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Las 30 mejores preguntas y respuestas de entrevistas sobre estructuras de datos para 2025
Supongamos que estás construyendo una canalización de datos para un modelo de aprendizaje automático. Necesitas encontrar la mejor manera de almacenar y encontrar todos los datos para entrenar ese modelo. ¡Ahí es donde entran en juego las estructuras de datos!
Las estructuras de datos proporcionan formas eficaces de organizar, almacenar y manipular datos. Elegir la estructura de datos correcta puede influir en el rendimiento, el uso de memoria y la eficacia de tu canalización.
Dado que cada vez se buscan más expertos en datos en la industria, este artículo te proporcionará una guía completa de preguntas para entrevistas sobre estructura de datos, que abarca temas desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.
¿Qué son las estructuras de datos y por qué son importantes?
Las estructuras de datos son formatos especializados para organizar y almacenar datos. Definen cómo se organizan e interconectan los elementos de los datos, lo que influye en la eficacia con la que puedes acceder a ellos y modificarlos.
Puedes pensar en las estructuras de datos como planos para organizar la información. Al igual que la forma en que ordenas tus pertenencias en tu casa hace que sea fácil encontrarlas rápidamente, las estructuras de datos determinan cómo se colocan y enlazan los elementos de datos dentro de la memoria de un ordenador y la rapidez con que puedes buscar, insertar o borrar datos.
Entonces, ¿por qué deberías dominar las estructuras de datos? Las estructuras de datos son fundamentales para la informática. Desempeñan un papel importante en la construcción de sistemas escalables y eficientes. Además, muchos algoritmos dependen de estructuras de datos específicas para su aplicación eficaz.
Según mi propia experiencia, son esenciales para tener éxito en campos como la ingeniería de software, la ciencia de datos y la ingeniería de datos. Las entrevistas de trabajo suelen evaluar la capacidad de los candidatos para resolver problemas y su comprensión de los conceptos básicos de la informática, siendo especialmente valioso un buen conocimiento de las estructuras de datos.
Aprende Python desde cero
Preguntas básicas de la entrevista sobre estructuras de datos
Para demostrar tu comprensión de las estructuras de datos básicas, debes tener mucha confianza en las estructuras básicas y sus implementaciones. Preguntas como las siguientes pondrán a prueba tu capacidad para explicar estas ideas y demostrar tus conocimientos.
¿Cuáles son los distintos tipos de estructuras de datos?
Las estructuras de datos se clasifican en
- Estructuras lineales de datos: Una estructura de datos se considera lineal si todos sus elementos están ordenados secuencialmente. En las estructuras de datos lineales, los elementos se almacenan de forma no jerárquica, donde cada elemento tiene un predecesor y un sucesor, excepto el primero y el último.
- Estructuras de datos no lineales: Una estructura de datos no lineal no forma una secuencia, sino que cada elemento está conectado a otros dos o más elementos en una disposición no lineal. Los elementos de datos no están organizados en una estructura secuencial.
Explica la diferencia entre una matriz y una lista enlazada.
Las matrices y las listas enlazadas son dos formas de almacenar grupos de elementos, pero funcionan de forma diferente. Veamos las principales diferencias:
- Matrices. Actúan como una fila de cajas en memoria, permitiendo un acceso rápido a los elementos por índice, con una complejidad temporal de O(1). Sin embargo, añadir o quitar elementos del centro es un reto porque requiere desplazar otros elementos.
- Listas enlazadas. Constan de nodos, donde cada nodo contiene un elemento y apunta al siguiente. Esto facilita la inserción o eliminación de elementos sin afectar a toda la lista, pero encontrar un elemento lleva más tiempo, con una complejidad temporal de O(n).
¿Qué es una pila?
Una pila es una lista ordenada en la que puedes añadir o eliminar elementos en un extremo, conocido como la parte superior. Es una estructura de datos recursiva que mantiene un puntero a su elemento superior. Una pila suele denominarse lista de último en entrar, primero en salir (LIFO), lo que significa que el elemento que se añada primero será el último en eliminarse.
Las pilas pueden utilizarse para varias aplicaciones, como la evaluación de expresiones, el retroceso, la gestión de memoria y las llamadas y retornos de funciones.
¿Cómo se implementa una pila utilizando una matriz?
Puedes implementar una pila utilizando una matriz aprovechando el principio LIFO. Piensa en la matriz como en un contenedor, con un extremo actuando como la parte superior de la pila.
Cuando quieras añadir un elemento, utiliza la operaciónempujar para colocarlo en la parte superior. Si necesitas retirar un elemento, basta con que utilices la operación pop de para sacarlo de la parte superior .
En el siguiente ejemplo, la función empujar se implementa con el método append()
de Python:
my_stack = []
item = 1
my_stack.append(item)
my_stack.pop()
Si sigues la posición de la parte superior con un índice, puedes hacer que estas operaciones sean rápidas y eficaces.
Explica el concepto de cola y sus implementaciones habituales en Python.
Una cola es una estructura de datos FIFO (primero en entrar, primero en salir), lo que significa que el primer elemento que se añade es el primero que se elimina. Puedes pensar en ello como en la cola de una tienda: la gente entra por detrás y sale por delante.
En Python, puedes implementar una cola utilizando diferentes técnicas:
- Utilizando una matriz o lista y aprovechando los métodos
append()
ypop()
:
my_queue = []
item = 1
# Enqueue
my_queue.append(item)
# Dequeue
my_queue.pop(0)
- Utilizando
deque()
de la bibliotecacollections
, que realiza las funcionesappend()
ypop()
más rápidamente que las listas:
from collections import deque
my_queue = deque()
item = 1
# Enqueue
my_queue.append(item)
# Dequeue
my_queue.popleft()
- Utilizando el módulo incorporado
queue.Queue
:
from queue import Queue
my_queue = Queue(maxsize = 3)
# Enqueue
my_queue.put(item)
# Dequeue
my_queue.get()
¿Qué es un árbol de búsqueda binario (BST) y cómo funciona?
Un árbol binarioes una estructura de datos en la que cada nodo tiene como máximo dos hijos: un hijo izquierdo y un hijo derecho. Entonces, un árbol binario de búsqueda (BST) es un tipo específico de árbol binario que tiene distintas propiedades de ordenación:
- El subárbol izquierdo de cualquier nodo contiene únicamente nodos con claves menores que la clave de ese nodo.
- El subárbol derecho de cualquier nodo contiene únicamente nodos con claves que superan la clave de ese nodo.
- Tanto el subárbol izquierdo como el derecho también deben ajustarse a la estructura de los árboles de búsqueda binarios.
Estas propiedades facilitan operaciones eficientes, como la búsqueda, la inserción y la eliminación, que suelen alcanzar una complejidad temporal de O(log n) en árboles equilibrados.
Árbol de búsqueda binario. Imagen del autor.
Explica el concepto de hashing y sus aplicaciones.
El hashing es una técnica que toma datos de cualquier tamaño y los convierte en un valor de tamaño fijo llamado valor hash mediante una función hash.
Un uso común del hashing es en las tablas hash, donde ayuda a emparejar claves con ubicaciones específicas en una matriz, facilitando encontrar y recuperar datos rápidamente. El hashing puede tener muchas aplicaciones, desde ayudar a asegurar las contraseñas en criptografía hasta mantener los datos organizados mediante la deduplicación.
¿Qué es un montón y cuáles son sus usos más comunes?
Un montón es una estructura de datos que se parece a un árbol y sigue unas reglas especiales.
En un max-heap, el valor de un nodo padre siempre es mayor o igual que los valores de sus hijos. En unminiapilamiento , el valor del padre es menor o igual que el de sus hijos .
Los montones se utilizan a menudo para crear colas de prioridad, que ayudan a ordenar los elementos en función de su importancia o valor. También son importantes para la ordenación en montón, que es un método para organizar los datos de forma eficaz.
Un miniapilamiento es aquel en el que todos los nodos padre son más pequeños que los hijos por Autor.
Preguntas de la entrevista sobre estructuras de datos intermedias
Una vez cubiertos los conceptos básicos, pasemos a algunas preguntas de la entrevista sobre estructuras de datos de nivel intermedio que exploran tu competencia técnica en la aplicación y el uso de estos conceptos fundamentales.
¿Cómo equilibrarías un árbol de búsqueda binario?
Un árbol de búsqueda binario equilibrado mantiene una altura relativamente igual entre sus subárboles izquierdo y derecho. Equilibrar un BST es muy importante para mantener la eficacia de las operaciones de búsqueda, inserción y eliminación.
Para lograr el autoequilibrio se suelen utilizar técnicas como los árboles AVL y los árboles rojo-negro. Los árboles AVL mantienen una diferencia de altura de 1 como máximo entre los subárboles izquierdo y derecho de cualquier nodo, mientras que los árboles rojo-negro tienen restricciones de equilibrio más estrictas.
¿Cómo implementarías una miniapilación en Python?
Existen múltiples enfoques para resolver este reto. El siguiente código de Python muestra cómo implementaría un miniapilamiento utilizando una lista.
Las operaciones clave son la inserción, que añade un elemento manteniendo la propiedad de mínimo del montón, y la extracción del elemento mínimo, que elimina la raíz y reorganiza el árbol para restablecer la propiedad de mínimo del montón:
class MinHeap:
def __init__(self):
self.heap = []
def __len__(self): # Get the size of the heap
return len(self.heap)
def __parent(self, i): # Get the parent index
return (i - 1) // 2
def __left(self, i): # Get the left child index
return 2 * i + 1
def __right(self, i): # Get the right child index
return 2 * i + 2
def __swap(self, i, j): # Swap two elements
self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]
def __heapify_up(self, i): # Restore min-heap property after insertion
while i > 0 and self.heap[i] < self.heap[self.__parent(i)]:
self.__swap(i, self.__parent(i))
i = self.__parent(i)
def __heapify_down(self, i): # Restore min-heap property after extraction
while True:
smallest = i
left = self.__left(i)
right = self.__right(i)
if left < len(self) and self.heap[left] < self.heap[smallest]:
smallest = left
if right < len(self) and self.heap[right] < self.heap[smallest]:
smallest = right
if smallest != i:
self.__swap(i, smallest)
i = smallest
else:
break
def insert(self, val): # Insert a value into the heap
self.heap.append(val)
self.__heapify_up(len(self) - 1)
def extract_min(self): # Extract the minimum value from the heap
if not self.heap:
return None
min_val = self.heap[0]
self.heap[0] = self.heap[-1]
self.heap.pop()
self.__heapify_down(0)
return min_val
Explicar el concepto de triada y sus aplicaciones
Un trie, también conocido como árbol de prefijos, es una estructura de datos arborescente diseñada para la recuperación eficaz de cadenas y la correspondencia de prefijos.
En un trie, cada nodo representa un único carácter, y los caminos desde la raíz a los nodos corresponden a cadenas completas. Las pruebas se utilizan habitualmente en diversas aplicaciones, como las funciones de autocompletar, las herramientas de corrección ortográfica y la implementación de diccionarios.
Un trie, donde cada nodo representa un único carácter que se conecta para formar una cadena. Imagen del autor.
¿Cómo implementarías una tabla hash con resolución de colisiones?
En las tablas hash, se produce una colisión cuando dos claves diferentes producen el mismo índice. Para solucionarlo, tienes que utilizar una función hash para asignar claves a índices concretos de una matriz.
Según mi experiencia, existen varios métodos para resolver las colisiones, como el encadenamiento, en el que los elementos que colisionan se almacenan en una lista enlazada en el índice correspondiente, y el direccionamiento abierto, que consiste en encontrar el siguiente hueco disponible en la matriz mediante métodos de sondeo, como el sondeo lineal, el sondeo cuadrático o el doble hashing.
Explica el concepto de gráfico y sus diferentes representaciones.
Un grafo es una estructura de datos formada por una colección de vértices, también llamados nodos, interconectados por aristas. Esta estructura es útil para ilustrar las relaciones y conexiones entre varias entidades.
- Matriz de adyacencia. Es una forma de representar un gráfico utilizando una matriz bidimensional. Cadaelemento de la matriz muestra si hay una arista entre dos vértices. Si miras la fila del vértice i y la columna del vértice j, el valor que hay allí te dice si hay una conexión directa. Un cero significa que no hay conexión, mientras que un número positivo muestra el peso de esa arista.
- Lista de adyacencia. En este caso, utiliza una lista de listas. Cada índice de la lista principal representa un vértice; las listas interiores muestran con qué otros vértices está conectado directamente. Esta forma de organizar la información suele ser más eficiente en cuanto a memoria que la matriz de adyacencia, sobre todo en el caso de grafos dispersos, porque sólo lleva la cuenta de las conexiones reales en lugar de incluir todas las posibles.
¿Cómo se realiza una búsqueda en profundidad y en amplitud en un grafo?
La búsqueda en profundidad (DFS ) es un algoritmo que explora un grafo o árbol profundizando en cada rama antes de retroceder. Puede implementarse utilizando una pila explícita o mediante recursividad. La complejidad temporal es O(V + E), donde V es el número de vértices y E es el número de aristas, lo que significa que puede ser necesario examinar todos los vértices y aristas.
La búsqueda en profundidad (BFS) explora sistemáticamente todos los nodos del nivel de profundidad actual antes de pasar al siguiente nivel. Es eficaz para encontrar el camino más corto en grafos no ponderados y suele implementarse utilizando una cola. Al igual que DFS, BFS tiene una complejidad temporal de O(V + E), ya que requiere una revisión de todos los vértices y aristas.
Describe las ventajas y desventajas de los distintos algoritmos de ordenación.
Los algoritmos de ordenación son esenciales para un procesamiento eficaz de los datos, ya que permiten realizar búsquedas más rápidas, mejorar el análisis de los datos y facilitar su visualización. En lo que respecta a los algoritmos de clasificación, veo que hay que tener en cuenta importantes compensaciones:
- La ordenación burbuja es sencilla, pero es realmente lenta para estructuras de datos grandes, ya que tiene una complejidad temporal de O(n^2).
- Combinar ordenación hace un trabajo mucho mejor, ya que se ejecuta en O(n log n) pero necesita algo más de espacio, ya que se basa en matrices temporales para recomponerlo todo.
- La ordenación rápida suele funcionar muy bien, y además se ejecuta en tiempoO(n log n) de media. Pero en el peor de los casos, será lento con Tiempo O(n^2 ) si eliges elementos pivotantes incorrectos.
Te dejo aquí algunas implementaciones de Python:
# Bubble sort implementation
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
# Helper method for the quick sort implementation
def partition(arr, low, high):
i = (low-1)
pivot = arr[high]
for j in range(low, high):
if arr[j] <= pivot:
i = i+1
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
return (i+1)
# Quick sort implementation
def quick_sort(arr, low, high):
if len(arr) == 1:
return arr
if low < high:
pi = partition(arr, low, high)
quick_sort(arr, low, pi-1)
quick_sort(arr, pi+1, high)
return arr
# Helper method for the merge sort implementation
def merge(left, right):
if not left:
return right
if not right:
return left
if left[0] < right[0]:
return [left[0]] + merge(left[1:], right)
return [right[0]] + merge(left, right[1:])
# Merge sort implementation
def merge_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
mid = len(arr)//2
left_half = merge_sort(arr[:mid])
right_half = merge_sort(arr[mid:])
return merge(left_half, right_half)
¿Cómo abordarías el problema de encontrar el camino más corto entre dos nodos de un grafo?
Se pueden utilizar varios algoritmos para encontrar el camino más corto en los grafos.
Para los grafos no ponderados, la búsqueda de amplitud-primera explora eficazmente los nodos capa por capa. Enlos grafos ponderados con aristas no negativas, el algoritmo de Dijkstra identifica el camino más corto examinando primero el vértice más próximo.
El algoritmo de búsqueda A* mejora la eficacia utilizando la heurística para estimar los costes restantes. La elección del algoritmo depende de las características del grafo y de los requisitos específicos del problema.
Preguntas de la entrevista sobre estructuras de datos avanzadas
Exploremos algunas preguntas de entrevista avanzadas para quienes buscan puestos más altos o pretenden demostrar un profundo conocimiento de estructuras de datos especializadas o complejas.
Explica el concepto de programación dinámica y cómo puede aplicarse para resolver problemas relacionados con estructuras de datos.
La programación dinámica es un método utilizado para resolver problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más pequeños que se solapan. En lugar de empezar de cero cada vez, mantienes un registro de las soluciones a esas partes más pequeñas, lo que significa que no tienes que hacer los mismos cálculos repetidamente.
Este método es muy útil para encontrar la subsecuencia común más larga entre dos cadenas o encontrar el coste mínimo para llegar a un punto concreto de una cuadrícula.
Explica el concepto de árbol B y sus ventajas sobre un árbol de búsqueda binario.
Los árboles B son estructuras de datos en árbol equilibradas, diseñadas para un acceso eficaz al disco. Algunas de sus características son:
- Todas las hojas tienen la misma profundidad.
- Cada nodo contiene un número variable de claves dentro de un rango especificado.
- Los nodos internos actúan como estructuras índice que dirigen las búsquedas al subárbol adecuado.
Ofrecen varias ventajas sobre los árboles de búsqueda binarios:
- Reducción de la E/S de disco: Se pueden almacenar varias claves por nodo, minimizando el número de lecturas de disco necesarias para localizar una clave concreta.
- Rendimiento mejorado: Para conjuntos de datos más grandes, su capacidad para manejar más claves por nodo se traduce en menos niveles en el árbol y búsquedas más rápidas.
Describe el concepto de ordenación topológica y sus aplicaciones.
La ordenación topológica es un algoritmo utilizado para ordenar los vértices de un grafo acíclico dirigido (DAG) de forma que si hay una arista desde el vértice u al vértice ventonces u aparece antes que v en el orden.
Este algoritmo puede utilizarse en diversas aplicaciones, una de las más comunes es la programación de tareas, donde ayuda a determinar la secuencia de tareas que deben realizarse en un proyecto. Escribí sobre este tema en mi entrada de blog en profundidad sobre los grafos acíclicos dirigidos.
Describe la diferencia entre una minicola y una cola prioritaria.
A árbol de mínimos es una implementación específica de una cola prioritaria y se define como un árbol binario completo en el que el valor de cada nodo es menor o igual que los valores de sus hijos, lo que permite realizar operaciones eficientes al encontrar y extraer el elemento mínimo.
Por otro lado, una cola de prioridad es una estructura de datos abstracta que permite la inserción de elementos con una prioridad asociada, siendo los elementos retirados de la cola por orden de su prioridad. Las minicolas son una forma habitual de implementar colas prioritarias debido a su capacidad para gestionar estas operaciones de forma eficiente.
Explica el concepto de estructura de datos de conjunto disjunto y sus aplicaciones.
Una estructura de datos de conjuntos disjuntos, también conocida como estructura de datos de búsqueda-unión, mantiene una colección de conjuntos disjuntos. Esta estructura de datos admite dos operaciones principales:
- Encuentra: Determina a qué conjunto pertenece un elemento concreto.
- Unión: Fusiona dos conjuntos en uno solo.
Hay muchas aplicaciones de los conjuntos de datos disjuntos, pero que yo sepa, las más comunes son el algoritmo de Kruskal para encontrar el árbol de expansión mínima de un grafo y el problema del flujo de red para determinar los componentes conectados dentro de un grafo.
Explica el concepto de árbol de segmentos y sus aplicaciones.
Un árbol de segmentos es una estructura de datos diseñada para facilitar consultas y actualizaciones eficientes de rangos en una matriz. Resulta especialmente útil en situaciones en las que necesitamos realizar repetidamente operaciones como hallar la suma, el mínimo, el máximo o el máximo común divisor en un rango concreto de elementos de la matriz.
Se construye como un árbol binario, donde cada nodo representa un segmento de la matriz. Las hojas del árbol corresponden a elementos individuales de la matriz, mientras que los nodos internos almacenan información que agrega los valores de sus nodos hijos según la operación que se esté realizando. Consiguen complejidad temporal O(log n) tanto para las actualizaciones como para las consultas.
¿Cómo implementarías un árbol de sufijos?
Un árbol de sufijos es una útil estructura de datos que almacena todos los sufijos de una cadena de una forma que ocupa poco espacio. Hace que la búsqueda por cadenas sea rápida y fácil.
Construir un árbol de sufijos suele implicar añadir los sufijos de uno en uno, pero algunas técnicas, como el uso de enlaces de sufijos, ayudan a acelerar el proceso.
Aquí te dejo una implementación en Python:
class SuffixTreeNode:
def __init__(self):
self.children = {} # Dictionary to store child nodes
self.start = 0 # Starting index of the substring represented by the edge
self.end = 0 # Ending index of the substring represented by the edge
class SuffixTree:
def __init__(self, text):
self.root = SuffixTreeNode()
self.text = text + "$" # Append a special character to mark the end
def insert_suffix(self, index):
node = self.root
i = index
while i < len(self.text):
c = self.text[i]
if c not in node.children:
# Create a new child node
new_node = SuffixTreeNode()
new_node.start = i
new_node.end = len(self.text) - 1
node.children[c] = new_node
node = node.children[c]
i += 1
def build_tree(self):
"""
Builds the suffix tree for the given text.
"""
for i in range(len(self.text)):
self.insert_suffix(i)
¿Qué son los quadtrees y cuáles son sus aplicaciones más comunes?
Los Quadtrees son una estructura jerárquica de datos en forma de árbol que subdivide recursivamente un espacio bidimensional en cuatro cuadrantes iguales. Esta técnica de partición espacial es muy eficaz para aplicaciones como el procesamiento de imágenes, la detección de colisiones en juegos y los sistemas de información geográfica para el almacenamiento y la recuperación eficaces de datos espaciales.
Preguntas de la entrevista sobre estructuras de datos basadas en escenarios
Demostrar tus conocimientos sobre estructuras de datos es importante, pero demostrar que sabes cuándo utilizarlas correctamente te hará destacar en la entrevista. En esta sección, repasaremos cómo aplicar tus conocimientos sobre estructuras de datos a situaciones prácticas.
Imagina que estás diseñando un sistema para un servicio de transporte compartido. ¿Qué estructura de datos vas a utilizar para emparejar conductores con motoristas en tiempo real?
Debido a la naturaleza en tiempo real del problema, este reto requerirá estructuras de datos eficientes.
Según mi experiencia, yo utilizaría quadtrees para los datos geográficos, colas de prioridad para clasificar las coincidencias potenciales en función de la distancia y la urgencia del ciclista, y tablas hash para búsquedas eficientes de las ubicaciones de conductores y ciclistas.
¿Qué estructura de datos utilizarás para recomendar productos a los usuarios basándote en su comportamiento anterior?
Podemos aprovechar una combinación de estructuras de datos para recomendar eficazmente productos basados en el comportamiento del usuario.
Una matriz dispersa usuario-artículo almacenaría las interacciones usuario-producto, mientras que las tablas hash asignarían eficientemente usuarios y artículos. Las colas de prioridades clasificarían las recomendaciones, y las estructuras gráficas podrían modelar las relaciones usuario-elemento para análisis más sofisticados como la detección de comunidades.
Estás diseñando un sistema para una plataforma de redes sociales. ¿Qué estructura de datos puede ayudarte a detectar y eliminar cuentas de spam?
Una estructura de datos de grafos puede ser muy eficaz para detectar y eliminar cuentas de spam en una plataforma de redes sociales. Puedes analizar la topología de la red representando a los usuarios como nodos y sus conexiones como aristas. Identificar grupos densamente conectados, nodos aislados y picos repentinos de actividad puede ayudar a señalar cuentas sospechosas.
¿Qué estructuras de datos utilizarías para entregar mensajes a los destinatarios correctos en una aplicación de chat en tiempo real?
Yo utilizaría una combinación de estructuras de datos en una aplicación de chat en tiempo real.
Las tablas hash almacenarían los identificadores de usuario y sus correspondientes listas de conexiones, permitiendo búsquedas rápidas de usuarios a los que enviar mensajes. Se implementarían colas para cada usuario con el fin de mantener el orden de los mensajes, garantizando que se entregan en la secuencia en que fueron enviados. Además, los árboles, como los árboles AVL, podrían utilizarse para almacenar y recuperar eficazmente el estado online/offline de los usuarios, permitiendo actualizaciones en tiempo real sobre la disponibilidad de los usuarios.
Estás construyendo un corrector ortográfico para una aplicación de tratamiento de textos. ¿Qué estructuras de datos utilizarías para almacenar y buscar palabras válidas en un diccionario de forma eficiente?
Para un corrector ortográfico, la búsqueda eficaz de palabras es muy importante. Un trie sería una estructura de datos ideal. Cada nodo del trie representaría una letra, y los caminos a través del trie formarían palabras. Esto permite realizar búsquedas rápidas basadas en prefijos, lo que permite al corrector ortográfico sugerir rápidamente correcciones para las palabras mal escritas.
¿Qué estructura de datos utilizarías para diseñar un sistema para un juego de estrategia en tiempo real que gestione eficientemente las consultas de área para estructuras y las actualizaciones para nuevos edificios?
En este caso concreto, los árboles segmentados son una opción excelente. Gestionan muy bien las consultas y actualizaciones de la gama de forma eficaz. Podemos representar el mapa del juego como una matriz 1D, donde cada elemento corresponde a una celda de la cuadrícula. Cada célula puede almacenar información sobre la presencia o ausencia de una estructura.
Consejos para preparar una entrevista sobre estructuras de datos
Sé que prepararse para una entrevista sobre estructuras de datos puede ser un reto, pero un enfoque estructurado puede ayudarte a hacerlo más manejable.
Céntrate en dominar los conceptos fundamentales de las estructuras de datos, como matrices, listas enlazadas, pilas, colas, árboles, grafos y tablas hash. Comprende sus principios, cómo gestionan los datos y las complejidades temporales asociadas a operaciones como la inserción, la eliminación y la búsqueda.
Conocer los conceptos es bueno, pero no suficiente. Debes saber cómo implementar estas estructuras de datos desde cero. Puedes participar en los cursos de DataCamp para aprovechar los retos de codificación que agudizan tus habilidades para resolver problemas .
Comprender las compensaciones entre estructuras de datos es clave. Por ejemplo, las matrices permiten un acceso rápido, pero pueden ser costosas para las inserciones y supresiones, mientras que las listas enlazadas ofrecen modificaciones eficientes, pero requieren recorrerlas para acceder a ellas. Prepárate para discutir estas compensaciones durante la entrevista.
Por último, relaciona tus conocimientos con aplicaciones del mundo real. Piensa cómo podrías utilizar las estructuras de datos, como las que hemos explorado en este artículo, en el desarrollo web, los sistemas de bases de datos o el aprendizaje automático.
Conclusión
En este artículo, hemos tratado muchas preguntas de entrevista sobre estructuras de datos que abarcan temas básicos, intermedios y avanzados. Desde la comprensión de los conceptos básicos de estructuras de datos como matrices, listas enlazadas, pilas y colas, hasta la inmersión en técnicas más complejas de grafos y tablas hash, hemos explorado las áreas clave sobre las que podrían preguntar los posibles empleadores.
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