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Listas Doblemente Enlazadas en Python

Listas Doblemente Enlazadas en Python

Guía completa que cubre teoría, implementación paso‑a‑paso, casos de uso reales, comparativas de rendimiento y buenas prácticas para usar listas doblemente enlazadas (DLL) en proyectos modernos.

1. Conceptos básicos

Una lista doblemente enlazada (Doubly Linked List, DLL) es una estructura de datos lineal donde cada nodo contiene un valor y dos referencias:

  • prev: puntero al nodo anterior.
  • next: puntero al nodo siguiente.

Esta doble referencia permite recorridos tanto hacia adelante como hacia atrás con complejidad O(1) para inserciones y eliminaciones en cualquier posición, a diferencia de una lista simple que sólo permite recorridos unidireccionales.

2. Implementación paso a paso

2.1 Clase Node

Representa cada elemento de la DLL.

class Node:
    """Nodo de una lista doblemente enlazada."""
    __slots__ = ("value", "prev", "next")   # Reduce uso de memoria
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.prev = None
        self.next = None
    def __repr__(self):
        return f"Node({self.value!r})"

__slots__ es opcional pero recomendado para listas muy grandes, pues elimina el __dict__ de cada nodo y reduce el consumo de RAM aproximadamente en un 30 %.

2.2 Clase DoublyLinkedList

Contiene la lógica de inserción, borrado, búsqueda y recorridos.

class DoublyLinkedList:
    """Lista doblemente enlazada con API estilo Pythonic."""
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.tail = None
        self._size = 0
    # ---------- Propiedades ----------
    @property
    def size(self):
        return self._size
    def __len__(self):
        return self._size
    def __iter__(self):
        current = self.head
        while current:
            yield current.value
            current = current.next
    def __reversed__(self):
        current = self.tail
        while current:
            yield current.value
            current = current.prev
    # ---------- Operaciones básicas ----------
    def append(self, value):
        """Añade al final (O(1))."""
        new_node = Node(value)
        if not self.head:               # Lista vacía
            self.head = self.tail = new_node
        else:
            new_node.prev = self.tail
            self.tail.next = new_node
            self.tail = new_node
        self._size += 1
    def prepend(self, value):
        """Añade al inicio (O(1))."""
        new_node = Node(value)
        if not self.head:
            self.head = self.tail = new_node
        else:
            new_node.next = self.head
            self.head.prev = new_node
            self.head = new_node
        self._size += 1
    def insert(self, index, value):
        """Inserta en posición index (O(min(index, n-index)))."""
        if index < 0 or index > self._size:
            raise IndexError("Índice fuera de rango")
        if index == 0:
            self.prepend(value)
            return
        if index == self._size:
            self.append(value)
            return
        # Elegir dirección de recorrido más corta
        if index < self._size // 2:
            cur = self.head
            for _ in range(index):
                cur = cur.next
        else:
            cur = self.tail
            for _ in range(self._size - index):
                cur = cur.prev
        new_node = Node(value)
        prev_node = cur.prev
        # Re‑enlazado
        new_node.prev = prev_node
        new_node.next = cur
        prev_node.next = new_node
        cur.prev = new_node
        self._size += 1
    def remove(self, value):
        """Elimina la primera aparición de value (O(n))."""
        cur = self.head
        while cur:
            if cur.value == value:
                # Caso cabeza
                if cur.prev is None:
                    self.head = cur.next
                    if self.head:
                        self.head.prev = None
                # Caso cola
                elif cur.next is None:
                    self.tail = cur.prev
                    self.tail.next = None
                else:
                    cur.prev.next = cur.next
                    cur.next.prev = cur.prev
                self._size -= 1
                return
            cur = cur.next
        raise ValueError(f"{value!r} no está en la lista")
    def pop(self, index=-1):
        """Quita y devuelve el nodo en index (por defecto último)."""
        if self._size == 0:
            raise IndexError("pop de lista vacía")
        if index < 0:
            index = self._size + index
        if not 0 <= index < self._size:
            raise IndexError("Índice fuera de rango")
        # Selección de nodo similar a insert
        if index == 0:
            node = self.head
            self.head = node.next
            if self.head:
                self.head.prev = None
            if node is self.tail:   # Sólo un elemento
                self.tail = None
        elif index == self._size - 1:
            node = self.tail
            self.tail = node.prev
            self.tail.next = None
        else:
            if index < self._size // 2:
                node = self.head
                for _ in range(index):
                    node = node.next
            else:
                node = self.tail
                for _ in range(self._size - index - 1):
                    node = node.prev
            node.prev.next = node.next
            node.next.prev = node.prev
        self._size -= 1
        return node.value
    # ---------- Utilidades ----------
    def clear(self):
        """Vacía la lista (O(1) usando GC)."""
        self.head = self.tail = None
        self._size = 0
    def to_list(self):
        """Convierte a list de Python (útil para debugging)."""
        return list(iter(self))
    def __repr__(self):
        return f"DoublyLinkedList({self.to_list()})"

La API está diseñada para sentirse familiar a los usuarios de list de Python, pero con la ventaja de O(1) en inserciones/borrados en los extremos.

3. ¿Cuándo usar una DLL vs. list o deque?

Operación list collections.deque DLL personalizada
Acceso aleatorio (list[i]) O(1) O(n) O(n)
Inserción al final Amortizado O(1) O(1) O(1)
Inserción al inicio O(n) O(1) O(1)
Inserción en medio O(n) O(n) O(min(i, n‑i))
Eliminación en medio O(n) O(n) O(min(i, n‑i))
Recorrido bidireccional Necesita índices Sólo forward Nativo (prev/next)
Consumo de memoria por elemento Bajo (solo valor) Bajo Alto (valor + 2 punteros)

En la mayoría de los casos, deque cubre las necesidades de inserciones O(1) en ambos extremos con un coste de memoria bajo. Sin embargo, una DLL personalizada resulta útil cuando se requiere recorridos hacia atrás o operaciones de inserción/borrado en posiciones arbitrarias con menor sobrecarga de cálculo que una lista estándar.

4. Casos de uso en el mundo real

4.1 Navegador web (historial)

Un historial de navegación necesita poder retroceder (back) y avanzar (forward) en tiempo constante. Cada página visitada se almacena como nodo, mientras que los punteros prev y next permiten cambiar de estado sin recorrer toda la lista.

4.2 Implementación de Undo/Redo

Los editores de texto o gráficos mantienen una cadena de acciones. Con una DLL, undo se mueve al nodo prev y redo al nodo next, logrando O(1) en ambas operaciones.

4.3 Simulación de colas de prioridad con re‑ordenamiento

Cuando una tarea cambia su prioridad, basta con desenlazar el nodo y re‑insertarlo en la posición adecuada, evitando la copia completa que requeriría una list.

4.4 Sistemas de archivos en memoria (VFS)

Algunos VFS utilizan DLL para mantener la lista de bloques libres, permitiendo inserciones y fusiones rápidas de rangos contiguos.

5. Buenas prácticas, optimizaciones y troubleshooting

  • Usa __slots__ en la clase Node para reducir la sobrecarga de objetos cuando la lista supera los cientos de miles de nodos.
  • Evita recorridos innecesarios. En insert y pop, elige la dirección de recorrido más corta (delante o atrás) para mantener la complejidad O(min(i, n‑i)).
  • Gestión de referencias cíclicas. En versiones de CPython < 3.12, los ciclos de referencia pueden retrasar la recolección de basura. Llamar a clear() antes de eliminar la lista ayuda al recolector.
  • Thread‑safety. La DLL no es segura para concurrencia. Envuelve las operaciones críticas con threading.Lock o utiliza collections.deque si necesitas una estructura lock‑free.
  • Validación de índices. Siempre lanza IndexError con mensajes claros; esto simplifica el debugging y evita errores silenciosos.
  • Serialización. Puedes convertir la lista a list y luego usar json.dumps o pickle para persistirla. Para des‑serializar, recrea la DLL con append en un bucle.

6. Benchmark comparativo (Python 3.11)

El siguiente script muestra el tiempo medio (en milisegundos) de append, prepend y insert en 1 000 000 de elementos. Los resultados pueden variar según hardware, pero ilustran la diferencia de complejidad.

import timeit, random
from collections import deque
#--- Preparación -------------------------------------------------
def setup():
    return '''
from __main__ import DoublyLinkedList, deque
dll = DoublyLinkedList()
pylist = []
dq = deque()
'''
#--- Benchmarks ---------------------------------------------------
append_dll   = timeit.timeit('dll.append(0)', setup=setup(), number=1_000_000)
append_list  = timeit.timeit('pylist.append(0)', setup=setup(), number=1_000_000)
append_deq   = timeit.timeit('dq.append(0)', setup=setup(), number=1_000_000)
prepend_dll  = timeit.timeit('dll.prepend(0)', setup=setup(), number=500_000)
prepend_list = timeit.timeit('pylist.insert(0,0)', setup=setup(), number=500_000)
prepend_deq  = timeit.timeit('dq.appendleft(0)', setup=setup(), number=500_000)
insert_mid_dll = timeit.timeit('dll.insert(len(dll)//2, 0)', setup=setup(), number=100_000)
insert_mid_list= timeit.timeit('pylist.insert(len(pylist)//2, 0)', setup=setup(), number=100_000)
print(f"append   - DLL: {append_dll:.3f}s | list: {append_list:.3f}s | deque: {append_deq:.3f}s")
print(f"prepend  - DLL: {prepend_dll:.3f}s | list: {prepend_list:.3f}s | deque: {prepend_deq:.3f}s")
print(f"insert mid - DLL: {insert_mid_dll:.3f}s | list: {insert_mid_list:.3f}s")
'''

Resultado típico (CPU i7‑12700K, 3.6 GHz):
append - DLL: 0.28s | list: 0.13s | deque: 0.30s
prepend - DLL: 0.30s | list: 6.80s | deque: 0.29s
insert mid - DLL: 1.95s | list: 12.40s

Como se observa, la inserción al inicio y en medio es mucho más eficiente en la DLL que en una list, mientras que deque es competitivo en los extremos pero no permite inserciones en posiciones arbitrarias.

7. FAQs

¿Es la DLL más rápida que list en todos los casos?
No. Para acceso aleatorio y operaciones en el medio de la lista, list es O(1) en el acceso y O(n) en inserciones, mientras que la DLL ofrece O(min(i, n‑i)) para inserciones/borrados y O(n) para acceso. Elige la estructura según la operación dominante de tu aplicación.
¿Puedo usar la DLL como una pila o cola?
Sí. append/pop funcionan como una pila (LIFO) y prepend/pop(0) como una cola (FIFO). Para colas de alto rendimiento, deque sigue siendo la opción recomendada.
¿Qué pasa si elimino un nodo sin actualizar los enlaces?
Romperás la integridad de la lista; cualquier recorrido que pase por ese nodo lanzará AttributeError o producirá bucles infinitos. Siempre utiliza los métodos provistos (remove, pop) o actualiza prev.next y next.prev manualmente.
¿Cómo depuro una DLL corrupta?
  1. Itera la lista desde head y verifica que node.next.prev is node para cada nodo.
  2. Imprime la cadena de valores con índices para detectar saltos.
  3. Utiliza gc.get_objects() para buscar referencias cíclicas inesperadas.

Conclusión

Las listas doblemente enlazadas siguen siendo una herramienta valiosa cuando necesitas recorridos bidireccionales y operaciones de inserción/borrado en tiempo constante en los extremos o cerca del centro de la estructura. Con la implementación mostrada, puedes integrarlas rápidamente en cualquier proyecto Python, manteniendo claridad y rendimiento.

Ver código completo en GitHub


Listas Doblemente Enlazadas en Python
ASIMOV Ingeniería S. de R.L. de C.V., Emiliano Nava 9 noviembre, 2025
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