Algoritmos y Estructuras de Datos: Aprende DSA en días, no meses 2025
Juan Correa
Desarrollador de Software Senior
Los algoritmos y estructuras de datos son la base para resolver problemas de programación de forma eficiente. Si te estás preparando para pasar entrevistas técnicas de DSA (Data Structures and Algorithms, por sus siglas en inglés) o si quieres mejorar como desarrollador, entonces aprender estructuras de datos y algoritmos es fundamental.
Aquí aprenderás:
- ✅ Qué temas estudiar y en qué orden
- ✅ Qué estructuras de datos priorizar
- ✅ Cómo pensar como ingeniero y no memorizar como robot
- ✅ Cómo practicar para ganar confianza, no frustración
- ✅ Cómo estudiar de forma estratégica, no más duro
Si estás buscando un enfoque más práctico y directo, esta guía es para ti. ¡Sigamos! 👇
Table of Contents
- ¿Qué Son Las Estructuras de Datos y Para Qué Sirven?
- ¿Qué Son los Algoritmos?
- ¿Qué son las entrevistas de DSA?
- ¿Por Qué las Empresas Utilizan las Infames Entrevistas de DSA?
- ¿Tiene Sentido Rechazar las Entrevistas de DSA?
- Únete al newsletter para recibir contenido de DSA
- ¿Necesito ser un genio para aprender DSA?
- Cómo Prepararte para Entrevistas de Estructuras de Datos y Algoritmos (DSA)
- ¿Dónde se Usan los Algoritmos y Estructuras de Datos en el Mundo Real?
- ¿Te Gustó Esta Guía?
- Otros Recursos
- Sobre el autor
¿Qué Son Las Estructuras de Datos y Para Qué Sirven?
Una estructura de datos en programación es simplemente una forma de organizar y almacenar datos en la memoria de una computadora.
Aunque no lo sepas, ya usas estructuras de datos en tu día a día como programador. Por ejemplo, cuando usas un array o un objeto en JavaScript (o cualquier otro lenguaje), estás utilizando una estructura de datos.
¿Sabías que la estructura que eliges para almacenar datos puede determinar el rendimiento de tu aplicación?
Por ejemplo, si eliges un array para almacenar datos que cambian frecuentemente, tu aplicación podría volverse lenta con grandes volúmenes de datos.
Por eso este conocimiento no solo es útil en entrevistas de DSA, también te ayudará a resolver retos del mundo real y a tomar decisiones más informadas al escribir código.
¿Qué Son los Algoritmos?
Un algoritmo es una serie de pasos o instrucciones que se siguen para resolver un problema específico.
Por ejemplo, existen algoritmos de búsqueda de datos.
El algoritmo que hagas va a ser muy diferente si buscas un número en un array o si buscas un elemento en un árbol binario.
Cada estructura de datos tiene sus propios algoritmos asociados, que no debes memorizar como un robot, sino entender cómo funcionan y cuándo usarlos.
¿Qué son las entrevistas de DSA?
Las entrevistas de DSA son una parte común del proceso de selección en muchas empresas tecnológicas. En estas entrevistas, se evalúa tu capacidad para resolver problemas algorítmicos y tu comprensión de las estructuras de datos.
Generalmente, te presentan un problema y debes resolverlo en un tiempo limitado, a menudo en una pizarra o en un editor de código. Esto puede incluir:
- Resolver problemas de programación
- Diseñar algoritmos eficientes
- Explicar tu razonamiento y decisiones de diseño
- Optimizar soluciones existentes
- Discutir la complejidad temporal y espacial de tus soluciones
Si quieres aprender cómo responder efectivamente una entrevista técnica, puedes ver el artículo Cómo Responder una Entrevista Técnica.
¿Por Qué las Empresas Utilizan las Infames Entrevistas de DSA?
Muchas entrevistas técnicas siguen el modelo de empresas como:
- Meta (antes Facebook)
- Apple
- Netflix
- Amazon
Estas compañías reciben millones de solicitudes cada año, y necesitan procesos que les permitan evaluar a los candidatos rápidamente.
- ¿Resolvió el problema?
- ¿Su algoritmo es óptimo?
- ¿La solución es escalable?
Ese enfoque luego es adoptado por startups y empresas más pequeñas, incluso si su contexto no lo justifica.
Si Google lo hace, entonces mi startup con 100 usuarios activos diarios, también debería hacerlo.
Seguramente hay más razones detrás.
Sea como sea, la realidad es que las entrevistas DSA van a seguir existiendo y no tenemos control sobre eso.
¿Tiene Sentido Rechazar las Entrevistas de DSA?
Algunos desarrolladores deciden evitarlas, y es válido. Pero hacerlo también puede limitar tus oportunidades de crecimiento profesional.
He escuchado argumentos como:
- "Las entrevistas de DSA no reflejan el trabajo real de un desarrollador hará en su día a día."
- "No quiero perder tiempo en entrevistas que ni siquiera podrían resolver algunos desarrolladores de la empresa."
Y sí, en muchos casos es cierto.
Pero también es cierto que aprender estructuras de datos y algoritmos sí te hace mejor desarrollador.
Por ejemplo, si trabajas en productos con mucho tráfico o datos, comprender estas bases te pernite generar un alto impacto como:
- Reducir costos de infraestructura (cargas de servidores, almacenamiento, etc. reducidas)
- Mejorar la experiencia del usuario (velocidad de carga, respuesta de la aplicación)
Generar un alto impacto es lo que te abre las puertas a mejores oportunidades laborales, ascensos y aumentos de sueldo 🤑
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¿Necesito ser un genio para aprender DSA?
No. Puedes aprender DSA con los conocimientos básicos de programación que ya tienes.
Tampoco necesitas un título universitario, solo práctica constante y buen material.
Por eso creé esta guía: para ayudarte a aprender de forma clara, práctica y progresiva.
Cómo Prepararte para Entrevistas de Estructuras de Datos y Algoritmos (DSA)
Si no sabes cómo prepararte para entrevistas técnicas con estructuras de datos y algoritmos, no te preocupes. Aquí tienes una guía paso a paso si te sientes abrumado por tantos recursos, listas infinitas de problemas y explicaciones confusas.
1. Fundamentos Esenciales (Antes de Empezar)
Antes de sumergirte en algoritmos y estructuras de datos, asegúrate de tener una comprensión básica de:
- ¿Qué es la notación Big O y cómo analizar la eficiencia de tu código?
- ¿Cómo se comparan diferentes enfoques (brute force vs óptimos)?
- ¿Qué tipo de problemas suelen hacerte en entrevistas de DSA?
Si no entiendes Big O, empieza por ahí. Es el lenguaje que hablan los entrevistadores y te ayudará a comunicarte mejor.
2. Aprende las Estructuras de Datos más Usadas en Entrevistas
Si estás empezando, enfócate primero en las estructuras de datos que más se repiten en entrevistas, porque te permitirán resolver la mayoría de los problemas técnicos con los que te vas a encontrar.
Prioriza estas primero:
| Estructura de Datos | Usos Frecuentes en Entrevistas |
|---|---|
| HashMap & Sets | Conteo, detección de duplicados, anagramas, memoización |
| Arrays & Strings | Subarrays, sliding window, dos punteros, manipulación |
| Stack & Queue | Paréntesis balanceados, orden, backtracking, simulaciones |
| Linked Lists | Reversa, middle node, detección de ciclos |
No solo aprendas qué son. Aprende:
- Cuándo usarlas
- Cómo implementarlas desde cero en tu lenguaje de programación preferido
¿Y después?
Una vez que te sientas cómodo con las anteriores, es altamente recomendable continuar con las siguientes estructuras.
Son comunes en entrevistas más exigentes (por ejemplo, FAANG o roles senior), y te darán un conocimiento más completo para abordar cualquier tipo de reto.
| Estructura de Datos | Usos en Entrevistas Más Avanzadas |
|---|---|
| Árboles Binarios | DFS, BFS, sumas, recorridos, validaciones |
| Grafos | Caminos, componentes, ciclos, búsqueda |
| Heap / Priority Queue | Top K, merges, scheduling, optimizaciones |
| Matrices (Grids) | Problemas tipo “islas”, flood fill, búsqueda por capas |
Si eres de un perfil entry level o junior, no te preocupes por estas estructuras avanzadas al principio. No es estrictamente necesario.
⚠️ Consejo práctico:
No saltes directamente a estructuras complejas.
Construye una base sólida primero, practica con ejercicios guiados, y luego avanza con confianza.
✅ Recomendación:
Practica por lo menos un ejercicio fácil de realizar de cada estructura de datos conforme aprendas.
3. Domina los Patrones de Resolución de Problemas más Comunes
Estas técnicas te permitirán resolver la mayoría de los problemas que aparecen en entrevistas técnicas. Son las más importantes para dominar al principio:
| Problema Típico | Técnica / Patrón |
|---|---|
| Conteo de caracteres, detección de duplicados | Hashing (Map/Set) |
| Verificar anagramas o frecuencias | Hashing (Map/Set) |
| Subarrays con suma máxima/mínima | Sliding Window |
| Substrings sin caracteres repetidos | Sliding Window |
| Palíndromos, dos números que suman un valor | Two Pointers |
| Búsqueda en arrays ordenados | Two Pointers |
| Recorrido de árboles binarios | Depth-First Search (DFS) |
| Recorrido de grafos o búsqueda de caminos | Depth-First Search (DFS) |
| Recorrer niveles de un árbol o encontrar camino más corto | Breadth-First Search (BFS) |
⚠️ Consejo práctico:
No necesitas dominar todas a la perfección desde el inicio, pero sí entender su lógica y reconocer cuándo aplicarlas.
✅ Recomendación:
Si estás comenzando tu preparación o tienes poco tiempo: enfócate primero en estas técnicas o patrones.
¿Y después?
Una vez domines las anteriores, estas ampliarán tu capacidad de resolver problemas más complejos o específicos:
| Problema Típico | Técnica / Patrón |
|---|---|
| Generación de combinaciones y permutaciones | Backtracking |
| Sudoku, n-queens, recorrido exhaustivo | Backtracking |
| Selección de intervalos, máximo beneficio | Greedy |
| Ordenamiento eficiente | Divide and Conquer |
| Búsqueda de elementos o valores límite | Binary Search |
| Problemas de decisión o partición | Binary Search |
| Subproblemas que se repiten (fibonacci, caminos, etc.) | Dynamic Programming (DP) |
| Componentes conectados en grafos | Union-Find (DSU) |
| Autocompletado o búsqueda por prefijo | Trie (Prefix Tree) |
Practica con Propósito (y no por inercia)
No necesitas resolver 500 problemas de Leeetcode para estar listo.
Lo que necesitas es practicar con intención, enfocándote en los problemas que enseñan algo valioso y que aparecen una y otra vez en entrevistas reales.
Prioriza los problemas clásicos que más se repiten.
En vez de resolver problemas al azar, enfócate en patrones y estructuras clave.
Por ejemplo:
Problemas Clásicos por Patrón de Resolución
| Tipo de Problema | Técnica / Patrón | Ejercicios Recomendados |
|---|---|---|
| Encontrar pares/sumas/combinaciones | Hashing / Two Pointers | Two Sum, Three Sum, Subarray Sum Equals K, Group Anagrams |
| Subarrays / Substrings con restricciones | Sliding Window | Longest Substring Without Repeating Characters, Maximum Sum Subarray, Minimum Size Subarray |
| Recorrer o transformar árboles | DFS / BFS | Invert Binary Tree, Max Depth, Path Sum, Level Order Traversal |
| Combinaciones o decisiones múltiples | Backtracking | Generate Parentheses, N-Queens, Subsets, Word Search |
| Orden y prioridades | Heap / Greedy | Top K Frequent Elements, Kth Largest Element, Merge K Sorted Lists |
| Secuencias válidas o seguimiento de estado | Stack | Valid Parentheses, Min Stack, Daily Temperatures |
| Optimización o búsqueda de condiciones específicas | Binary Search | Find Peak Element, Search in Rotated Array, Koko Eating Bananas |
| Explorar todos los caminos posibles | Recursión / DFS | All Paths From Source to Target, Permutations, Sum of Root to Leaf Numbers |
| Rutas, conexiones, componentes | Graph Traversal | Clone Graph, Course Schedule, Number of Connected Components |
| Elección óptima por pasos | Dynamic Programming | Fibonacci, House Robber, Climbing Stairs, Longest Increasing Subsequence |
Dominar estos te prepara para muchos más.
⚠️ Consejo práctico:
Empieza por los patrones más comunes (Hashing, Sliding Window, DFS/BFS).
Elige uno o dos ejercicios representativos por patrón.
✅ Recomendación: Para roles senior o Big tech, practica también problemas de Dynamic Programming y Graph Traversal.
Estos son de los más difíciles, pero también los más valorados.
✅ Recomendación:
Si solo dominas 15–20 de estos problemas a fondo en un mes, tendrás una gran ventaja sobre otros candidatos que resolvieron 200 en 6 meses.
✅ Recomendación:
Recuerda no memorizar soluciones.
Entiende el razonamiento detrás de cada problema y cómo aplicar el patrón correspondiente.
Puedes usar plataformas como:
Si tu lenguaje de programación preferido es JavaScript, entonces puedes usar la plantilla que creé para hacer tus propios ejericios de DSA y practicar en Codesandbox o tu editor de código favorito: dsa-javascript.
Es el que utilizo para crear ejemplos y contenido en mi blog.
¿Cuánto Tiempo Necesitas?
Depende del tiempo que dediques por semana, pero un plan realista es:
- 8 semanas (estudiando 6–8h semanales)
- 1 - 4 semanas intensivas si estás a full
⚠️ Consejo práctico: Considera tu nivel de seniority y al que aspiras.
Si eres junior, no te preocupes por los problemas más complejos.
Si eres senior, no te limites a los problemas fáciles.
La clave es consistencia, no perfección.
¿Dónde se Usan los Algoritmos y Estructuras de Datos en el Mundo Real?
Algunos ejemplos son:
- HashMaps: cachés, sistemas de configuración, manejo de sesiones
- Pilas y colas: navegación de páginas, sistemas de tareas, flujos reversibles
- Árboles: organización de datos jerárquicos (DOM, archivos, categorías)
- Grafos: relaciones sociales, mapas, dependencias de módulos
- Tries: buscadores con autocompletado
Ahora puedes ver cómo estos conceptos sí se aplican en la vida real.
Tiene todo el sentido del mundo que las empresas busquen candidatos que entiendan cómo funcionan estas estructuras y algoritmos para resolver este tipo de problemas.
¿Te Gustó Esta Guía?
Si este artículo te aclaró el camino para empezar con estructuras de datos y algoritmos, no te detengas aquí.
La diferencia entre alguien que “medio entiende” y alguien que “pasa entrevistas” está en seguir practicando con intención.
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Recursos de Developero:
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- Si te cuesta trabajo entender Big O notation, revisa el artículo Ejemplos de notación Big O en JavaScript
- Ahora si también quieres prepararte para entrevistas de diseño de sistemas, entonces revisa el artículo Mega guía completa de aprendizaje y preparación para entrevistas de diseño de sistemas
Otros recursos:
- Repositorio de Github Data Structures and Algorithms
- Repositorio de Github Coding Interview University
Sobre el autor
Soy Juan Correa, un desarrollador con experiencia construyendo productos reales y enseñando a otros profesionales.
En cada artículo busco simplificar lo complejo y ayudarte a avanzar de forma práctica, tanto si estás aprendiendo como si te estás preparando para tu próxima entrevista.
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