Diseño lógico de soluciones: transformar requisitos en estructuras de datos básicas

Del enunciado al modelo: pensar en entidades, atributos y operaciones

Diseñar lógicamente una solución significa traducir un requisito escrito (lo que el sistema “debe hacer”) a un modelo de datos (qué información se guardará y cómo se organizará) y a un conjunto de operaciones (qué acciones serán frecuentes o críticas). En este capítulo el foco no es aprender nuevas estructuras, sino aprender a decidir cuáles usar y por qué, a partir de un texto.

Vocabulario de modelado (lo mínimo para decidir bien)

• Entidad: “cosa” del mundo real sobre la que guardas información (Alumno, Producto, Evaluación, Documento).
• Atributo: dato que describe a la entidad (nombre, id, stock, nota).
• Colección: grupo de entidades o valores (lista de alumnos, diccionario de productos).
• Clave: atributo que identifica de forma única (código de producto, matrícula, DNI). Puede ser compuesta (curso+fecha).
• Operaciones principales: acciones que se repiten o son críticas (buscar por clave, agregar, eliminar, actualizar, contar, ordenar, filtrar).

Guía paso a paso para convertir enunciados a estructuras

Usa este proceso cada vez que recibas un requisito. La idea es que puedas justificar tu elección con base en: unicidad, orden, acceso por clave y operaciones críticas.

Paso (a): listar datos (sustantivos y números del enunciado)

Subraya sustantivos (posibles entidades) y números/campos (posibles atributos). Luego escribe una lista de “datos a guardar”.

Ejemplo de extracción rápida (plantilla):
- Entidades: ...
- Atributos por entidad: ...
- Eventos/acciones: ...
- Restricciones: ... (único, obligatorio, rango, etc.)

Paso (b): decidir si son únicos u ordenados

• Únicos: si no debe repetirse (código de producto, matrícula). Esto empuja a usar claves y estructuras que eviten duplicados.
• Ordenados: si importa el orden (por fecha, por llegada, por ranking). Esto empuja a mantener secuencias o a ordenar cuando se necesite.

Paso (c): definir claves (y claves compuestas si hace falta)

Pregunta: “¿Cómo identifico un elemento sin ambigüedad?” Si el enunciado no lo dice, propón una clave. Si una sola no alcanza, combina.

Ejemplos de claves:
- Alumno: matricula
- Producto: sku
- Asistencia: (curso_id, fecha, matricula)
- Calificación: (matricula, evaluacion_id)

Paso (d): elegir operaciones críticas (buscar/agregar/eliminar/actualizar/contar)

Haz una lista corta de operaciones y marca cuáles serán frecuentes. Esto define el “centro” del diseño.

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Paso (e): escoger estructura y justificar

Con los pasos anteriores, redacta una justificación de 2–3 líneas: “Elijo X porque…”. Evita justificar por costumbre (“porque siempre uso listas”). Justifica por operaciones y restricciones.

Plantilla de justificación:
- Estructura elegida: ...
- Porque necesito: (buscar por clave / evitar duplicados / mantener orden / contar frecuencias)
- Claves definidas: ...
- Operaciones críticas optimizadas: ...

Ejercicios integradores (escenarios progresivos)

1) Control de asistencia

Enunciado: “Registrar asistencia de alumnos por clase. Cada clase tiene fecha y curso. Para cada alumno se guarda presente/ausente. Se debe poder: marcar asistencia, consultar asistencia de un alumno en un curso, y obtener el porcentaje de asistencia por alumno.”

Aplicación del proceso

• (a) Datos: curso_id, fecha, alumno(matricula, nombre opcional), estado_asistencia (P/A).
• (b) Único/orden: una asistencia por (curso_id, fecha, matricula) debe ser única. El orden por fecha puede importar para reportes.
• (c) Claves: clave compuesta (curso_id, fecha, matricula).
• (d) Operaciones críticas: marcar (agregar/actualizar), consultar por alumno+curso, calcular porcentaje (contar presentes / total clases).
• (e) Estructura: diccionario indexado por curso y alumno para consultas rápidas; o por clase para carga rápida. Decide según la consulta más frecuente.

Modelo sugerido A (optimiza consulta por alumno en un curso)

asistencia = {
  curso_id: {
    matricula: {
      fecha: True/False
    }
  }
}

Operaciones:
- marcar(curso, matricula, fecha, estado): asistencia[curso][matricula][fecha] = estado
- porcentaje(curso, matricula): contar True / total fechas registradas

Justificación: acceso directo por curso y matrícula para consultar historial; la fecha queda como clave para evitar duplicados por día.

Modelo sugerido B (optimiza carga por clase)

asistencia = {
  (curso_id, fecha): {
    matricula: True/False
  }
}

Operaciones:
- marcar(curso, fecha, matricula, estado)
- listar_presentes(curso, fecha)
- porcentaje requiere recorrer fechas del curso

Decisión: elige A si la consulta por alumno es lo más frecuente; elige B si se trabaja principalmente “por clase del día”.

Ejercicio práctico

• Define cuál modelo (A o B) usarías si el sistema se usa en aula para pasar lista y luego casi no se consulta individualmente. Justifica con operaciones.
• Agrega una restricción: “no se puede marcar dos veces la misma fecha”. Explica cómo tu clave lo evita.

2) Catálogo de productos con stock

Enunciado: “Gestionar productos con SKU único, nombre, precio y stock. Se debe: agregar producto, actualizar stock, eliminar producto, buscar por SKU y listar productos con stock bajo (menor a X).”

Aplicación del proceso

• (a) Datos: sku, nombre, precio, stock.
• (b) Único/orden: SKU único. El orden no es requisito (listar puede ordenarse después si se pide).
• (c) Clave: sku.
• (d) Operaciones críticas: buscar/actualizar por sku (muy frecuente), listar por condición (stock < X).
• (e) Estructura: diccionario sku → datos del producto.

productos = {
  "SKU123": {"nombre": "Mouse", "precio": 12.5, "stock": 30},
  "SKU999": {"nombre": "Teclado", "precio": 25.0, "stock": 5}
}

Operaciones:
- agregar(sku, datos): validar que sku no exista
- actualizar_stock(sku, delta o nuevo_valor)
- eliminar(sku)
- stock_bajo(x): recorrer productos y filtrar stock < x

Punto de decisión: la lista de “stock bajo” requiere recorrido; si fuera extremadamente frecuente y el catálogo enorme, podrías mantener una colección adicional (por ejemplo, un conjunto de SKU con stock bajo) y actualizarla cuando cambie el stock. En este nivel, basta con filtrar al momento.

Ejercicio práctico

• Propón una validación al agregar: “precio > 0 y stock ≥ 0”. ¿Dónde la aplicarías y por qué?
• Diseña una operación “vender(sku, cantidad)” que reduzca stock y evite stock negativo. Indica qué pasa si el SKU no existe.

3) Registro de calificaciones

Enunciado: “Registrar notas por alumno y evaluación. Cada evaluación tiene id, nombre y fecha. Se necesita: cargar nota, modificar nota, obtener promedio por alumno, y listar notas de una evaluación.”

Aplicación del proceso

• (a) Datos: alumno(matricula), evaluación(evaluacion_id, nombre, fecha), nota.
• (b) Único/orden: una nota por (matricula, evaluacion_id) debe ser única. El orden por fecha puede ser útil para reportes.
• (c) Clave: (matricula, evaluacion_id) o estructura separada por alumno o por evaluación.
• (d) Operaciones críticas: cargar/modificar (actualizar), promedio por alumno (agrupar por alumno), listar por evaluación (agrupar por evaluación).
• (e) Estructura: aquí hay dos consultas principales; elige el índice principal y acepta recorrer para la otra, o mantén dos índices si el volumen lo justifica.

Modelo sugerido (optimiza promedio por alumno)

notas = {
  matricula: {
    evaluacion_id: 0.0
  }
}

evaluaciones = {
  evaluacion_id: {"nombre": "Parcial 1", "fecha": "2026-03-10"}
}

Operaciones:
- cargar_nota(matricula, evaluacion_id, nota)
- promedio(matricula): promedio de valores en notas[matricula]
- notas_de_evaluacion(evaluacion_id): recorrer alumnos y tomar quienes tengan esa clave

Alternativa: si lo más frecuente es “listar notas de una evaluación”, invierte el índice: evaluacion_id → {matricula: nota}.

Ejercicio práctico

• Elige un índice principal (por alumno o por evaluación) para un colegio donde los docentes consultan constantemente “mi evaluación” y rara vez “promedio por alumno”. Justifica.
• Agrega una regla: “la nota va de 0 a 10”. ¿En qué operación la controlas?

4) Análisis simple de texto con frecuencias

Enunciado: “Dado un texto, calcular la frecuencia de cada palabra. Debe ignorar mayúsculas/minúsculas y signos básicos. Luego mostrar las 5 palabras más frecuentes.”

Aplicación del proceso

• (a) Datos: texto, palabras normalizadas, conteos.
• (b) Único/orden: las palabras son únicas como claves; el resultado final requiere ordenar por frecuencia (orden derivado).
• (c) Clave: palabra normalizada.
• (d) Operaciones críticas: contar ocurrencias (incrementar), ordenar por conteo para top 5.
• (e) Estructura: diccionario palabra → conteo.

frecuencias = {
  "hola": 3,
  "mundo": 1
}

Proceso típico:
1) normalizar: pasar a minúsculas
2) limpiar: reemplazar signos por espacios (según reglas)
3) separar en palabras
4) acumular: frecuencias[palabra] += 1
5) obtener top 5: ordenar pares (palabra, conteo) por conteo desc

Ejercicio práctico

• Define una regla de limpieza mínima (por ejemplo, quitar “.,;:!?”). Explica cómo afecta el conteo.
• ¿Qué decisión tomarías con palabras vacías (artículos como “el”, “la”)? Indica si las filtras o no, y por qué según el objetivo.

Autoevaluación práctica (decisiones y justificación)

Responde justificando cada elección con: (1) clave(s), (2) operaciones críticas, (3) por qué esa estructura facilita esas operaciones.

• 1) “Guardar turnos médicos: cada turno tiene fecha, hora, paciente_id y médico_id. Se consulta por médico para ver su agenda del día y se reprograma un turno.” ¿Cuál sería tu clave? ¿Indexarías por médico o por turno?
• 2) “Sistema de biblioteca: registrar préstamos (libro_id, socio_id, fecha_prestamo, fecha_devolucion). Se necesita saber si un libro está prestado y listar préstamos vencidos.” ¿Qué estructura usarías para responder rápido ‘¿está prestado?’ y cómo obtendrías vencidos?
• 3) “Chat simple: guardar mensajes en orden por sala. Se busca el último mensaje y a veces se elimina un mensaje por id.” ¿Qué estructura principal usarías y qué dato adicional agregarías para poder eliminar por id sin recorrer todo?
• 4) “Encuesta: cada persona responde una sola vez. Se requiere contar cuántas respuestas por opción y evitar duplicados por persona_id.” ¿Qué clave evita duplicados? ¿Cómo modelas el conteo?
• 5) “Inventario por almacén: cada almacén tiene productos con cantidades. Se consulta cantidad de un producto en un almacén y se mueve stock entre almacenes.” Define claves y estructura. Indica qué operaciones deben ser atómicas (consistentes) a nivel lógico.