Algoritmos de Búsqueda en Java

Proyecto académico en Java para implementar y comparar algoritmos de búsqueda sobre arreglos y listas simplemente enlazadas, usando datasets en CSV y validación de casos borde.

Descripción

Este proyecto fue desarrollado como práctica de Estructura de Datos. Su objetivo es comparar diferentes estrategias de búsqueda, medir tiempos de ejecución y analizar cómo cambia el comportamiento según la estructura de datos utilizada.

El sistema carga datasets desde archivos CSV, ejecuta búsquedas sobre arreglos y listas enlazadas simples, y muestra resultados en consola junto con una verificación de casos borde.

Características

• Carga de datasets desde archivos CSV.
• Implementación de búsquedas en arreglos.
• Implementación de búsquedas en listas simplemente enlazadas.
• Comparación básica de tiempos de ejecución en nanosegundos.
• Validación de casos borde:
  • arreglo vacío
  • un solo elemento
  • elemento no existente
  • clave nula
  • valores duplicados
• Uso de Bubble Sort como paso previo para búsqueda binaria.

Tecnologías utilizadas

• Java 21
• Maven
• Apache Commons CSV
• Programación orientada a objetos
• Estructuras de datos
• Algoritmos de búsqueda

Estructura del proyecto

src/main/java/
├── Main.java
├── data/
│   ├── NumerosDuplicados.csv
│   ├── NumerosPositivos.csv
│   ├── NumerosPositivosNegativos.csv
│   ├── citas_100.csv
│   ├── citas_100_casi_ordenadas.csv
│   ├── inventario_500_inverso.csv
│   └── pacientes_500.csv
├── search/
│   ├── ArraySearch.java
│   └── SLLSearch.java
├── sorting/
│   └── BubbleSort.java
└── util/
    ├── CsvReader.java
    ├── Node.java
    ├── StructureUtil.java
    └── Validator.java

Cómo ejecutar el proyecto

Requisitos

• Java 21
• Git

El proyecto incluye Maven Wrapper, por lo que no es necesario instalar Maven globalmente.

Clonar el repositorio

git clone https://github.com/AlejandroTatum/AlgoritmosDeBusqueda.git
cd AlgoritmosDeBusqueda

Compilar

./mvnw clean compile

Ejecutar

./mvnw exec:java

Algoritmos implementados

Categoría	Implementación
Búsqueda secuencial	Primera ocurrencia
Búsqueda secuencial	Última ocurrencia
Búsqueda secuencial	Todas las ocurrencias con predicado
Búsqueda con centinela	Arreglos
Búsqueda binaria	Arreglos ordenados
Ordenamiento auxiliar	Bubble Sort
Estructuras	Arreglos y listas simplemente enlazadas

Datasets utilizados

Dataset	Uso principal
NumerosPositivos.csv	Búsqueda sobre valores positivos
NumerosDuplicados.csv	Validación de ocurrencias repetidas
NumerosPositivosNegativos.csv	Búsqueda sobre valores positivos y negativos
inventario_500_inverso.csv	Pruebas con mayor volumen de datos
citas_100.csv	Dataset complementario de citas
citas_100_casi_ordenadas.csv	Dataset complementario casi ordenado
pacientes_500.csv	Dataset complementario de pacientes

Demo de ejecución

Salida resumida al ejecutar el programa:

=== LABORATORIO 7: ALGORITMOS DE BÚSQUEDA ===

PRUEBA DE ARCHIVO: Inventario Inverso
Archivo: src/main/java/data/inventario_500_inverso.csv
Buscando clave: 45.0

-> Datos cargados. Total elementos: 500
1. Secuencial (First): Encontrado [45.0] en índice 455
2. Secuencial (Last) : Encontrado [45.0] en índice 455
3. Centinela         : Encontrado [45.0] en índice 455
4. Binaria (con Sort): Encontrado [45.0] en índice 44
5. SLL FindAll: Encontrados 1 nodos.

VERIFICACIÓN DE CASOS BORDE
FindFirst: OK (Manejado)
Centinela: OK (Manejado)
Binaria:   OK (Manejado)

Decisiones de diseño

• Se utilizaron arreglos para comparar búsquedas directas y búsqueda binaria.
• Se utilizaron listas simplemente enlazadas para practicar recorrido secuencial con nodos.
• La búsqueda binaria ordena previamente el arreglo porque requiere datos ordenados.
• La técnica de centinela modifica temporalmente la última posición del arreglo y luego restaura su valor original.
• Los casos borde permiten verificar que los algoritmos respondan sin excepciones ante entradas vacías, nulas o inexistentes.

Aprendizajes principales

• Comprender la diferencia entre búsqueda secuencial y búsqueda binaria.
• Identificar la precondición principal de la búsqueda binaria: datos ordenados.
• Practicar estructuras enlazadas simples y recorridos nodo por nodo.
• Leer datos desde archivos CSV para probar algoritmos con datasets externos.
• Validar casos borde para evitar errores comunes como NullPointerException.

Informe académico

El repositorio incluye el informe original de la práctica en PDF:

• APE_Implementación_Búsqueda (INFORME).pdf

Autores

• Alejandro Padilla
• Mark Gonzales
• Steven Jumbo
• Gyna Yupanqui