Programación 03 - Aplicación de Estructuras de Almacenamiento Estáticas

José Luis González

20/10/2025 6 min.

BlogDocencia

Las Estructuras de Almacenamiento Estáticas son la columna vertebral de la programación. En esta unidad, nos adentraremos en el manejo eficiente de datos mediante estructuras de tamaño fijo, centrándonos en los Arrays (vectores y matrices), la gestión avanzada de Cadenas de Texto y, finalmente, explorando los fundamentos de los Algoritmos de Ordenación y Búsqueda que nos permiten manipular y consultar estos datos.

Comprender la inmutabilidad y el modelo de paso por referencia de estas estructuras en el lenguaje DAW es esencial para evitar errores comunes y escribir código robusto.

# 1. Arrays: La Base del Almacenamiento Estático

Un array es una estructura de datos fundamental que almacena una colección ordenada de elementos del mismo tipo.

# 1.1. Características Clave

Los arrays en DAW son estructuras de datos muy eficientes, caracterizadas por:

Homogeneidad (Tipo Fijo): Todos los elementos son del mismo tipo de dato.
Tamaño Fijo (Inmutabilidad): El tamaño se establece al crearse y no puede alterarse. Si se requiere un tamaño diferente, se debe crear un nuevo array y copiar los datos.
Contigüidad en Memoria: Los elementos se almacenan en posiciones de memoria contiguas, lo que garantiza su alta eficiencia.
Acceso por Índice: El acceso a cualquier elemento se realiza mediante su índice, proporcionando un tiempo de acceso constante ($O(1)$).

# 1.2. Indexación y Tipos de Referencia

En el lenguaje DAW, la indexación es Cero-basada, es decir, el primer elemento se encuentra en el índice 0. Acceder a un índice fuera de los límites (negativo o mayor/igual al tamaño) produce una excepción (ArrayIndexOutOfBoundsException).

Crucialmente, los arrays son Tipos de Referencia en DAW. Esto implica que:

Al pasar un array a una función, se pasa una copia de su dirección de memoria (referencia).
Cualquier modificación a los elementos dentro de la función afecta al array original.
Para obtener una copia verdaderamente independiente, se debe realizar una Clonación Manual (copia profunda), creando un nuevo array y copiando los valores elemento por elemento.

# 2. Arrays Multidimensionales (Matrices) y Técnicas Avanzadas

Los arrays multidimensionales (matrices) extienden el concepto del array unidimensional para manejar estructuras de datos con múltiples dimensiones, como tablas o rejillas (filas y columnas).

# 2.1. Gestión de la Identidad y Clonación

En las matrices, el concepto de referencia se vuelve más complejo.

Identidad (==): El operador == solo compara si dos matrices apuntan a la misma dirección de memoria (Identidad), no si tienen el mismo contenido.
Clonación Profunda: Una simple asignación o copia superficial resulta en una doble referencia. Para obtener una copia realmente independiente de una matriz, se requiere una Clonación Profunda Manual, que implica copiar tanto las referencias de las filas como los valores internos de cada elemento.

# 2.2. Doble Búfer (`Double Buffering`)

El Double Buffering es una técnica avanzada esencial para la simulación y la animación.

Teoría: Consiste en usar dos matrices (búfer frontal y búfer trasero). Mientras el búfer frontal se muestra al usuario, los cálculos y modificaciones se aplican en el búfer trasero.
Eficiencia: Una vez completado el cálculo, el mecanismo de intercambio (Swap) simplemente intercambia las referencias (punteros) de los dos búferes. Esta operación es de tiempo constante ($O(1)$), mucho más eficiente que copiar todos los datos (que sería $O(n^2)$).

# 3. Cadenas de Texto (`string`) y Expresiones Regulares

Las cadenas de texto son, fundamentalmente, arrays de caracteres, pero con una característica crucial: la inmutabilidad.

# 3.1. Inmutabilidad y Rendimiento con `StringBuilder`

Inmutabilidad: Una vez que una cadena (string) se ha creado, no puede ser modificada. Cada operación de concatenación (+) o modificación crea una nueva cadena en memoria.
Rendimiento: Para operaciones intensivas de manipulación o concatenación de texto, el uso repetido del operador + es ineficiente.
StringBuilder: Es una clase diseñada para construir cadenas de manera mutable. Almacena la cadena internamente y solo crea el objeto string final cuando se solicita, optimizando el rendimiento.

# 3.2. Expresiones Regulares (`Regex`)

Las expresiones regulares son secuencias de caracteres que definen un patrón de búsqueda.

Funcionalidad: Se usan para tareas como la validación de formatos (ej. email, DNI), la búsqueda de patrones complejos y la sustitución de texto.
Conceptos Clave: Se basan en metacaracteres que representan conjuntos de caracteres o cuantificadores (ej. . para cualquier carácter, + para una o más ocurrencias).

# 4. Algoritmos de Ordenación (`Sorting`) y Búsqueda (`Searching`)

# 4.1. Algoritmos de Ordenación

La ordenación es el proceso de organizar los elementos de una colección siguiendo un orden específico (ascendente o descendente).

Burbuja (Bubble Sort): Intercambia pares de elementos adyacentes si están en el orden incorrecto. Es simple pero ineficiente ($O(n^2)$).
Selección (Selection Sort): Encuentra repetidamente el elemento mínimo (o máximo) y lo coloca en la posición inicial no ordenada. También ineficiente ($O(n^2)$).
Inserción (Insertion Sort): Construye la matriz final un elemento a la vez, insertando el elemento actual en su posición correcta dentro de la sub-matriz ya ordenada.
Rápida (QuickSort): Utiliza una estrategia de "divide y vencerás". Elige un elemento pivote y particiona la matriz en dos sub-arrays, con los elementos menores al pivote en un lado y los mayores en el otro. Es el método más rápido en promedio ($O(n \log n)$).

# 4.2. Algoritmos de Búsqueda

La búsqueda es el proceso de encontrar la ubicación de un elemento dentro de una colección.

Búsqueda Lineal (Linear Search): Recorre la colección elemento por elemento hasta encontrar el valor deseado. Funciona en cualquier array, pero es lento ($O(n)$).
Búsqueda Binaria (Binary Search): Requiere que la colección esté ordenada. Divide repetidamente a la mitad el intervalo de búsqueda. Es extremadamente rápida ($O(\log n)$).