11 de mayo - 17 de mayo

Estructuras de Datos: Listas, Tuplas, Diccionarios y Conjuntos

De la variable individual al dato organizado: cuatro estructuras, una idea unificadora (el TAD) y un primer asomo a procesos y threads

Esta semana estudiamos las cuatro estructuras de datos integradas en el núcleo de Python: la lista (list), la tupla (tuple), el diccionario (dict) y el conjunto (set). No son cuatro nombres diferentes para lo mismo: cada una resuelve un problema distinto, tiene una representación interna distinta y exhibe un perfil de complejidad distinto para sus operaciones. La elección entre ellas es una decisión técnica que afecta la corrección y la eficiencia del programa.

Detrás de las cuatro estructuras hay una idea conceptual más general : el tipo abstracto de datos (TAD). Un TAD describe qué hace una estructura —qué operaciones expone, qué garantiza cada una— sin comprometerse con cómo está implementada por dentro. Es la separación entre interfaz e implementación, una de las ideas fundacionales de la ciencia de la computación.

Cierran esta semana dos conceptos del sistema operativo que vamos a presentar como anticipo de la Semana 11. La pregunta motivadora es: cuando ejecutamos un programa Python —por ejemplo, un script que usa nuestras estructuras de datos—, ¿qué ofrece el SO para que ese programa se ejecute en paralelo con otros, sin interferir con ellos? La respuesta involucra dos abstracciones: el proceso y el thread.

Visualizador interactivo de estructuras internas de Python: listas como arrays dinámicos y diccionarios como hash tables

Los problemas de esta semana ejercitan las cuatro estructuras de datos integradas de Python —list, tuple, dict y set— en sus aplicaciones canónicas. El eje temático es la elección de estructura: cada problema admite múltiples soluciones funcionalmente correctas, pero solo una o dos son adecuadas en términos de complejidad asintótica y legibilidad. La «elección correcta» no es opinión: surge de un análisis previo del perfil de operaciones que el problema requiere y de las complejidades que ofrece cada estructura.

Los siete problemas están organizados en tres bloques con conexiones deliberadas: el Bloque A construye los cimientos —listas, tuplas, matrices y la primera trampa del aliasing—; el Bloque B ataca las dos estructuras hash —diccionarios y conjuntos— en sus aplicaciones más frecuentes y revisita explícitamente el problema de tabla de frecuencias de la Semana 6 para apreciar empíricamente cuánto cambia la solución; y el Bloque C cierra con tres ejercicios de naturaleza distinta: comprensiones aplicadas a un grafo, materialización del concepto de TAD con dos implementaciones equivalentes, y análisis crítico de cinco soluciones generadas por IA generativa con errores comunes. Se agrega una sección de Desafíos extracurriculares grupales con cuatro propuestas que profundizan temas introducidos conceptualmente en la teoría pero no implementados en los problemas obligatorios (mini-implementación de hash table, similaridad de Jaccard, detección de anagramas con clave canónica, modelado de inventario distribuido).