Diferencia entre pila y árbol

Las estructuras de datos son componentes esenciales en informática e ingeniería de software. Entre los más utilizados se encuentran las pilas y los árboles, los cuales desempeñan un papel crucial en los diferentes algoritmos y sistemas. Aunque tanto la pila como el árbol son estructuras de datos no primitivas, tienen diferentes propósitos y operan según principios distintos. Este artículo explorará las diferencias clave entre la pila y un árbol, sus estructuras, operaciones, casos de uso y ejemplos.

¿Qué es una pila?

Una pila es una estructura de datos lineal que sigue el principio de último en entrar, primero en salir (LIFO). Esto significa que el último elemento agregado a la pila es el primero en eliminarse. Una pila se puede visualizar como una pila de platos donde solo podemos agregar o quitar el plato superior.

Operaciones clave en una pila

Las siguientes son operaciones clave en una pila:

• Push: agrega un elemento a la parte superior de la pila.
• Pop: elimina el elemento superior de la pila.
• Peek (o Top): vea el elemento superior sin eliminarlo.
• isEmpty: comprueba si la pila está vacía.

Ejemplo

El siguiente programa Python demuestra cómo utilizar algunas operaciones básicas de pila.

# Simple Stack implementation in Python

stack = []
Push elements into the stack
stack.append(10)
stack.append(20)
stack.append(30)
Pop the top element (30) from the stack
stack.pop() # Output: 30
Peek at the top element (20)
print(stack[-1])

Producción

20

Casos de uso de pila

Los siguientes son algunos casos de uso de pila:

• Gestión de llamadas a funciones (recursión): la pila gestiona llamadas a funciones en lenguajes de programación.
• Mecanismos de deshacer/rehacer: aplicaciones como los editores de texto utilizan una pila para almacenar estados para operaciones de deshacer y rehacer.
• Evaluación de expresiones: conversión de infijo a postfijo, evaluación de postfijo, etc., utilizan pilas.

¿Qué es un árbol?

Un árbol es una estructura de datos jerárquica compuesta de nodos. Cada nodo puede tener varios hijos formando una estructura ramificada con el nodo raíz único en la parte superior. A diferencia de una pila que es lineal, un árbol no es lineal y puede representar relaciones más complejas.

Componentes clave de un árbol

Los siguientes son componentes clave de un árbol:

• Raíz - El nodo superior del árbol.
• Nodo - Cada elemento individual del árbol.
• Edge - La conexión entre los dos nodos.
• Nodo hoja: un nodo sin hijos.
• Padre e hijo: la relación entre los nodos donde un nodo está conectado directamente a otro.
• Profundidad - El número de aristas desde la raíz hasta un nodo.

Tipos de árboles

Los siguientes son algunos tipos de árboles de uso común:

• Árbol binario: un árbol donde cada nodo tiene como máximo dos hijos.
• Árbol de búsqueda binaria (BST):: un árbol binario en el que cada hijo izquierdo tiene un valor menor que el padre y cada hijo derecho tiene un valor mayor.
• Árbol AVL: un árbol de búsqueda binario equilibrado donde la diferencia de altura entre los subárboles izquierdo y derecho es como máximo 1.
• B-tree: un árbol autoequilibrado utilizado en las bases de datos.

Ejemplo de árbol (árbol de búsqueda binaria)

class Node:
    def __init__(self, key):
        self.left = None
        self.right = None
        self.val = key
Inserting values into a binary search tree
def insert(root, key):
    if root is None:
        return Node(key)
    
    if key < root.val:
        root.left = insert(root.left, key)
    else:
        root.right = insert(root.right, key)

    return root
In-order traversal (prints the tree in sorted order)
def inorder_traversal(root):
    if root:
        inorder_traversal(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder_traversal(root.right)
Example usage
root = Node(50)
insert(root, 30)
insert(root, 70)
insert(root, 20)
insert(root, 40)
Print the in-order traversal of the BST
inorder_traversal(root)

Producción

20 30 40 50 70

Casos de uso de un árbol

Los siguientes son algunos casos de uso de un árbol:

• Almacenamiento de datos jerárquico: los árboles representan datos jerárquicos como sistemas de archivos, DOM en HTML y estructuras organizativas.
• Árbol de búsqueda binaria (BST):: eficiente para operaciones de búsqueda, inserción y eliminación con una complejidad de tiempo promedio O (logn).
• Trie: un árbol utilizado para almacenar conjuntos dinámicos de cadenas para una búsqueda rápida y coincidencia de prefijos.

Diferencias entre pila y árbol

La siguiente tabla destaca las principales diferencias entre Stack y Tree:

Funciones de pila

• Tipo: estructura de datos lineal
• Estructura: Conjunto de elementos con un solo punto de acceso (arriba)
• Principio de acceso: LIFO (último en entrar, primero en salir)
• Operaciones: empujar, hacer estallar, mirar
• Relación padre-hijo: Sin relación padre-hijo
• Recorrido: Solo un sentido (LIFO)
• Casos de uso: gestión de llamadas de funciones, deshacer/rehacer y evaluación de expresiones
• Almacenamiento: limitado a una única ruta o dirección

Características del árbol

• Tipo: estructura de datos no lineal
• Estructura: estructura jerárquica con múltiples nodos y ramas.
• Principio de acceso: relación padre-hijo con acceso jerárquico
• Operaciones: Insertar, Eliminar y Atravesar
• Relación padre-hijo: cada nodo tiene un padre (excepto la raíz) y puede tener hijos.
• Recorrido: múltiples métodos de recorrido
• Casos de uso: sistemas de archivos, árboles de búsqueda binaria, indexación de bases de datos
• Almacenamiento: puede representar datos jerárquicos o ramificados.

Conclusión

Tanto las pilas como los árboles son estructuras de datos cruciales, cada una de las cuales es adecuada para tareas específicas. Los Stacks se destacan en la gestión de operaciones lineales donde el orden importa, mientras que los árboles manejan de manera eficiente datos y relaciones jerárquicas. Comprender las diferencias y aplicaciones de estas estructuras de datos puede mejorar en gran medida las habilidades de resolución de problemas en informática e ingeniería de software.