Explicación: La principal ventaja de los arrays es el acceso directo (aleatorio) a cualquier elemento mediante su índice en tiempo constante O(1). Dado que los elementos están almacenados contiguamente en memoria, se puede calcular la dirección de cualquier elemento simplemente como: dirección_base + (índice × tamaño_elemento). Las listas enlazadas requieren recorrido secuencial O(n) para acceder a un elemento. Las opciones A y C son incorrectas porque las listas enlazadas tienen ventajas en inserción/eliminación y tamaño dinámico. La opción D es parcialmente incorrecta: aunque los arrays no tienen overhead de punteros, ambas estructuras pueden desperdiciar memoria de formas diferentes.

Explicación: La pila (stack) es la estructura de datos que implementa el principio LIFO (Last In, First Out - Último en Entrar, Primero en Salir), donde el último elemento añadido es el primero en ser extraído. Las operaciones fundamentales son push (apilar elemento en el tope) y pop (desapilar elemento del tope). La cola (opción A) sigue FIFO (First In, First Out). Las listas enlazadas (opción C) y árboles binarios (opción D) no siguen inherentemente ninguno de estos principios, aunque pueden implementarlos. Aplicaciones comunes de pilas incluyen: gestión de llamadas a funciones (call stack), evaluación de expresiones, navegación hacia atrás en navegadores, y operaciones deshacer/rehacer.

Explicación: En un árbol binario de búsqueda (BST) balanceado, la búsqueda tiene complejidad O(log n) porque en cada paso se descarta aproximadamente la mitad de los elementos restantes (similar a búsqueda binaria). La altura del árbol balanceado es log n, y la búsqueda desciende nivel por nivel. O(1) (opción A) sería tabla hash. O(n) (opción C) es el peor caso de BST degenerado (similar a lista enlazada) o búsqueda secuencial. O(n log n) (opción D) es típico de algoritmos de ordenación como mergesort o heapsort. Es importante notar que "balanceado" es clave: árboles como AVL o Red-Black garantizan balance automático manteniendo complejidad logarítmica.

Explicación: El encadenamiento (chaining) resuelve colisiones haciendo que cada celda de la tabla hash contenga una lista enlazada de todos los elementos que tienen el mismo valor hash. Cuando hay colisión, simplemente se añade el nuevo elemento a la lista correspondiente. Ventajas: simple, permite factor de carga >1, eliminación sencilla. Desventajas: memoria extra para punteros, cache-unfriendly. Linear probing, quadratic probing y double hashing (opciones A, B, D) son técnicas de direccionamiento abierto (open addressing) donde se busca otra posición libre en la propia tabla cuando hay colisión, sin usar estructuras auxiliares.

Explicación: Los ficheros de organización secuencial almacenan registros uno tras otro en orden de entrada, y el acceso es típicamente secuencial desde el principio. Para encontrar un registro específico, hay que recorrer secuencialmente desde el inicio hasta encontrarlo. Ventajas: simple, eficiente para procesamiento completo del fichero, ideal para logs y backups. Desventajas: búsqueda lenta O(n), actualización ineficiente. La opción A describe ficheros directos. La opción C describe ficheros indexados. La opción D describe acceso hash. El acceso secuencial es apropiado cuando se necesita procesar todos los registros (procesamiento batch) o cuando los datos tienen acceso secuencial natural (cronológico).

Explicación: El tipo de dato booleano (boolean) está específicamente diseñado para representar valores lógicos binarios: verdadero (true) o falso (false). Teóricamente requiere solo 1 bit, aunque típicamente se almacena en 1 byte por razones de alineación de memoria. Soporta operaciones lógicas: AND, OR, NOT, XOR. Es fundamental en estructuras de control (if, while) y expresiones condicionales. Algunos lenguajes (C) no tienen tipo boolean nativo y usan enteros (0=falso, no-cero=verdadero), pero lenguajes modernos (Java, Python, C#) tienen tipo boolean explícito para mayor claridad y seguridad de tipos.

Explicación: La lista doblemente enlazada tiene cada nodo con punteros tanto al siguiente como al anterior nodo, permitiendo recorrido en ambas direcciones. Esto facilita: eliminación de un nodo conociendo solo su referencia (sin necesitar el anterior), navegación hacia atrás, implementación de estructuras como deques. La opción A es incorrecta: usa MÁS memoria (dos punteros por nodo vs. uno). La opción C es incorrecta: inserción tiene misma complejidad O(1) si se conoce posición. La opción D es incorrecta: ambos tipos de listas requieren recorrido secuencial, no acceso directo. El trade-off es memoria adicional por mayor flexibilidad de operaciones.

Explicación: El recorrido inorden (in-order traversal) visita nodos en secuencia: subárbol izquierdo → raíz → subárbol derecho. En un árbol binario de búsqueda (BST), esta secuencia produce valores en orden ascendente debido a la propiedad de ordenación del BST (izquierda < raíz < derecha). Ejemplo: BST con valores {3, 5, 7, 10, 12, 15, 20}, recorrido inorden produce exactamente esa secuencia ordenada. Preorden (opción A) visita raíz primero, usado para copiar árbol. Postorden (opción C) visita raíz al final, usado para eliminar árbol. Por niveles (opción D) usa BFS, no garantiza orden ascendente.

Explicación: La lista de adyacencia usa O(V+E) espacio (V=vértices, E=aristas), almacenando solo las aristas existentes. En grafos sparse donde E << V², esto es mucho más eficiente que matriz de adyacencia que siempre usa O(V²) independientemente del número de aristas. Ejemplo: grafo de 1000 vértices con 5000 aristas (sparse): lista de adyacencia ≈6000 entradas, matriz de adyacencia = 1,000,000 celdas. La lista de adyacencia también facilita recorrer vecinos de un vértice. La matriz de adyacencia (opción A) es mejor para grafos densos o cuando necesitamos verificación rápida O(1) de existencia de arista específica.

Explicación: Los ficheros de texto contienen secuencias de caracteres legibles (ASCII, UTF-8) que pueden abrirse con editores de texto comunes. Los ficheros binarios contienen bytes que representan datos en formato interno de la máquina (enteros, flotantes en su representación binaria directa), no legibles en editores de texto. La opción A es parcialmente cierta pero no la diferencia "principal": ficheros de texto suelen ser más grandes porque números se almacenan como caracteres (ej: 12345 = 5 bytes en texto vs. 4 bytes como int binario), pero esta es consecuencia, no la diferencia fundamental. La opción B es incorrecta: binarios pueden contener texto. La opción D no es característica distintiva: seguridad depende de permisos y cifrado, no del tipo de fichero.

Explicación: El acceso directo (random access) utiliza la operación seek para posicionar el puntero del fichero en cualquier byte específico, permitiendo lectura/escritura en cualquier ubicación sin recorrer registros previos. Ejemplo: seek(1000) posiciona en byte 1000, luego read(100) lee 100 bytes desde esa posición. Es fundamental para ficheros con registros de tamaño fijo donde posición = número_registro × tamaño_registro. El acceso secuencial (opción A) lee desde inicio sin seek. El acceso indexado (opción C) usa seek pero tras buscar en índice primero. El acceso hash (opción D) calcula posición con función hash antes de usar seek. Todos excepto secuencial pueden usar seek, pero "acceso directo/aleatorio" es el término específico para esta capacidad.

Explicación: Las operaciones estándar de una cola (queue) son enqueue (añadir elemento al final) y dequeue (eliminar elemento del frente), implementando el principio FIFO. También típicamente front() para ver elemento del frente sin eliminarlo, e isEmpty() para verificar si está vacía. Push y pop (opción A) son operaciones de pila (stack). Insert y delete (opción C) son genéricas. Add y remove del medio (opción D) violaría el principio FIFO de la cola. Las colas se usan en: gestión de procesos CPU (scheduling), buffers de impresión, BFS en grafos, sistemas de mensajería, y cualquier escenario donde orden de llegada debe preservarse (primero en llegar, primero en ser atendido).

Explicación: Los ficheros indexados mantienen uno o más índices (típicamente ordenados) que permiten búsqueda rápida O(log n) mediante búsqueda binaria en el índice, seguida de acceso directo al registro. Esto es mucho más eficiente que búsqueda secuencial O(n) en ficheros secuenciales. Además, pueden tener múltiples índices por diferentes campos. Las opciones A, B y D son incorrectas: ficheros indexados ocupan MÁS espacio (índices adicionales), son MÁS complejos de implementar, y requieren mantenimiento constante (actualizar índices en cada inserción/eliminación). El trade-off es: espacio y complejidad adicionales a cambio de búsquedas mucho más rápidas. Apropiados cuando consultas frecuentes por clave justifican el overhead.

Explicación: El estándar IEEE 754 define la representación de números de coma flotante (float, double) usado universalmente en hardware y software moderno. Especifica formato con signo (1 bit), exponente (8 bits float, 11 bits double), y mantisa (23 bits float, 52 bits double). Valor = (-1)^signo × 1.mantisa × 2^(exponente-sesgo). También define valores especiales: ±∞, NaN (Not a Number). Complemento a dos (opción A) es para enteros con signo. BCD (opción B) codifica dígitos decimales, usado en algunos sistemas financieros. ASCII (opción D) codifica caracteres. IEEE 754 permite aritmética de coma flotante eficiente en hardware, aunque tiene limitaciones de precisión inherentes (errores de redondeo).

Explicación: Un sistema de deshacer/rehacer se implementa típicamente con dos pilas: pila de deshacer y pila de rehacer. Cuando usuario realiza acción, se apila en pila de deshacer. Al deshacer (Ctrl+Z), se desapila de pila de deshacer y se apila en pila de rehacer. Al rehacer (Ctrl+Y), se desapila de pila de rehacer y se apila en pila de deshacer. El comportamiento LIFO de las pilas es perfecto: la acción más reciente es la primera en deshacerse. Una cola (opción A) sería FIFO, incorrecto. Árbol binario (opción B) es complejo innecesario. Tabla hash (opción D) no mantiene orden temporal. Algunas implementaciones sofisticadas usan árbol de estados para ramificación, pero dos pilas es la solución estándar y eficiente.

Explicación: El grado de un nodo es el número de hijos (descendientes directos) que tiene ese nodo. En árbol binario, el grado máximo es 2. El grado del árbol completo es el grado máximo entre todos sus nodos. Una hoja tiene grado 0 (sin hijos). La distancia a la raíz (opción A) se llama "nivel" o "profundidad" del nodo. La posición en recorrido inorden (opción C) no tiene nombre especial establecido. El número total de nodos en subárbol (opción D) se llama "tamaño del subárbol". El grado es importante para clasificar árboles: árbol n-ario permite grado hasta n, árbol binario grado máximo 2, etc.

Explicación: Tipado estático (Java, C++, C#): tipos de variables determinados y verificados en tiempo de compilación. Ventajas: detección temprana de errores, optimización, documentación implícita, mejor soporte IDE. Desventajas: más verboso, menos flexible. Tipado dinámico (Python, JavaScript, Ruby): tipos determinados en tiempo de ejecución. Ventajas: código más conciso, mayor flexibilidad, desarrollo rápido. Desventajas: errores de tipo solo en ejecución, menor rendimiento. La opción A es incorrecta: el rendimiento depende de múltiples factores, aunque lenguajes dinámicos suelen ser más lentos. La opción B invierte la definición. La opción D ignora diferencias significativas en desarrollo, debugging y rendimiento.

Explicación: El modo 'r+' abre fichero existente para lectura Y escritura sin truncarlo (mantiene contenido existente), permitiendo modificaciones in-place usando seek. El fichero debe existir. Modo 'w' (opción A) abre para escritura pero SOBRESCRIBE/trunca contenido existente. Modo 'a' (opción C) abre para añadir al final, pero escrituras siempre van al final independientemente de seek. Modo 'x' (opción D) crea fichero nuevo exclusivamente, falla si ya existe. Para actualizar registro específico en fichero: open('datos.bin', 'r+b'), seek(posicion), write(nuevo_dato). También existe 'w+' que crea nuevo/sobrescribe pero permite lectura, y 'a+' que añade y permite lectura.

Explicación: Insertar al inicio de lista enlazada es O(1) porque solo requiere: crear nuevo nodo, hacer que su puntero siguiente apunte a la actual cabeza, y actualizar cabeza para apuntar al nuevo nodo. No requiere recorrer la lista ni mover elementos existentes. Pseudocódigo: nuevo.siguiente = cabeza; cabeza = nuevo. Esta es una ventaja clave de listas enlazadas sobre arrays, donde inserción al inicio requiere desplazar todos los elementos O(n). Sin embargo, inserción en posición arbitraria en lista enlazada es O(n) porque primero hay que encontrar esa posición mediante recorrido secuencial. Arrays tienen ventaja en acceso aleatorio O(1) pero desventaja en inserción O(n).

Explicación: Los ficheros indexados resuelven el problema de búsqueda lenta en ficheros secuenciales. Manteniendo índice ordenado separado (clave → dirección), la búsqueda se reduce de O(n) secuencial a O(log n) mediante búsqueda binaria en índice, seguida de acceso directo al registro. Esto es crucial para bases de datos y aplicaciones con consultas frecuentes por clave. La opción A es incorrecta: índices AUMENTAN tamaño total. La opción C es incorrecta: tipo de registros no está relacionado con indexación. La opción D es incorrecta: seguridad se maneja con permisos/cifrado. El trade-off de indexación es: espacio y complejidad adicionales (mantener índices) a cambio de búsquedas mucho más rápidas. Múltiples índices permiten búsquedas eficientes por diferentes campos.

Explicación: La matriz de adyacencia permite verificación de arista en O(1): simplemente acceder matriz[i][j] y ver si es 1/true (existe arista de i a j). Con lista de adyacencia (opción A), hay que recorrer la lista de vecinos de i buscando j, que es O(grado del vértice), pudiendo ser O(V) en peor caso. Con lista de aristas (opción C), hay que buscar el par (i,j) en la lista, O(E) en peor caso. Sin embargo, matriz de adyacencia tiene desventaja de usar siempre O(V²) espacio, mientras lista de adyacencia usa O(V+E), más eficiente para grafos sparse. La elección depende del patrón de operaciones: matriz mejor para grafos densos con muchas consultas de existencia de arista.

Explicación: UTF-8 es codificación de Unicode que soporta más de 1 millón de caracteres, incluyendo todos los idiomas del mundo (chino, árabe, cirílico, etc.), símbolos matemáticos, emojis, caracteres históricos, etc. ASCII solo cubre 128 caracteres (7 bits): inglés básico, números, signos de puntuación. UTF-8 es retrocompatible con ASCII: caracteres ASCII ocupan 1 byte idéntico en UTF-8. Caracteres no-ASCII ocupan 2-4 bytes en UTF-8. La opción A es incorrecta: procesamiento puede ser más complejo por longitud variable. La opción C es incorrecta: UTF-8 usa misma o más memoria que ASCII. La opción D es incorrecta: ASCII es más antiguo (1963) que UTF-8 (1993). UTF-8 es estándar moderno obligatorio para aplicaciones globales e internacionalización.

Explicación: BFS (Breadth-First Search) utiliza una cola para explorar el grafo nivel por nivel: visitar nodo, encolar todos sus vecinos no visitados, dequeue siguiente nodo y repetir. El comportamiento FIFO de la cola garantiza que nodos más cercanos (mismo nivel) se procesen antes que nodos más lejanos. Pseudocódigo: encolar raíz, mientras cola no vacía: dequeue nodo, procesar, encolar vecinos no visitados. Una pila (opción A) implementaría DFS (Depth-First Search), que explora en profundidad. Árbol binario (opción C) y tabla hash (opción D) no son estructuras auxiliares para BFS. BFS se usa para: camino más corto en grafos no ponderados, recorrido por niveles de árbol, encontrar componentes conexas.

Explicación: La diferencia fundamental es: registros (structs) agrupan campos de DIFERENTES tipos bajo un nombre (heterogéneo), accedidos por nombre de campo. Arrays agrupan elementos del MISMO tipo (homogéneo), accedidos por índice numérico. Ejemplo registro: struct Empleado {int id; string nombre; float salario;} - tres tipos diferentes. Ejemplo array: int numeros[100] - todos enteros. Registros modelan entidades con múltiples atributos. Arrays modelan colecciones de elementos similares. La opción A es incorrecta: ambos pueden ser estáticos o dinámicos según lenguaje. La opción C es incorrecta: rendimiento depende del uso específico. Los registros son fundamentales para programación estructurada, permitiendo crear tipos de datos complejos que representan conceptos del dominio del problema.

Explicación: El context manager (with statement) garantiza que el fichero se cierre correctamente incluso si ocurre una excepción durante su uso, implementando patrón RAII (Resource Acquisition Is Initialization). Código: with open('datos.txt', 'r') as f: contenido = f.read(). Al salir del bloque with (normalmente o por excepción), el fichero se cierra automáticamente. Sin context manager, hay que usar try/finally para garantizar cierre, más verboso y propenso a errores. La opción A es incorrecta: no hay beneficio de rendimiento significativo. La opción C es incorrecta: concurrencia requiere locks/semáforos. La opción D es incorrecta: permisos son independientes. Context managers previenen memory leaks, corrupción de datos, y agotamiento de file descriptors.