Explorando las Estructuras de Datos en Python: LISTAS

Las estructuras de datos en memoria desempeñan un papel crucial al almacenar datos temporales durante la ejecución. La elección de las estructuras de datos adecuadas es fundamental para lograr implementaciones eficientes. Algunas clases de algoritmos son recursivas o iterativas en lógica y requieren estructuras de datos especialmente diseñadas para ellas. Por ejemplo, un algoritmo recursivo puede implementarse de manera más sencilla, exhibiendo un mejor rendimiento, si se utilizan estructuras de datos anidadas. En este post, exploraremos las estructuras de datos en el contexto de los algoritmos, centrándonos en las que ofrece Python. Sin embargo, los conceptos presentados aquí son aplicables a otros lenguajes como Java y C++.

En cualquier lenguaje, las estructuras de datos son fundamentales para almacenar y manipular datos complejos. En Python, las estructuras de datos son contenedores de almacenamiento que permiten gestionar, organizar y buscar datos de manera eficiente. Estas estructuras se utilizan para almacenar grupos de elementos de datos denominados colecciones que deben ser almacenados y procesados conjuntamente.

Una lista es una estructura de datos que permite almacenar una secuencia de elementos que pueden ser modificados. La característica principal de las listas es que los elementos no necesitan ser del mismo tipo. Puedes definir una lista encerrando los elementos entre corchetes [] y separándolos por comas. Por ejemplo, el siguiente código crea una lista con cuatro elementos de tipos diferentes:

mi_lista = [19, 'Python', 1.76, True]

Indexación de Listas: La posición de un elemento es determinística en una lista, el índice se puede utilizar para obtener un elemento de una posición específica, ten en cuenta que Python es un lenguaje de indexación desde cero.

print(mi_lista[2])
# [1.76]

Slicing de listas: Obtener un subconjunto de los elementos de una lista especificando un rango de índices se llama slicing.

Al realizar un slicing de una lista, el rango se indica de la siguiente manera: el primer número (inclusivo) y el segundo número (exclusivo). También contamos con índices negativos, los cuales cuentan desde el final de la lista.

print(mi_lista[0:2])
# [19, 'Python']

print(mi_lista[2:])
# [1.76, True]

print(mi_lista[:3])
# [19, 'Python', 1.76]

print(mi_lista[:-1])
# [19, 'Python', 1.76]

print(mi_lista[-2:-1])
# [1.76]

Anidamiento: Ya que un elemento de una lista puede ser de cualquier tipo de dato podemos anidar listas. Para algoritmos iterativos y recursivos, esto proporciona capacidades importantes.

mi_lista = [19, 'Python', [12, 'a', 'b'], 1.76, True]

Iteración: Python permite iterar sobre cada elemento de una lista utilizando un bucle for. Si quieres profundizar tengo un post sobre estructuras de programación.

lenguajes = ['Python', 'Java', 'GO', 'COW']
for lenguaje in lenguajes:
    print(lenguaje)

# Python
# Java
# GO
# COW

Añadir elementos con append(): Cuando deseas insertar un nuevo elemento al final de una lista, utilizas el método append(). Si la lista ya está en su capacidad máxima, Python extiende la asignación de memoria.

lenguajes.append('C#')
print(lenguajes)

# ['Python', 'Java', 'GO', 'COW', 'C#']

Eliminar elementos con pop(): Para extraer un elemento de la lista, se llama este método que extrae el elemento especificado (o el último elemento si no se proporciona un índice). Los elementos situados después del elemento extraído se reposicionan para mantener la continuidad de la memoria:

lenguajes.pop()
print(lenguajes)

# ['Python', 'Java', 'GO', 'COW']

El método range(): Se utiliza para autocompletar secuencias de números en una lista. Su uso es simple, podemos utilizarla especificando la cantidad de elementos que queremos en la lista, por defecto comienza desde cero e incrementa de uno en uno, pero esto es parametrizable.

lista = range(5)
print(lista)

# [0, 1, 2, 3, 4]

lista2 = range(3,20,2)
print(lista2)

# [3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

Las listas son compañeras esenciales para cualquier desarrollador, facilitando la manipulación y gestión de datos, pero la aventura no termina aquí. ¡Prepárense para nuestro próximo destino: las tuplas! Las tuplas son otro concepto emocionante que exploraremos en nuestro próximo post.

¿Tienes preguntas, comentarios o dudas sobre las listas en Python? ¡Déjalos en la sección de comentarios! Estamos aquí para ayudarte y profundizar en estos temas juntos. ¡Hasta la próxima, y no olviden suscribirse para no perderse ninguna entrega de nuestro viaje por el mundo de Python! Happy coding! 🚀🐍