recomendados para comenzar a aprender algoritmos y estructuras de datos :-)

Quiero realizar por medio de este post algo que he tenido en mente desde hace muchos, muchos meses:

En 2011 estudié, casi absolutamente por mi propia cuenta, ciertas estructuras de datos básicas para mis estudios universitarios en ciencias computacionales. Fruto de mis esfuerzos, junto con el increíble apoyo de mis amigos, produje algunas muestras de código en C para ilustrar como funcionan algunas de las estructuras y algoritmos que estudié. Últimamente, leyendo ciertos archivos viejos en mi  computadora, me volví a encontrar con mis programas... y al recordar los buenos y laboriosos tiempos que tuve elaborándolos, me he animado a compartirlos con esperanzas de que puedan resultar del más remoto provecho alguno, quizá, a personas alrededor del mundo, a otros estudiantes universitarios que tengan que experimentar el mismo trance que yo tuve años atrás.

Aclaro que el código es feo, amatéurico, está inoptimizado, es impresentable, y potencialmente puede romper cosas (AKA: lol en serio estás usando scanf lol lol lol) dado que efectivamente no refleja adecuadamente mis habilidades (o falta de las mismas) actuales como programador. No obstante, he hecho mi mejor esfuerzo por escribir documentación explícita y de bajo nivel que ayude, espero a explicar mejor como funcionan las estructuras y algoritmos usados. Inclusive he tenido este código en mi carpeta pública de Dropbox desde hace mucho, y algunos de ustedes probablemente ya lo han visto, pero no he querido dejar pasar el tiempo sin indexar y publicar mi información en donde pueda ser mejor vista. Otra vez, espero que sea del más remoto uso posible a alguien allá afuera.

HERE'S THE HOT STUFF!!!!!!!!!!!!

Proveo el código bajo una licencia abierta, libre de restricciones, en lo que considero una licencia informal inspirada por los principios ejemplificados por GPL y los estándares de open source, pero sin nada de la, eh, formalidad y realidad y es algo que existe-dad, que llamo...

GP-DWTFYWWMCIDGAFIYRIOMOFIIHYFBDCIAOMFSB

(Siglas de: General Public Do Whatever The Fuck You Want With My Code I Don't Give A Fuck If You Rip It Off Matter Of Fact If It Helps You Fine But Don't Complain If Any Of My Flimsy Shit Breaks)

Así que... eh, adelante. Digo, me imagino que vincular de vuelta a este post y dar crédito, desde sus blogues o facebookes o twitterns si les funciona es apreciado, pero, saben, realmente no importa.

...bueno bye.

PS. Sí, sé que no tengo un programa ilustrando el algoritmo de Djikstra, grafos ni árboles dinámicos, esos programas son triviales de implementar con el trabajo presentado hoy, y, eeh... es que se los comió mi perro computacional.

UPDATE (27/2/13): Adicionalmente de los (no) existentes términos bajo los cuales he licensado mi codigo, lo doble licencío bajo los términos de la licencia de software de Beerware. Aplicable a todos los programas, he hecho un anexo con la licencia en el folder de Dropbox. ¡Feliz programación!

UPDATE (29/6/15): Sí! Lo sé! Yo también me estoy preguntando por qué, pero sucede que ahora ya se control de versiones y me decidí a subir este código a github. Más de tres años después de la última actualización, que disfruten!