1 - Introducción a los árboles en estructuras de datos

Iniciamos el tutorial con los conceptos esenciales para comprender cómo se modela un árbol binario y por qué sigue siendo una de las estructuras preferidas al programar en C. A lo largo de los próximos temas trabajaremos exclusivamente con árboles binarios; los árboles generales quedarán para un curso independiente.

Este capítulo define el vocabulario básico, compara los árboles frente a otras estructuras, explica su utilidad práctica y recopila aplicaciones reales que justifican invertir tiempo en dominarlos.

1.1 ¿Qué es un árbol en estructuras de datos?

Un árbol es un conjunto de nodos conectados mediante aristas direccionales que forman una jerarquía sin ciclos. Existe un único nodo superior llamado raíz y cada nodo puede dar lugar a uno o más descendientes. Si restringimos la cantidad de hijos a lo sumo dos, obtenemos el árbol binario que guia este tutorial.

En C, cada nodo se implementa con un struct que almacena el dato y punteros hacia los hijos. El siguiente ejemplo resume la plantilla que utilizaremos repetidamente:

#include <stdlib.h>

typedef struct TreeNode {
  int valor;
  struct TreeNode *izquierdo;
  struct TreeNode *derecho;
} TreeNode;

TreeNode *crearNodo(int valor) {
  TreeNode *nodo = malloc(sizeof(TreeNode));
  if (!nodo) {
    return NULL; /* sin memoria */
  }
  nodo->valor = valor;
  nodo->izquierdo = NULL;
  nodo->derecho = NULL;
  return nodo;
}

La función crearNodo encapsula la reserva de memoria y deja los punteros en NULL para evitar estados indeterminados. Esta práctica simplifica la construcción de árboles binarios, su posterior modificación y la liberación ordenada de memoria.

1.2 Diferencias entre árboles, listas y grafos

Contrastar los árboles con otras estructuras de datos aclara sus ventajas:

  • Listas: estructuras lineales sin bifurcaciones; cada nodo tiene un antecesor y un sucesor como máximo. Ofrecen simplicidad pero un costo de búsqueda lineal obligado.
  • Grafos: permiten ciclos, enlaces arbitrarios y distintas ponderaciones. Son versátiles, pero la ausencia de jerarquía fija complejiza los algoritmos.
  • Árboles binarios: combinan jerarquía con restricciones claras (a lo sumo dos hijos). Esto aporta caminos deterministas, recorridos bien definidos y varias optimizaciones para operaciones de búsqueda.
Esquema de un árbol binario equilibrado

1.3 Terminología esencial

Utilizaremos los siguientes términos de manera consistente:

Raíz
Nodo inicial de la estructura. Desde aquí parten todos los recorridos y no tiene padre.
Nodo
Unidad mínima que contiene el dato y las referencias hacia sus hijos.
Hijos
Nodos directamente conectados y situados un nivel por debajo de su padre. En un árbol binario existen, como máximo, hijo izquierdo e hijo derecho.
Padre
Nodo inmediatamente superior a un conjunto de hijos. Define el orden y las decisiones del subárbol.
Hoja
Nodo sin hijos. Representa un estado final o un dato indivisible dentro del árbol.

1.4 Por qué se usan árboles en informática

Los árboles binarios permiten resolver varios problemas cotidianos:

  • Modelar jerarquías: carpetas, permisos y representaciones gráficas siguen una estructura natural de raíz y ramas.
  • Acelerar búsquedas: los árboles de búsqueda binarios equilibrados ofrecen desempeño logarítmico.
  • Descomponer decisiones: cada bifurcación codifica una pregunta o condición, lo que aporta claridad en reglas de negocio.
  • Controlar memoria: los punteros solo se reservan cuando es necesario, adaptando el tamaño de la estructura al problema.

1.5 Aplicaciones reales

Algunos casos en los que los árboles binarios se utilizan de forma habitual son:

  • Compiladores: construyen árboles de sintaxis abstracta para analizar y optimizar el código fuente.
  • Sistemas de archivos: la organización jerárquica de carpetas se representa como un árbol binario o general, según la implementación del sistema operativo.
  • Inteligencia artificial: árboles de decisión, minimax y podas alfa-beta exploran movimientos posibles en juegos o clasifican datos.
  • Bases de datos: las variaciones de B-Trees y árboles AVL mantienen índices balanceados con excelente desempeño al leer desde disco.

Este recorrido inicial nos deja listos para, en los temas siguientes, diseñar las operaciones fundamentales de inserción, recorrido y búsqueda exclusivamente sobre árboles binarios.