10 - Errores comunes al comenzar con estructuras de datos

Aprender estructuras de datos implica reconocer patrones, pero también identificar trampas habituales. Esta sección recoge fallas frecuentes que observamos en proyectos reales y ofrece consejos prácticos para evitarlas.

Cada subsección describe el error, sus consecuencias y alternativas seguras. Reconocerlos a tiempo evita retrabajo, bloqueos en producción y código difícil de mantener.

10. Errores comunes al comenzar con estructuras de datos

Usa estas notas como checklist antes de cerrar una implementación.

10.1 Usar siempre la misma estructura para todo

Es tentador elegir arrays o listas para cada problema porque son familiares. Sin embargo, esta costumbre ignora requisitos claves (orden, prioridades, acceso por rango). Resultado: operaciones que deberían ser O(log n) terminan siendo O(n) y el sistema no escala.

• Analiza las operaciones dominantes antes de codificar.
• Prototipa con una estructura simple, pero migra a la definitiva cuando el comportamiento quede claro.
• Documenta el motivo de la elección para evitar regresiones a estructuras inadecuadas.

10.2 Subestimar el costo de las operaciones

Muchos fallos provienen de suponer que todas las operaciones son baratas. Insertar en el frente de un array dinámico o reordenar listas enormes puede saturar el CPU. La solución es medir y tener claros los costos amortizados.

• Consulta tablas de complejidad de la biblioteca estándar.
• Instrumenta el código con contadores o perfiles para verificar la frecuencia real de cada operación.
• Establece umbrales (por ejemplo, cuando el tamaño exceda cierto límite) para cambiar de estrategia.

10.3 Ignorar la forma de representación en memoria

Elegir una estructura sin considerar si es contigua, enlazada o dispersa puede originar cuellos de botella en caché o un uso excesivo de RAM. Ejemplo: listas enlazadas con millones de nodos dispersos generan fallos constantes de TLB y latencias impredecibles.

Antes de implementar, asegúrate de conocer el flujo de acceso y perfilar con herramientas como perf o Visual Studio Diagnostics para ver cómo se comporta en memoria.

10.4 Implementar manualmente algo que ya ofrece el lenguaje

Reinventar pilas, colas o tablas hash introduce errores sutiles (desbordes, fuga de memoria, falta de rehash). Las bibliotecas estándar están optimizadas y probadas. Solo implementa desde cero si necesitas una característica inexistente y dispones de tiempo para mantenerla.

• Revisa la documentación del lenguaje antes de iniciar.
• Si debes escribir tu versión, agrega pruebas unitarias y benchmarks para validar su comportamiento.
• Aprovecha estructuras especializadas como PriorityQueue, Deque o ConcurrentDictionary en lugar de combinaciones improvisadas.

10.5 No considerar casos límite o peores casos

Las estructuras brillan en promedio, pero sus peores casos pueden derribar servicios. Ejemplos clásicos: tablas hash con colisiones masivas por usar claves mal distribuidas, árboles binarios degenerados por insertar datos ordenados, o colas que nunca se vacían.

• Define pruebas con entradas adversas (claves repetidas, datos ordenados, volúmenes extremos).
• Incluye monitoreo que alerte cuando la estructura se acerque a estos casos (porcentaje de colisiones, profundidad máxima, backlog).
• Planifica estrategias de recuperación: rehashing, balanceo de árboles o desalojo de colas.