Además de conocer las operaciones de una lista, es importante aplicar buenas prácticas para minimizar errores, mejorar la mantenibilidad y depurar con facilidad. Este tema resume recomendaciones clave y ejemplos concretos en Python.
Validar referencias de entrada evita fallos inmediatos cuando las funciones reciben None o nodos inexistentes.
def eliminar_valor(lista, valor):
if lista is None or lista.cabeza is None:
return False
# logica de eliminacion
Valida tanto la estructura principal como los nodos antes de acceder a sus atributos.
Evita duplicar código reusando funciones base para operaciones similares. Por ejemplo, insertar_en puede reutilizar insertar_inicio cuando la posición es cero.
class Lista:
# ...
def insertar_en(self, posicion, valor):
if posicion <= 0 or self.cabeza is None:
return self.insertar_inicio(valor)
# resto de la logica
Separar la clase en su propio archivo (por ejemplo, lista.py) y las pruebas en otro facilita la organización y la reutilización.
Los comentarios deben aclarar decisiones o invariantes, no repetir código. Usa docstrings para exponer la intención y los efectos secundarios.
class Lista:
def insertar_final(self, valor):
"""Inserta al final en O(n) si no hay referencia a cola."""
# implementación aquí
Aplica pruebas unitarias y depura con prints o debuggers ligeros (por ejemplo, pdb). Ideas prácticas:
imprimir() para visualizar enlaces.pytest para automatizar regresiones.Si almacenas listas o diccionarios en nodos, copia los datos cuando deban ser independientes para evitar efectos colaterales.