55 Preguntas de Estructuras de Datos para Entrevistar a Candidatos

Las estructuras de datos forman la columna vertebral de la programación eficiente y son un tema clave en las entrevistas técnicas. Como reclutador o gerente de contratación, tener una lista sólida de preguntas de entrevista sobre estructuras de datos es crucial para evaluar el conocimiento y las habilidades de resolución de problemas de los candidatos.

Esta publicación de blog proporciona un conjunto completo de preguntas de entrevista sobre estructuras de datos adaptadas para diferentes niveles de experiencia y roles. Cubrimos preguntas generales, consultas específicas para desarrolladores junior y senior, preguntas relacionadas con el proceso y preguntas situacionales para ayudarlo a evaluar a los candidatos a fondo.

Al usar estas preguntas, puede obtener información más profunda sobre la comprensión de las estructuras de datos por parte de un candidato y su aplicación en escenarios del mundo real. Considere complementar su proceso de entrevista con una prueba en línea de estructuras de datos para optimizar su flujo de trabajo de contratación e identificar a los mejores talentos de manera eficiente.

Tabla de contenido

7 preguntas y respuestas generales de la entrevista sobre estructuras de datos para evaluar a los solicitantes

20 preguntas de la entrevista sobre estructuras de datos para preguntar a los desarrolladores junior

8 preguntas avanzadas de la entrevista sobre estructuras de datos y respuestas para evaluar a los desarrolladores senior

10 preguntas de la entrevista sobre estructuras de datos sobre procesos y tareas

10 preguntas situacionales de la entrevista sobre estructuras de datos con respuestas para contratar a los mejores desarrolladores

¿Qué habilidades de estructuras de datos debe evaluar durante la fase de entrevista?

Contrata a los mejores talentos con pruebas de habilidades en Estructuras de Datos y las preguntas de entrevista correctas

Descarga la plantilla de preguntas de entrevista sobre Estructuras de Datos en múltiples formatos

7 preguntas y respuestas generales sobre Estructuras de Datos para evaluar a los solicitantes

¿Listo para sumergirte en el mundo de las estructuras de datos? Estas siete preguntas te ayudarán a evaluar los conocimientos y habilidades de resolución de problemas de los candidatos. Úsalas para medir la comprensión de los solicitantes sobre los conceptos fundamentales y su capacidad para aplicarlos en escenarios del mundo real. Recuerda, el objetivo es desencadenar debates que revelen el proceso de pensamiento de un candidato, no solo sus hechos memorizados.

1. ¿Puede explicar la diferencia entre un array y una lista enlazada?

Los arrays y las listas enlazadas son estructuras de datos fundamentales, pero tienen diferencias clave en cómo almacenan y acceden a los datos.

Los arrays almacenan elementos en ubicaciones de memoria contiguas, lo que permite un acceso rápido a cualquier elemento utilizando un índice. Tienen un tamaño fijo, que se determina en el momento de la creación. Las listas enlazadas, por otro lado, consisten en nodos donde cada nodo contiene datos y una referencia (o enlace) al siguiente nodo. Pueden crecer o disminuir dinámicamente y no requieren asignación de memoria contigua.

Busque candidatos que puedan explicar las compensaciones entre estas estructuras. Deben mencionar que los arrays ofrecen un acceso aleatorio más rápido pero son menos flexibles para la inserción y eliminación, mientras que las listas enlazadas sobresalen en la inserción y eliminación pero tienen tiempos de acceso más lentos para elementos arbitrarios.

2. ¿Cómo implementaría una cola usando dos pilas?

Implementar una cola usando dos pilas es un problema clásico que pone a prueba la capacidad de un candidato para pensar creativamente sobre las estructuras de datos. La idea básica es usar una pila para encolar (agregar) elementos y otra para desencolar (eliminar) elementos.

El proceso funciona de la siguiente manera:

• Para las operaciones de encolado, simplemente empuje el elemento sobre la primera pila.
• Para las operaciones de desencolado, si la segunda pila está vacía, extraiga todos los elementos de la primera pila y empújelos sobre la segunda pila. Luego extraiga de la segunda pila.
• Si la segunda pila no está vacía, simplemente extraiga de ella.

Preste atención a cómo los candidatos explican la complejidad temporal de estas operaciones. Una respuesta ideal debería señalar que, si bien las operaciones de encolado son siempre O(1), las operaciones de desencolado son O(1) amortizado, pero pueden ser O(n) en el peor de los casos cuando los elementos necesitan ser transferidos entre pilas.

3. ¿Qué es una tabla hash y cuándo la usaría?

Una tabla hash es una estructura de datos que implementa un tipo de dato abstracto de arreglo asociativo, una estructura que puede mapear claves a valores. Utiliza una función hash para calcular un índice en un arreglo de cubetas o ranuras, desde donde se puede encontrar el valor deseado.

Las tablas hash son particularmente útiles cuando necesita operaciones rápidas de inserción, eliminación y búsqueda. Se utilizan comúnmente en:

• Implementación de índices de bases de datos
• Mecanismos de almacenamiento en caché
• Tablas de símbolos en compiladores
• Arreglos asociativos y conjuntos en lenguajes de programación

Busque candidatos que puedan explicar el concepto de resolución de colisiones y discutir las compensaciones entre diferentes técnicas de manejo de colisiones como el encadenamiento y el direccionamiento abierto. También deberían poder discutir la importancia de elegir una buena función hash para la optimización del rendimiento.

4. Explique el concepto de un árbol de búsqueda binaria y sus ventajas.

Un árbol de búsqueda binaria (BST) es una estructura de datos de árbol binario con la propiedad clave de que el subárbol izquierdo de un nodo contiene solo nodos con claves menores que la clave del nodo, y el subárbol derecho solo nodos con claves mayores que la clave del nodo.

Las principales ventajas de los BST incluyen:

• Búsqueda eficiente: Caso promedio O(log n) para operaciones de búsqueda, inserción y eliminación
• Recorrido ordenado: El recorrido in-order de un ABT da nodos en orden ascendente
• Implementación relativamente simple comparada con árboles autoequilibrados más complejos

Al evaluar las respuestas, busque candidatos que puedan discutir la importancia del equilibrio del árbol para mantener la eficiencia. También deben ser conscientes de que en los peores casos (como insertar datos ya ordenados), un ABT puede degenerar en una lista enlazada, perdiendo sus beneficios de rendimiento.

5. ¿Cómo diseñaría una estructura de datos para una caché de "least recently used" (LRU)?

Una caché LRU es un tipo de caché que elimina primero los elementos utilizados menos recientemente cuando la caché alcanza su capacidad. Un buen diseño para una caché LRU normalmente combina una tabla hash para búsquedas rápidas y una lista doblemente enlazada para la rápida eliminación y adición de elementos.

La estructura básica incluiría:

• Una tabla hash que mapea claves a nodos en la lista doblemente enlazada
• Una lista doblemente enlazada para mantener el orden de uso
• Métodos para obtener (acceder a un elemento) y poner (añadir/actualizar un elemento)
• Un límite de capacidad para determinar cuándo desalojar elementos

Evalúe a los candidatos en función de su capacidad para explicar cómo estos componentes funcionan juntos. Deben describir cómo el acceso o la adición de un elemento lo mueve al frente de la lista, y cómo el elemento menos utilizado (en la cola de la lista) se elimina cuando la caché está llena. Puntos de bonificación si mencionan posibles optimizaciones o discuten la complejidad temporal de las operaciones.

6. ¿Cuál es la diferencia entre una pila y una cola, y puede dar un ejemplo de cuándo usar cada una?

Las pilas y las colas son estructuras de datos lineales, pero difieren en cómo se agregan y eliminan los elementos. Una pila sigue el principio de "Último en entrar, primero en salir" (LIFO), mientras que una cola sigue el principio de "Primero en entrar, primero en salir" (FIFO).

Ejemplos de uso de pila:

• Pila de llamadas a funciones en lenguajes de programación
• Mecanismo de deshacer en editores de texto
• Algoritmos de retroceso (backtracking)

Ejemplos de uso de cola:

• Programación de tareas en sistemas operativos
• Búsqueda en anchura en algoritmos de grafos
• Cola de impresión (spooling)

Busque candidatos que puedan articular claramente las diferencias operativas y proporcionar ejemplos relevantes del mundo real. Deben entender que la elección entre una pila y una cola depende de los requisitos específicos del problema en cuestión, particularmente con respecto al orden en que los elementos necesitan ser procesados.

7. ¿Puede explicar qué es un trie y cuándo podría ser útil?

Un trie, también llamado árbol de prefijos, es una estructura de datos en forma de árbol que se utiliza para almacenar y recuperar cadenas de texto. Cada nodo en el trie representa un carácter, y la ruta desde la raíz hasta un nodo representa un prefijo de una o más cadenas.

Los tries son particularmente útiles para:

• Sistemas de autocompletado y texto predictivo
• Tablas de enrutamiento IP en enrutadores de red
• Correctores ortográficos
• Implementación de diccionarios con búsquedas basadas en prefijos

Al evaluar las respuestas, busque candidatos que puedan explicar las compensaciones espacio-tiempo de los tries. Deberían mencionar que los tries pueden ser más eficientes en espacio que almacenar cadenas completas cuando hay muchos prefijos comunes, y que permiten operaciones rápidas basadas en prefijos. Los candidatos también podrían discutir optimizaciones potenciales como la compresión de caminos en tries Patricia.

20 preguntas de entrevista sobre estructuras de datos para hacer a desarrolladores junior

Para evaluar eficazmente el conocimiento fundamental de los desarrolladores junior en estructuras de datos, considere usar estas 20 preguntas de entrevista específicas. Adapte estas preguntas para que se ajusten a sus necesidades específicas, ya sea que esté contratando para un puesto como ingeniero de datos o un desarrollador de bases de datos. Estas preguntas le ayudarán a medir su comprensión y sus habilidades para resolver problemas.

1. ¿Cuáles son las diferencias clave entre una lista enlazada simple y una lista enlazada doble?
2. ¿Puedes describir cómo invertirías una lista enlazada?
3. Explica qué es un árbol binario equilibrado y por qué es importante.
4. ¿Cómo encontrarías el elemento central de una lista enlazada?
5. ¿Cuál es la diferencia entre la búsqueda en profundidad (DFS) y la búsqueda en amplitud (BFS)?
6. ¿Puedes explicar qué es una cola de prioridad y cómo funciona?
7. ¿Cómo detectarías un ciclo en una lista enlazada?
8. ¿Qué son los árboles rojo-negro y dónde se utilizan?
9. Describe las ventajas y desventajas de usar una tabla hash.
10. ¿Cómo implementarías una pila usando un array?
11. ¿Qué es un grafo y cómo se puede representar en un programa informático?
12. ¿Puedes explicar la diferencia entre grafos dirigidos y no dirigidos?
13. ¿Qué es un montón (heap) y en qué se diferencia de un árbol binario de búsqueda?
14. ¿Cómo fusionarías dos listas enlazadas ordenadas?
15. Explica qué son los arrays dinámicos y en qué se diferencian de los arrays regulares.
16. ¿Qué es un árbol de segmentos y en qué escenarios usarías uno?
17. ¿Cómo implementarías una cola usando un array circular?
18. ¿Cuál es la importancia de los árboles AVL en las estructuras de datos?
19. Describe un escenario donde usarías una lista de salto (skip list).
20. ¿Cómo implementas una matriz de adyacencia y una lista de adyacencia para estructuras de datos de grafos?

8 preguntas y respuestas avanzadas de entrevistas sobre estructuras de datos para evaluar a desarrolladores senior

Para evaluar si los candidatos a desarrolladores senior tienen las habilidades avanzadas y la comprensión profunda necesarias para las tareas complejas de estructuras de datos, pregúnteles algunas de estas preguntas avanzadas de entrevistas sobre estructuras de datos. Estas preguntas están diseñadas para ayudarlo a identificar a los candidatos que poseen una sólida comprensión de conceptos sofisticados y pueden aplicarlos de manera efectiva.

1. ¿Cómo diseñaría una estructura de datos para almacenar una gran cantidad de datos que necesita buscar con frecuencia?

Una estructura de datos efectiva para almacenar y buscar con frecuencia grandes cantidades de datos es un árbol B. Los árboles B son estructuras de datos de árbol balanceadas que mantienen los datos ordenados y permiten operaciones eficientes de inserción, eliminación y búsqueda.

Los árboles B son particularmente útiles en bases de datos y sistemas de archivos. Mantienen los datos ordenados y permiten búsquedas, acceso secuencial, inserciones y eliminaciones en tiempo logarítmico, lo que los hace muy eficientes para el almacenamiento basado en disco.

Al evaluar la respuesta del candidato, busque su comprensión de los árboles B y su capacidad para explicar las ventajas de los árboles B sobre otras estructuras de datos como los árboles de búsqueda binaria o las tablas hash.

2. ¿Puede explicar qué es un filtro Bloom y cuándo podría ser útil?

Un filtro Bloom es una estructura de datos probabilística utilizada para comprobar si un elemento es miembro de un conjunto. Es muy eficiente en espacio, pero permite falsos positivos. Esto significa que puede indicar si un elemento posiblemente está en el conjunto o definitivamente no está en el conjunto.

Los filtros Bloom son particularmente útiles en aplicaciones donde el espacio de memoria es limitado y el coste de los falsos positivos ocasionales es aceptable, como en los mecanismos de caché o en la comprobación de la pertenencia a conjuntos de datos a gran escala en sistemas distribuidos.

Un candidato ideal debe mencionar las compensaciones involucradas, como la presencia de falsos positivos y la ausencia de falsos negativos, y dar ejemplos de escenarios donde los filtros Bloom son ventajosos.

3. ¿Puedes describir cómo funciona un montón de Fibonacci y sus aplicaciones?

Un montón de Fibonacci es una estructura de datos que consiste en una colección de árboles que están ordenados como min-heap. Tiene un mejor tiempo de ejecución amortizado para algunas operaciones en comparación con otras estructuras de datos de montón.

Los montones de Fibonacci son particularmente beneficiosos en aplicaciones algorítmicas como los algoritmos de Dijkstra y Prim para caminos más cortos y árboles de expansión mínima, respectivamente. Su ventaja clave es la operación de disminución de clave, que es más eficiente que en los montones binarios o binomiales.

Cuando los candidatos expliquen esto, deben resaltar la importancia de la complejidad temporal amortizada y por qué los montones de Fibonacci pueden ser más eficientes para operaciones específicas en ciertos algoritmos.

4. ¿Qué es una Deque y dónde la usarías?

Una Deque (Cola de Doble Extremo) es un tipo de datos abstracto que permite la inserción y eliminación de elementos desde ambos extremos: frontal y trasero. Esto la hace flexible para varias aplicaciones que requieren que los elementos se agreguen o eliminen de ambos extremos de manera eficiente.

Las Deques son útiles en escenarios como la implementación de verificadores de palíndromos, el mantenimiento de la ventana deslizante de valores máximos o mínimos en una matriz y en algunos algoritmos de búsqueda en amplitud (BFS).

En la respuesta de un candidato, busque su comprensión de la versatilidad de las Deques y ejemplos de aplicaciones prácticas donde tal estructura de datos es beneficiosa.

5. Explique el concepto de un árbol de Van Emde Boas y sus ventajas.

Un árbol de Van Emde Boas es una estructura de datos de árbol que admite consultas de sucesor y predecesor eficientes en tiempo O(log log N), donde N es el tamaño del universo de posibles valores. Esto lo hace muy eficiente para ciertos tipos de operaciones.

El árbol de Van Emde Boas es ventajoso en escenarios donde necesita realizar un alto número de consultas de predecesor y sucesor de manera eficiente, como en geometría computacional y enrutamiento de red.

Las respuestas ideales deben demostrar la comprensión del candidato de las complejidades de tiempo únicas del árbol de Van Emde Boas y cómo se puede aplicar para optimizar algoritmos específicos.

6. ¿Qué es un árbol Splay y en qué se diferencia de otros árboles autoequilibrados?

Un árbol Splay es un árbol de búsqueda binario autoajustable donde los elementos a los que se accede con frecuencia se mueven más cerca de la raíz, mejorando así los tiempos de acceso para esos elementos. Esto se logra a través de una serie de rotaciones de árbol llamadas splaying.

La principal diferencia entre los árboles Splay y otros árboles autoequilibrados como los árboles AVL o Rojo-Negro es que los árboles Splay no mantienen un equilibrio estricto. En cambio, se ajustan dinámicamente según los patrones de acceso, lo que puede ser altamente eficiente para ciertas cargas de trabajo.

Cuando los candidatos expliquen esto, deben discutir los escenarios en los que los árboles Splay son particularmente útiles, como en la compresión de datos o la implementación de cachés, y las compensaciones involucradas en comparación con otros árboles equilibrados.

7. ¿Puede discutir las ventajas y desventajas de usar una lista de salto?

Una lista de salto (Skip list) es una estructura de datos que permite operaciones rápidas de búsqueda, inserción y eliminación en un tiempo promedio de O(log N). Consiste en múltiples listas enlazadas en diferentes niveles, donde cada nivel salta una cantidad fija de elementos, lo que permite una rápida travesía.

Las listas de salto son ventajosas porque son relativamente simples de implementar y proporcionan un buen rendimiento promedio sin la necesidad de operaciones complejas de balanceo, a diferencia de los árboles balanceados. Sin embargo, pueden tener una mayor sobrecarga de memoria debido a los múltiples niveles de listas enlazadas.

En una respuesta ideal, los candidatos deben explicar las compensaciones entre las listas de salto y otras estructuras como los árboles balanceados o las tablas hash, y proporcionar ejemplos de dónde las listas de salto podrían ser preferibles.

8. Explique qué es un árbol K-d y sus aplicaciones.

Un árbol K-d (árbol K-dimensional) es una estructura de datos de partición espacial para organizar puntos en un espacio k-dimensional. Es particularmente útil en consultas de búsqueda multidimensionales, como búsquedas de rango y búsquedas del vecino más cercano.

Los árboles K-d se utilizan comúnmente en aplicaciones como gráficos por computadora, aprendizaje automático para la clasificación del vecino más cercano, y en robótica para la planificación de movimiento y la detección de colisiones.

Los candidatos deben mencionar cómo los árboles K-d particionan el espacio y proporcionar ejemplos de aplicaciones prácticas donde tal estructura es ventajosa. Busque una comprensión de las compensaciones en términos de rendimiento y complejidad.

10 preguntas de entrevista sobre estructuras de datos acerca de procesos y tareas

Para evaluar con precisión la capacidad de los candidatos para manejar varios procesos de datos, use esta lista de preguntas de entrevista. Estas preguntas le ayudarán a evaluar su comprensión de las aplicaciones de las estructuras de datos en escenarios del mundo real, asegurándose de encontrar la persona adecuada para su equipo de profesionales de datos como un ingeniero de datos.

1. ¿Cómo implementaría una estructura de datos que admita operaciones de inserción y eliminación de manera eficiente?
2. ¿Puede explicar qué es un árbol de Fenwick y cómo se puede utilizar para las tablas de frecuencia acumulativa?
3. Describa un escenario en el que se preferiría una estructura de datos de grafo sobre un árbol. ¿Por qué?
4. ¿Cómo puede usar una pila para evaluar una expresión de postfijo?
5. ¿Qué enfoque tomaría para eliminar duplicados de una matriz ordenada?
6. ¿Cómo implementaría una estructura de datos que admita la búsqueda de la mediana en tiempo constante?
7. ¿Puede explicar el concepto de una estructura de datos de conjuntos disjuntos y sus aplicaciones?
8. ¿Qué es un filtro Bloom y cómo se puede utilizar para optimizar la búsqueda en grandes conjuntos de datos?
9. ¿Cómo diseñaría una estructura de datos para una función de autocompletar?
10. Explique cómo puede usar un montón (heap) para encontrar los k elementos más grandes en una matriz.

10 preguntas de entrevista situacionales sobre estructuras de datos con respuestas para contratar a los mejores desarrolladores

Para identificar a los mejores desarrolladores con conocimientos prácticos en estructuras de datos, considere usar algunas de estas preguntas de entrevista situacionales diseñadas para evaluar las habilidades de resolución de problemas y la experiencia técnica. Estas preguntas son particularmente útiles para roles como ingenieros de datos y desarrolladores de bases de datos, lo que le permite evaluar cómo los candidatos manejan escenarios del mundo real.

1. ¿Cómo diseñaría una estructura de datos para gestionar reservas de entradas en tiempo real para un evento?
2. Describa un escenario en el que el uso de una cola de doble extremo (Deque) sería la solución más eficiente.
3. ¿Cómo abordaría el diseño de una estructura de datos para almacenar y recuperar datos de sesión de usuario de manera eficiente?
4. ¿Puede explicar cómo optimizaría la función de búsqueda en un conjunto de datos grande utilizando estructuras de datos?
5. Imagine que necesita gestionar una gran lista de tareas con diferentes niveles de prioridad. ¿Qué estructura de datos elegiría y por qué?
6. ¿Cómo diseñaría una estructura de datos para gestionar sugerencias de autocompletado para un motor de búsqueda?
7. Describa cómo implementaría un feed de sala de redacción que siempre muestre los artículos más recientes en la parte superior.
8. ¿Cómo diseñaría una estructura de datos para soportar análisis en tiempo real de datos de transmisión?
9. Explique cómo gestionaría un sistema que rastrea las puntuaciones más altas en una tabla de clasificación de juegos.
10. ¿Cómo implementaría un sistema para encontrar y eliminar eficientemente las entradas de registro más antiguas en un archivo de registro rotatorio?

¿Qué habilidades de Estructuras de Datos deberías evaluar durante la fase de entrevista?

---

En una sola entrevista, es un desafío evaluar exhaustivamente todas las habilidades del candidato. Sin embargo, al evaluar la experiencia en Estructuras de Datos, algunas habilidades básicas pueden proporcionar información crítica sobre su potencial. Centrarse en estas habilidades te ayudará a identificar a los candidatos más cualificados para tu equipo técnico.

Pensamiento algorítmico

Puedes utilizar una prueba de evaluación que incluya preguntas de opción múltiple relevantes para medir esta habilidad de manera efectiva. Para una evaluación estructurada, considera consultar la prueba de Estructuras de Datos en nuestra biblioteca.

Además, hacer preguntas de entrevista específicas puede ayudar a evaluar su nivel de comprensión en el pensamiento algorítmico. Aquí hay una pregunta que puede proporcionar información sobre sus habilidades:

¿Puedes explicar la diferencia entre una pila y una cola? ¿Cómo elegirías una sobre la otra en un escenario específico?

Cuando se plantea esta pregunta, busque claridad en su explicación y la capacidad de discutir los casos de uso de cada estructura. Un candidato fuerte demostrará no solo conocimiento sino también aplicación práctica en su respuesta.

Análisis de complejidad

Para evaluar esta habilidad, considere usar una evaluación que incluya preguntas de opción múltiple (MCQ) relevantes. Puede encontrar preguntas útiles en el Test de estructuras de datos disponible en nuestra biblioteca.

También puede hacer preguntas específicas para evaluar su comprensión del análisis de complejidad. Aquí hay una pregunta a considerar:

¿Cómo analizaría la complejidad temporal de un algoritmo de búsqueda binaria? ¿Qué factores influyen en la complejidad?

Al discutir esta pregunta, preste atención a su capacidad para articular los pasos del análisis y reconocer los factores que afectan la eficiencia, como el tamaño de la entrada y la estructura.

Selección de estructuras de datos

Puede evaluar esta capacidad a través de una evaluación que incluya preguntas específicas. Por ejemplo, el Test de estructuras de datos en nuestra biblioteca puede ser una herramienta útil para este propósito.

Como parte de la entrevista, considere hacer preguntas que evalúen su proceso de toma de decisiones. Aquí hay una que puede usar:

¿Qué factores considera al elegir una estructura de datos para una aplicación específica? ¿Puede proporcionar un ejemplo?

Mientras responden, escuche su comprensión de las compensaciones entre diferentes estructuras y cómo se relacionan con los requisitos de la aplicación. Los candidatos fuertes citarán ejemplos de experiencias previas.

Contrata a los mejores talentos con pruebas de habilidades de Estructuras de Datos y las preguntas de entrevista correctas

Si buscas contratar a alguien con sólidas habilidades en Estructuras de Datos, es importante asegurarte de que posea esas habilidades con precisión. Esto te ayuda a evitar costosos errores de contratación y a encontrar la persona adecuada para tu equipo.

La forma más efectiva de evaluar estas habilidades es mediante el uso de pruebas de habilidades. Considera utilizar la prueba en línea de Estructuras de Datos para medir con precisión las habilidades de los candidatos.

Una vez que completes la prueba, puedes preseleccionar a los mejores solicitantes e invitarlos a entrevistas. Este enfoque simplificado ahorra tiempo y aumenta tus posibilidades de encontrar un candidato cualificado.

Para comenzar, puede registrarse en nuestra plataforma aquí y acceder a una gama de evaluaciones relevantes adaptadas a sus necesidades de contratación.

Prueba de Estructuras de Datos

45 minutos | 10 preguntas de opción múltiple y 1 pregunta de codificación

La prueba de estructuras de datos evalúa la comprensión del candidato de las estructuras de datos fundamentales, como arrays, listas enlazadas, pilas, colas, árboles y grafos. Evalúa su conocimiento de varias operaciones de estructuras de datos, algoritmos y habilidades para la resolución de problemas. La prueba incluye preguntas de opción múltiple para evaluar el conocimiento teórico y preguntas de codificación para evaluar la implementación práctica.

[

Probar la prueba de Estructuras de Datos

](https://www.adaface.com/assessment-test/data-structures-online-test)

Descargue la plantilla de preguntas de entrevista de estructuras de datos en múltiples formatos

Concéntrese en la comprensión de los conceptos fundamentales, las habilidades de resolución de problemas y la capacidad de aplicar el conocimiento en escenarios prácticos.

Haga preguntas más simples, basadas en conceptos, para candidatos junior y preguntas complejas, basadas en escenarios, para candidatos senior.

Proporcionan información sobre cómo los candidatos manejan los desafíos del mundo real, su proceso de pensamiento y sus tácticas de resolución de problemas.

Una buena pregunta evalúa tanto el conocimiento teórico como la aplicación práctica, y es abierta para medir la profundidad de la comprensión.

Las estructuras de datos son fundamentales para muchos roles técnicos, por lo que es crucial evaluar a fondo la competencia de los candidatos en esta área.

Presénteles un problema y pídales que expliquen su enfoque, discutiendo la elección de las estructuras de datos y los algoritmos involucrados.