Estructura de Datos No Lineales

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Estructura de Datos No Lineales 
 
Las estructuras de datos no lineales son un concepto fundamental en ciencias de la computación y 
programación que se utilizan para organizar y almacenar datos de manera jerárquica o no secuencial. A 
diferencia de las estructuras de datos lineales, como listas y arreglos, que almacenan elementos de 
manera secuencial, las estructuras de datos no lineales permiten representar relaciones más complejas 
entre los elementos. Algunas de las estructuras de datos no lineales más comunes incluyen: 
1. Árboles: Los árboles son estructuras de datos jerárquicas que constan de nodos conectados por 
aristas. Cada árbol tiene un nodo raíz y cada nodo puede tener cero o más nodos hijos. Los 
árboles se utilizan en una variedad de aplicaciones, como la representación de estructuras de 
directorios en un sistema de archivos o la organización de datos en una base de datos. 
• Árbol binario: Un tipo específico de árbol en el que cada nodo tiene a lo sumo dos hijos, 
uno izquierdo y uno derecho. 
• Árbol de búsqueda binaria: Un tipo de árbol binario en el que los elementos se 
organizan de manera que los elementos menores están en el subárbol izquierdo y los 
elementos mayores están en el subárbol derecho. 
2. Grafos: Los grafos son estructuras de datos que consisten en nodos (vértices) y conexiones 
entre nodos (aristas). Pueden ser dirigidos (las aristas tienen una dirección) o no dirigidos (las 
aristas no tienen dirección). Los grafos se utilizan para modelar una amplia gama de relaciones, 
como redes sociales, mapas, sistemas de transporte y más. 
3. Listas enlazadas: Aunque las listas enlazadas son estructuras de datos lineales, pueden 
considerarse como estructuras no lineales cuando se utilizan para crear estructuras más 
complejas como listas enlazadas dobles, listas enlazadas circulares o listas enlazadas con 
retroceso. 
4. Montículos (Heaps): Los montículos son árboles binarios especiales utilizados en algoritmos de 
ordenamiento y búsqueda de datos. Pueden ser min-heap (donde el nodo raíz es el valor 
mínimo) o max-heap (donde el nodo raíz es el valor máximo). 
5. Árboles AVL: Son árboles binarios de búsqueda equilibrados en los que la diferencia de altura 
entre los subárboles izquierdo y derecho está limitada. 
6. Árboles B: Se utilizan para estructuras de datos en sistemas de bases de datos y sistemas de 
archivos. Son árboles de búsqueda multirramificados diseñados para manejar grandes 
volúmenes de datos. 
7. Árboles Trie: Utilizados principalmente para almacenar y buscar cadenas de texto 
eficientemente. Los árboles Trie tienen una estructura de árbol donde cada nodo representa un 
carácter y los caminos desde la raíz al nodo hoja representan palabras o prefijos de palabras. 
8. Árboles de expresión: Utilizados para representar expresiones matemáticas o lógicas en una 
forma que facilita su evaluación. 
9. Árboles de decisión: Se utilizan en aprendizaje automático y toma de decisiones para clasificar 
datos en función de características específicas.