1. ¿Qué es el Recorrido Directo?

El recorrido directo (también llamado traversal o iteración) de una lista enlazada consiste en visitar cada nodo partiendo del head y siguiendo los punteros next hasta llegar al final (None). Es la operación fundamental para:

• Imprimir los valores.
• Buscar un elemento.
• Aplicar transformaciones (map, filter).

En términos de complejidad temporal, el recorrido directo tiene O(n), donde n es la cantidad de nodos.

2. Implementación en Python

Python no incluye una clase de lista enlazada en su biblioteca estándar, por lo que habitualmente se define una Node y una LinkedList personalizada.

class Node:
    """Representa un nodo de una lista enlazada simple."""
    __slots__ = ("value", "next")
    def __init__(self, value: any, next: 'Node' = None):
        self.value = value
        self.next = next
class LinkedList:
    """Lista enlazada simple con operaciones básicas."""
    def __init__(self):
        self.head: Node | None = None
        self._size = 0
    def append(self, value):
        """Agrega un nodo al final (O(1) con puntero tail opcional)."""
        new_node = Node(value)
        if not self.head:
            self.head = new_node
        else:
            cur = self.head
            while cur.next:
                cur = cur.next
            cur.next = new_node
        self._size += 1
    def __len__(self):
        return self._size

    def __iter__(self):
        """Permite iterar con for...in directamente sobre la lista."""
        current = self.head
        while current:
            yield current.value
            current = current.next
    # Variante explícita sin generator (útil para depuración)
    def traverse(self):
        """Devuelve una lista con los valores recorridos."""
        result = []
        node = self.head
        while node:
            result.append(node.value)
            node = node.next
        return result

Ejemplo de uso:

if __name__ == "__main__":
    ll = LinkedList()
    for i in range(1, 6):
        ll.append(i)
    print("Recorrido con for-in:")
    for val in ll:
        print(val, end=' ')
    # Salida: 1 2 3 4 5
    print("\nRecorrido explícito:")
    print(ll.traverse())

3. Comparativas con Otras Estructuras

En escenarios donde el acceso secuencial es la única operación requerida, una lista enlazada puede superar a una list tradicional en consumo de memoria y coste de inserción al inicio.

4. Rendimiento y Escalabilidad

Para medir el tiempo de recorrido, podemos usar timeit:

import timeit
setup = """
from __main__ import LinkedList
ll = LinkedList()
for i in range(100000):
    ll.append(i)
"""
stmt = """list(ll)"""  # convierte el iterador a lista
print(timeit.timeit(stmt, setup=setup, number=5))

Resultados típicos en una máquina moderna:

• Lista enlazada (100k nodos): ~0.15 s
• Lista Python (100k elementos): ~0.03 s (acceso directo)

Conclusión: la lista enlazada es más lenta en recorrido puro, pero su ventaja radica en operaciones de inserción/eliminación en O(1) sin re‑allocación.

4.1. Optimización con puntero tail

Al mantener una referencia al último nodo (self.tail) la operación append pasa de O(n) a O(1), lo que reduce significativamente el tiempo total de creación y, por ende, el tiempo de recorrido en pruebas de benchmark.

5. Seguridad y Buenas Prácticas

• Validación de entrada: nunca asumas que el valor pasado a Node es seguro; usa isinstance o typing para evitar inyección de objetos inesperados.
• Gestión de referencias cíclicas: si tu lista puede crear ciclos (por ejemplo, al invertirla), considera usar weakref o implementar un método detect_cycle basado en Floyd.
• Liberación de recursos: aunque Python tiene GC, los nodos con referencias externas pueden retrasar la recolección; elimina explícitamente node.next = None al eliminar nodos.

5.1. Detección de ciclos (Floyd)

def has_cycle(self) -> bool:
    slow = fast = self.head
    while fast and fast.next:
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next
        if slow is fast:
            return True
    return False

6. Troubleshooting Común

7. Conclusión

El recorrido directo sigue siendo la piedra angular para trabajar con listas enlazadas. Con Python, la claridad del código se combina con técnicas avanzadas (__slots__, puntero tail, detección de ciclos) para lograr una solución robusta, segura y escalable.

Recuerda siempre medir, perfilar y validar tus estructuras antes de adoptarlas en producción.