Complejidad de Inserción y Búsqueda en Hashing con Tamaño de Tabla Inicial Variable

Autores/as

  • Rafael R. Paez Advincula Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería Industrial. Lima, Perú https://orcid.org/0000-0003-1413-7246
  • Henry Miguel Herrera del Aguila Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Lima, Perú https://orcid.org/0000-0002-5553-3897
  • Lisseth Nathali Zarate Albildo Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Lima, Perú https://orcid.org/0009-0008-2260-707X

DOI:

https://doi.org/10.15381/rpcs.v7i2.31224

Palabras clave:

Hashing, resolución colisiones, redimensionamiento, complejidad, rendimiento

Resumen

El desempeño de diferentes estrategias para resolver colisiones en tablas hash sondeo lineal, sondeo cuadrático y listas enlazadas fue evaluado, junto con tres funciones hash no criptográficas de alto rendimiento: Fowler-Noll-Vo versión 1a de 32 y 64 bits, y xxHash de 64 bits, bajo criterios de eficiencia temporal y consumo de memoria. La metodología adoptó un enfoque aplicado y experimental que consideró múltiples configuraciones, variando tamaños de tabla y cargas de trabajo, para simular escenarios reales y complejos. Tras superar las fases iniciales de redimensionamiento, que causan picos temporales disruptivos, tanto el direccionamiento abierto como las listas enlazadas lograron niveles estables y comparables de rendimiento en inserción y búsqueda. Se resalta que las listas enlazadas, debido a la gestión de referencias adicionales, presentan un consumo de memoria ligeramente mayor, mientras que el direccionamiento abierto mantiene una mayor eficiencia espacial. En cuanto a las funciones hash, xxHash-64 requiere más tiempo de procesamiento, pero proporciona excelente dispersión de claves, reduciendo colisiones. Estas técnicas son viables y su elección debe basarse en un equilibrio estratégico entre velocidad, uso de memoria y estabilidad, alineándose con las prioridades y restricciones específicas de cada aplicación para optimizar el rendimiento en entornos dinámicos y exigentes.

Biografía del autor/a

  • Rafael R. Paez Advincula, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería Industrial. Lima, Perú

    Doctor en Ingeniería Industrial, Doctor en Gestión de Empresas, egresado del Doctorado en Derecho y Ciencias Políticas, actualmente cursando el Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática, Magíster en Ingeniería Industrial e Ingeniero Industrial por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM). Actualmente, me desempeño como docente nombrado en pregrado y posgrado en la Facultad de Ingeniería Industrial de la UNMSM; socio estratégico en INCORPAEZ S.A.C.; y coordinador del grupo de investigación INGENU - Nueva Generación de Investigadores, financiado por el Vicerrectorado de Investigación y Posgrado (VRIP) de la UNMSM. Además, miembro de la Oficina de Calidad Académica y Acreditación (OCAA-FII), encargado de la gestión de calidad, gestión ambiental y gestión de salud y seguridad en el trabajo, acreditado bajo las normas ISO 9001, 14001 y 45001, así como de la acreditación ICACIT de Pregrado y Posgrado de la FII-UNMSM. Con más de 17 años de experiencias en diversos sectores empresariales, especialización en gestión, tecnología e innovación industrial. En el ámbito académico, Estoy impartido cátedra en los cursos: Gerencia de Operaciones, Taller de Tesis I y II, Gerencia de Finanzas, Producción Esbelta, Estadística Aplicada, Lean Manufacturing, Auditoría Administrativa, Investigación Formativa, Introducción a la Ciencia e Ingeniería, Costos y Presupuestos, aplicando un enfoque en la mejora continua y la innovación para el desarrollo empresarial. Utilizo una variedad de herramientas como MINITAB, SPSS, R Studio, Python, Microsoft Project, S10 Costo y Presupuesto, Bizagi, Visio y Power BI, entre otras, para potenciar el aprendizaje práctico, facilitar el análisis de datos complejos y respaldar la toma de decisiones estratégicas fundamentadas, promoviendo así una formación integral y aplicada en áreas de gestión, ingeniería y análisis empresarial.

  • Henry Miguel Herrera del Aguila, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Lima, Perú

    Estudiante de doctorado de Ingeniería de Sistema e Informática de la UNMSM

  • Lisseth Nathali Zarate Albildo, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Lima, Perú

    Estudiante de doctorado de Ingeniería de Sistema e Informática de la UNMSM

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Publicado

2025-12-30

Número

Sección

Artículo de contribución

Cómo citar

Paez Advincula, R. R., Herrera del Aguila, H. M., & Zarate Albildo, L. N. (2025). Complejidad de Inserción y Búsqueda en Hashing con Tamaño de Tabla Inicial Variable. Revista Peruana De computación Y Sistemas, 7(2), 85-100. https://doi.org/10.15381/rpcs.v7i2.31224