Estructura de datos en C++

Editorial: MCGRAW-HILL / INTERAMERICANA DE ESPAÑA, S.A.

Idioma: Español

ISBN: 9788448156459

En esta obra se muestran técnicas de representación de estructuras de datos, utilizando como lenguaje contenedor C++. El contexto de las mismas se engloba en los siguientes principios: 

1. Cada estructura de datos tiene sus costes y sus beneficios. Los programadores y diseñadores necesitan una comprensión rigurosa y completa de cómo evaluar los costes y beneficios para adaptarse a los nuevos retos que afronta la construcción de la aplicación. Estas propiedades requieren un conocimiento o comprensión de los principios de análisis de algoritmos y también una consideración práctica de los efectos significativos del medio físico empleado. 
 
2.    Los temas relativos a costes y beneficios se consideran dentro del concepto de elemento de compensación.
3.    Esta edición, fundamentalmente, describe estructuras de datos, métodos de organización de grandes cantidades de datos y algoritmos, junto con el análisis de los mismos, en esencia, estimación del tiempo de ejecución de algoritmos.
4.    Los datos estructurados siguen a las necesidades. Los estudiantes deben aprender a evaluar primero las necesidades de aplicación, a continuación, encontrar una estructura de datos en correspondencia con sus funcionalidades.
5.    El método didáctico que sigue es buscar preferentemente enseñar a pensar en la resolución de un problema, siguiendo un determinado método ya conocido o bien creado por el propio lector, una vez esbozado el método, se estudia el algoritmo correspondiente junto con las etapas que pueden resolver el problema

Dos de las disciplinas clásicas en todas las carreras relacionadas con la Informática y las Ciencias de la Computación son: Estructuras de Datos y Algoritmos o bien una sola disciplina, si ambas se estudian integradas en Algoritmos y Estructuras de Datos. El estudio de estructuras de datos y de algoritmos es tan antiguo como el nacimiento de la programación y se ha convertido en estudio obligatorio en todos los currículos desde finales de los años sesenta y sobre todo en la década de los setenta cuando apareció el Lenguaje Pascal de la mano del profesor suizo Niklaus Wirtz, y posteriormente en la década de los ochenta con la aparición de su obra —ya clásica— Algorithms and Data Structures en 1986. Estructuras de Datos en C++ trata sobre el estudio de las estructuras de datos dentro del marco de trabajo de los tipos abstractos de datos (TAD) y objetos, bajo la óptica del análisis, diseño de algoritmos y programación, realizando las implementaciones de los algoritmos en C++.

C++ es un superconjunto y una extensión de C, tópico conocido por toda la comunidad de programadores del mundo. Cabe preguntarse como hacen muchos autores, profesores, alumnos y profesionales: ¿Se debe aprender primero C y luego C++? Stroustrup —creador y padre de C++— junto con una gran mayoría de programadores contesta así: “No sólo no es innecesario aprender primero C, sino que además es una mala idea”. Nosotros no somos tan radicales y pensamos que se puede llegar a C++ procediendo de ambos caminos. En el caso de un libro de Estructuras de Datos como el que Vd. tiene en sus manos, la problemática es la misma, por lo que se puede aprender a analizar y diseñar estructuras de datos directamente desde C++ . Pero en cualquier forma y en apoyo de nuestra teoría anterior, hemos introducido en los primeros capítulos los conceptos básicos necesarios para seguir el contenido de la obra tanto si usted ya es programador de C++ como si procediese de C y no tuviese esa formación específica en C++.

Contenido:

Prólogo

Capítulo 1. Desarrollo de software. Tipos abstractos de datos

Capítulo 2. Clases y objetos

Capítulo 3. Tipos de datos básicos: Arrays, cadenas, estructuras y tipos enumerados

Capítulo 4. Clases derivadas: herencia y polimorfismo

Capítulo 5. Genericidad: plantillas (templates)

Capítulo 6. Análisis y eficiencias de algoritmos

Capítulo 7. Algoritmos recursivos

Capítulo 8. Algoritmos de ordenación y búsqueda

Capítulo 9. Algoritmos de ordenación de archivos

Capítulo 10. Listas

Capítulo 11. Pilas

Capítulo 12. Colas

Capítulo 13. Colas de prioridades y montículos

Capítulo 14. Tablas de dispersión, funciones hash

Capítulo 15. Biblioteca estándar de plantillas (STL)

Capítulo 16. Árboles. Árboles binarios y árboles ordenados

Capítulo 17. Árboles de búsqueda equilibrados. Árboles B

Capítulo 18. Grafos

Índice analítico