Si estás cursando Estructuras de Datos y Algoritmos (IIC2133) en la UC y sientes que la I1 se te viene encima, tranqui: no eres el único. Este ramo es el salto grande después de Programación Avanzada (IIC2233), porque ya no basta con que tu código funcione, ahora tiene que funcionar bien y ser eficiente. En esta guía te muestro qué entra en la primera interrogación, dónde se cae la mayoría y cómo estudiar para llegar preparado sin sobrevivir a puro carrete de última hora.

Qué evalúa la I1 de Estructuras de Datos (IIC2133)

La I1 de IIC2133 suele concentrarse en los cimientos del curso: análisis de complejidad, estructuras lineales y las primeras estructuras no lineales como los árboles. No esperes una prueba de puro código a mano; la mayoría de las preguntas mezclan tres cosas: analizar la eficiencia de un algoritmo, elegir la estructura de datos correcta para un problema y justificar tu decisión con argumentos técnicos.

Un error clásico es estudiar como si fuera un ramo de programación pura. IIC2133 es mitad matemática y mitad ingeniería: te van a pedir demostrar por qué una operación es O(log n), no solo escribir la función. Si llegas pensando que basta con saber programar, la prueba te va a pasar la cuenta. Ojo con eso.

Complejidad y notación Big-O: la base de todo

Si hay un tema que siempre entra en la I1, es el análisis de complejidad. Tienes que manejar la notación asintótica (O, Ω y Θ) con soltura, y sobre todo entender qué significan de verdad, no solo repetir la definición de memoria.

Lo que más se pregunta: calcular la complejidad temporal de un fragmento de código con ciclos anidados, comparar dos algoritmos y decir cuál escala mejor, y reconocer casos peor, mejor y promedio. Practica identificar patrones: un ciclo simple es O(n), dos anidados normalmente O(n²), y cada vez que divides el problema a la mitad aparece un log n. Cuando veas una recursión, arma la relación de recurrencia y resuélvela; el Teorema Maestro es tu mejor amigo para eso.

Un consejo práctico: no te aprendas complejidades de memoria. Entiende de dónde salen. Si sabes por qué una búsqueda binaria es O(log n), vas a poder deducir la complejidad de estructuras nuevas sin tener que memorizar una tabla infinita.

Estructuras lineales: listas, pilas y colas

Las estructuras lineales son el pan de cada día de la primera parte del curso. Acá tienes que dominar las diferencias entre un arreglo y una lista enlazada, y saber exactamente cuándo conviene cada una según las operaciones que necesites.

La pregunta que casi siempre aparece: dado un problema, ¿qué estructura usas y por qué? Si necesitas acceso por índice en tiempo constante, un arreglo; si vas a insertar y borrar mucho al medio, una lista enlazada. Las pilas (LIFO) y las colas (FIFO) parecen simples, pero se prestan para preguntas capciosas sobre en qué escenario aplicarlas: una pila para el manejo de llamadas recursivas o balanceo de paréntesis, una cola para procesar tareas en orden de llegada.

Aquí la gente se cae por confiarse. Asegúrate de saber las complejidades de cada operación (insertar, borrar, buscar, acceder) para cada estructura. Esa tabla la vas a usar en casi todas las preguntas, así que tenerla clara te ahorra tiempo valioso en la prueba.

Árboles y árboles de búsqueda: dónde se cae la gente

Los árboles son el tema donde se define quién estudió y quién no. En la I1 casi siempre entran los árboles binarios de búsqueda (ABB) y, dependiendo del semestre, una primera mirada a los árboles balanceados como los AVL.

Tienes que saber recorrer un árbol (inorden, preorden, postorden) casi con los ojos cerrados, e insertar y eliminar nodos manteniendo la propiedad de búsqueda. La eliminación es la que más cuesta: acuérdate de los tres casos (nodo hoja, nodo con un hijo, nodo con dos hijos), y que en el último reemplazas por el sucesor inorden. Ese detalle se olvida harto y cuesta puntos.

Con los AVL, lo clave son las rotaciones. Practica hasta que las rotaciones simples y dobles te salgan automáticas, porque en la prueba no vas a tener tiempo de deducirlas desde cero. Entiende por qué se balancea el árbol: el objetivo es mantener la altura en O(log n) para que las búsquedas no se degraden a O(n). Si captas esa idea, las rotaciones dejan de ser magia y pasan a tener sentido.

Tablas de hash y grafos: lo que más pesa en la I1

Dependiendo de cómo venga ordenado el curso, las tablas de hash pueden entrar en la I1 y suelen valer harto puntaje. Lo esencial: entender qué es una función de hash, qué es una colisión y cómo se resuelve (encadenamiento versus direccionamiento abierto). Te pueden pedir analizar el factor de carga y explicar por qué el rendimiento se degrada cuando la tabla se llena demasiado.

La gracia de las tablas de hash es su complejidad promedio O(1) para búsqueda e inserción, pero tienes que saber explicar por qué en el peor caso puede ser O(n). Esa distinción entre caso promedio y peor caso es justo el tipo de matiz que a los profes les encanta preguntar.

Si los grafos entran en tu I1, enfócate en las dos formas de representarlos (matriz de adyacencia versus lista de adyacencia) y sus recorridos básicos: BFS y DFS. Ten claro cuándo conviene cada representación según qué tan denso sea el grafo. No te compliques de más para la I1: lo profundo de grafos normalmente queda para la I2.

Cómo estudiar y ejercicios tipo I1

La mejor forma de estudiar IIC2133 no es leer apuntes, es resolver problemas con lápiz y papel. Consíguete las interrogaciones de semestres anteriores (en los centros de alumnos y grupos del curso siempre circulan) y resuélvelas cronometrado, simulando la prueba real. Es la manera más honesta de saber si de verdad cachas la materia o solo crees que la cachas.

Un plan que funciona bien: primero repasa la teoría de complejidad y hazte diez ejercicios de calcular Big-O. Después dibuja estructuras a mano (inserta y elimina nodos en un ABB, haz rotaciones en un AVL) hasta que te salga fluido. Cierra armando una tabla resumen con las complejidades de cada operación en cada estructura; esa hoja es oro puro para el repaso final.

Ejercicio tipo I1 para que practiques: “Dado un árbol binario de búsqueda con estos valores, inserta el 15, luego elimina la raíz y dibuja el árbol resultante indicando cada paso”. O este otro: “Analiza la complejidad temporal del siguiente código con dos ciclos anidados y justifica tu respuesta”. Si esos dos los haces sin dudar, vas por buen camino.

Preguntas frecuentes

¿Es muy difícil la I1 de IIC2133?
Tiene fama de ser un salto respecto a IIC2233, sobre todo por el análisis de complejidad. Pero no es imposible: si dominas Big-O y practicas los árboles con ejercicios reales, es un ramo totalmente aprobable. La dificultad está en que exige entender, no memorizar.

¿Cuánto tiempo antes debería empezar a estudiar?
Idealmente una a dos semanas antes, con estudio constante. La materia se acumula y las estructuras se entienden mejor practicando de a poco que en un maratón de un día. Dejarlo para la noche anterior casi nunca resulta bien en este ramo.

¿Entra programar en la prueba o es todo teoría?
Depende del profe, pero la mayoría de las I1 mezclan análisis conceptual (complejidad, elección de estructuras) con pseudocódigo o código a mano. Rara vez es programar en un computador; más bien razonar y justificar decisiones de diseño.

¿Sirve saberse las complejidades de memoria?
Ayuda tenerlas a mano, pero es mucho mejor entender de dónde salen. Si sabes deducir por qué una operación es O(log n), vas a resolver hasta las preguntas que no viste en clases sin quedarte pegado.

Estructuras de Datos y Algoritmos es uno de esos ramos que, si le tomas el ritmo temprano, deja de ser terror y se vuelve entretenido. La clave está en practicar con las manos: dibujar árboles, calcular complejidades y resolver interrogaciones viejas hasta que el patrón te salga natural. Con eso, la I1 pasa de ser un muro a ser un trámite.

Si quieres organizar tu estudio y encontrar más guías por ramo de la UC, revisa nuestro hub de la Universidad Católica, donde vas juntando todo lo que necesitas para pasar tus interrogaciones sin morir en el intento.