Ruta de aprendizaje

Estructuras de datos y algoritmos en Python

Q: ¿Qué estructuras de datos de Python debo conocer para las entrevistas de programación?

list (un array dinámico), dict y set (tablas hash), tuple, collections.deque (una cola rápida por ambos extremos), heapq (un min-heap binario sobre una lista) y collections.Counter. Conoce lo que cuesta cada operación, no solo su nombre. Python no incluye lista enlazada, árbol, trie ni grafo, así que esos los escribes tú, en los pasos uno y dos.

Python es la forma más completa de hacer esta ruta: todos los cursos se enseñan en Python salvo el de manipulación de bits, que solo está en C++ y aparece después de los pasos. Construyes tú mismo la pila, la tabla hash, el heap y el árbol AVL, así que list, dict, deque y heapq dejan de ser magia, y después lo demuestras en problemas de entrevista evaluados. Gratis, en tu navegador y con un certificado en la mayoría de los cursos.

Empezar a aprender(es gratis)

404 lecciones284 retos702 preguntas de quiz

Apto para principiantes
Ayuda de codificación con IA
Lecciones interactivas prácticas
Narración de audio en cada lección
Cuestionarios para poner a prueba tu conocimiento
Un certificado de la ruta al final, más 24 por el camino

DSA en Python, paso a paso

40 cursos404 lecciones284 retos702 preguntas de quiz

Cada paso es un conjunto de cursos que ya existen en Coddy, y cada botón Empezar los abre en Python. El único curso que no se enseña en Python, el de manipulación de bits, aparece después de los pasos.

1
Paso 1
Serie de estructuras de datos, parte uno
Empezar este pasoEmpezarPila, cola, árbol binario, tabla hash y lista enlazada, cada una construida desde cero en Python y usada después para resolver problemas. Terminas sabiendo qué hacen list, deque y dict por ti, y cuánto cuestan.Empezar
5 cursos, en orden
66 lecciones56 retos4 proyectos
2
Paso 2
Serie de estructuras de datos, parte dos
Empezar este pasoEmpezarLista doblemente enlazada, heaps y colas de prioridad, tries, grafos y el árbol AVL autobalanceado. Al terminar, heapq es un heap binario que ya has escrito, y el árbol balanceado que Python nunca te dio es uno que sabes construir.Empezar
5 cursos, en orden
72 lecciones62 retos3 proyectos
3
Paso 3
Algoritmos de ordenamiento
Empezar este pasoEmpezarBubble, selection, insertion, merge, quick, heap, counting y radix sort, escritos en Python y vistos en el visualizador. El propio sorted() de Python es Timsort, un híbrido de merge sort e insertion sort, y después de este paso sabes explicar por qué es una buena idea.Empezar
8 cursos, en orden
74 lecciones38 retos319 preguntas7 proyectos
4
Paso 4
Recursión y programación dinámica
Empezar este pasoEmpezarRetos de recursión y después programación dinámica, de la memoización a la tabulación, ambos en Python. La manipulación de bits se enseña en C++, por lo que aparece después de los pasos; sus &, |, ^, << y >> también son operadores de Python, así que aun así se lee con facilidad.Empezar
2 cursos, en orden
1. Desafíos de recursión: domina el pensamiento recursivo15 lecciones15 retos
2. Programación Dinámica 10115 lecciones
30 lecciones15 retos
5
Paso 5
Algoritmos de grafos
Empezar este pasoEmpezarBúsqueda en anchura y en profundidad, Dijkstra, Bellman-Ford, ordenamiento topológico, Kruskal y Prim en Python, sobre el grafo que construiste en el paso dos. La cola de prioridad de Dijkstra es heapq: el heap del paso dos, en forma de biblioteca.Empezar
7 cursos, en orden
63 lecciones28 retos383 preguntas7 proyectos
6
Paso 6
Práctica de entrevista
Empezar este pasoEmpezarDiez paquetes de retos de entrevista, la serie de entrevistas en Python y dos bancos de problemas de programación, todo en Python y evaluado con casos de prueba. La serie de entrevistas solo existe en Python, así que esta es la única versión de la ruta con los trece cursos de práctica.Empezar
13 cursos, en orden
99 lecciones85 retos

Lo que obtienes

Todo lo que usarás para aprender a programar

Aprende Haciendo

Escribe código real, consulta bases de datos, crea sitios web y domina los prompts de IA. Nuestras lecciones interactivas cubren todas las habilidades que los desarrolladores modernos necesitan.

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Editor de Código

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Prueba #1

Prueba #2

Prueba #3

Entrada

"Alex"

Salida

"Hello, Coddy! Alex"

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Aprende de todas las formas

Lee, escucha, ponte a prueba, pregunta a la IA o consulta cualquier cosa que ya hayas estudiado. Cada lección se adapta a ti.

Introducción a variables

Audio

Una variable es un contenedor con nombre que guarda un valor al que puedes hacer referencia más tarde.

En Python, creas una escribiendo el nombre, un signo igual y el valor que quieres guardar.

El valor puede cambiar con el tiempo: reasignar el nombre simplemente lo apunta a un nuevo valor.

1xSarah

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Por qué aprender DSA en Python con Coddy

Toda la ruta, en un solo lenguaje. Las estructuras de datos, los ordenamientos, la recursión, la programación dinámica, los algoritmos de grafos y los paquetes de entrevista se enseñan todos en Python, y también la serie de entrevistas en Python, que no existe en ningún otro lenguaje. Solo la manipulación de bits no: se enseña en C++ y aparece después de los pasos.
Estructuras integradas que sabes explicar. Python te da list, dict, set, deque y heapq. Construir las estructuras que hay detrás es como aprendes por qué list.pop(0) es lento, por qué una búsqueda en un dict es de tiempo constante en promedio y cuándo un heap es mejor que ordenar, que es exactamente lo que pregunta un entrevistador cuando usas uno.
Código corto, para que se vea la idea. Una lista enlazada o una búsqueda binaria cabe en una sola pantalla en Python, sin declaraciones de tipos ni gestión de memoria de por medio. Por eso es el lenguaje más rápido para aprender algoritmos, y por eso tantos candidatos lo eligen para las entrevistas de programación.
Evaluado como en una entrevista. Cada lección termina en un reto comprobado con casos de prueba y, cuando uno falla, Bugsy lee tu código Python y te empuja hacia el arreglo sin darte la respuesta. Un certificado gratuito en la mayoría de los cursos, verificable cada uno en su propia URL.

Preguntas frecuentes sobre DSA en Python

¿Es Python bueno para estructuras de datos y algoritmos?

Sí, y para aprender se podría decir que es la mejor opción: el código es corto, así que lo que lees es el algoritmo, no la sintaxis que lo rodea. Conviene conocer dos contrapartidas. Python es más lento que Java o C++, lo que importa con los límites de tiempo ajustados de la programación competitiva pero rara vez en una entrevista, y sus estructuras integradas esconden los costes sobre los que estás aprendiendo a razonar; por eso esta ruta te hace construirlas primero.

¿Qué estructuras de datos de Python debo conocer para las entrevistas de programación?

list (un array dinámico), dict y set (tablas hash), tuple, collections.deque (una cola rápida por ambos extremos), heapq (un min-heap binario sobre una lista) y collections.Counter. Conoce lo que cuesta cada operación, no solo su nombre. Python no incluye lista enlazada, árbol, trie ni grafo, así que esos los escribes tú, en los pasos uno y dos.

¿Por qué implementar una pila o una cola si Python ya las tiene?

Porque en las entrevistas rara vez te piden usar una cola y a menudo te preguntan por qué tu solución es lenta. Una cola construida sobre una list paga cada pop(0), porque todos los elementos restantes se desplazan una posición; deque.popleft() no. Implementar cada estructura una vez es como aprendes los costes lo bastante bien como para elegir la adecuada sin pensarlo.

¿Es Python lo bastante rápido para la programación competitiva?

Para la mayoría de los problemas, sí. Con límites de tiempo ajustados, C++ es la opción más segura, razón por la que lo usa la mayoría de los programadores competitivos, y muchos jueces en línea ofrecen PyPy, que ejecuta el mismo código Python mucho más rápido. En una entrevista importa mucho más lo rápido que escribes que lo rápido que se ejecuta el código, y ahí gana Python.

¿Cuál es el límite de recursión de Python y es importante para DSA?

CPython se detiene por defecto en una profundidad de 1.000 llamadas, así que una búsqueda en profundidad recursiva sobre una cadena larga puede lanzar RecursionError. Puedes subir el límite con sys.setrecursionlimit, pero el mejor hábito, y el que a los entrevistadores les gusta ver, es saber sustituir la recursión por un bucle y una pila explícita: la estructura que construyes en el paso uno.

¿Necesito saber Python antes de empezar esta ruta?

Deberías manejarte con funciones, bucles, listas y diccionarios, e idealmente con clases, ya que aquí cada estructura se escribe como una clase. Si aún no llegas a ese nivel, el curso de Python de Coddy te lleva hasta ahí primero, gratis, y esta ruta continúa donde él termina.

¿Obtengo un certificado por la ruta Estructuras y algoritmos?

Sí. Termina todos los pasos y obtendrás un certificado gratis para toda la ruta Estructuras y algoritmos. Incluye cada curso que terminaste por el camino, y enlaza al certificado propio de cada curso, para que cualquiera pueda verificar cada habilidad que menciona. Puedes añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Es un certificado de finalización de Coddy, no una titulación acreditada.

Otras rutas de aprendizaje

Los mismos cursos, ordenados para otro rol. El progreso se conserva: un curso terminado en una ruta cuenta en todas las rutas que lo incluyen.

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