Saber implementar una estructura es solo la mitad del problema; la otra mitad consiste en elegirla correctamente. Cada proyecto tiene restricciones de rendimiento, memoria, mantenibilidad y plazos. En esta sección proponemos preguntas concretas, criterios de priorización y ejemplos para evitar decisiones impulsivas.
9. Selección adecuada de la estructura de datos
El proceso debe ser deliberado: primero entendemos el dominio y luego comparamos alternativas según su costo real. A continuación revisamos las preguntas clave y varios escenarios prácticos.
9.1 Preguntas clave que todo programador debe hacerse
- Volumen y variabilidad: ¿Cuántos elementos manejarás y cuánto cambia el tamaño con el tiempo?
- Operaciones dominantes: inserciones, búsquedas, recorridos, consultas por rango, etc. Identifica las tres más frecuentes.
- Restricciones del sistema: latencia máxima, consumo de memoria permitido, requisitos de concurrencia o persistencia.
- Facilidad de prueba y depuración: algunas estructuras complejas requieren herramientas adicionales para inspeccionarlas.
Responder estas preguntas antes de codificar evita migraciones costosas más adelante.
9.2 Cuando priorizar velocidad
Si tu sistema está limitado por la latencia, elige estructuras con operaciones O(1) o O(log n) en los caminos críticos.
- Tablas hash: ideales cuando las búsquedas dominan y las claves caben en memoria.
- Árboles balanceados: mantienen el orden y ofrecen tiempos logarítmicos con un costo de memoria moderado.
- Buffers circulares: eliminan realocaciones en colas de mensajes de alta frecuencia.
Recuerda medir los resultados; un algoritmo teóricamente rápido puede degradarse por constantes grandes o por una mala configuración de caché.
9.3 Cuando priorizar memoria
En dispositivos embebidos o servicios con millones de items, cada byte cuenta. En esos casos:
- Arrays compactos: almacenan datos sin punteros adicionales; perfectos para catálogos estáticos.
- Estructuras comprimidas: bitsets y tablas con empaquetado de campos reducen drásticamente el uso de RAM.
- Representaciones esparcidas: evitan guardar ceros o valores nulos en matrices dispersas.
Estas opciones pueden aumentar la complejidad de acceso, así que valora si esa penalización es aceptable frente al ahorro.
9.4 Consideraciones de mantenimiento y legibilidad
Una estructura perfecta en teoría puede ser impráctica si el equipo no puede entenderla o extenderla.
- Disponibilidad en el lenguaje: prefiere estructuras de la biblioteca estándar; facilitan las revisiones de código.
- Simetría en la API: operaciones claras (push/pop, insert/remove) facilitan tests y documentación.
- Curva de aprendizaje: antes de introducir estructuras exóticas, valida que el equipo disponga de tiempo para aprenderlas.
Una solución ligeramente menos eficiente pero ampliamente comprendida suele producir menos errores y retrabajo.
9.5 Ejemplos básicos de elección correcta/incorrecta
- Correcto: usar una tabla hash para cachear respuestas HTTP; minimiza la latencia y el tamaño es manejable.
- Incorrecto: implementar una cola de tareas con una lista enlazada cuando el requisito es iterar frecuentemente por índice; un
deque o un vector circular serían más apropiados.
- Correcto: representar un grafo esparcido con listas de adyacencia para ahorrar memoria.
- Incorrecto: usar un array gigante de estructuras complejas para datos raramente accedidos; mejor un diccionario o almacenamiento bajo demanda.
Documentar cada decisión y medir su impacto es fundamental; de esta forma puedes refutar intuiciones equivocadas y construir un historial técnico para futuros integrantes del equipo.