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🌳 Extended Tree Project

Un proyecto Java para la implementación y manejo sencillo de árboles n-arios, con visión futura de expandirse a otros tipos de grafos.

📋 Tabla de Contenidos

🎯 Descripción General

Este proyecto proporciona una implementación flexible de árboles n-arios en Java, diseñada para ser fácil de usar y extender. El objetivo principal es facilitar la creación, navegación y manipulación de estructuras de árbol, con planes de expandir la funcionalidad a otros tipos de grafos en el futuro.

📁 Estructura del Proyecto

.
├── Main.java                 # Clase principal con ejemplos de uso
├── tree/
│   ├── ExtendedNode.java     # Implementación de nodos del árbol
│   ├── ExtendedTree.java     # Implementación del árbol n-ario
│   └── SuperExtendedNode.java # Extensión futura (actualmente vacía)
└── context.py               # Script utilitario para documentación

🔧 Clases Principales

ExtendedNode

Clase que representa un nodo en el árbol n-ario con funcionalidades extendidas para navegación y gestión.

Características Principales:

  • Genérica: Soporta cualquier tipo de dato (E)
  • Bidireccional: Mantiene referencia al padre y a los hijos
  • Iteradores Múltiples: Incluye iteradores numéricos y nativos
  • Estados definidos: Raíz, nodo interno y hoja

Métodos Clave:

Método Descripción Estado
isRoot() Verifica si el nodo es raíz ✅ Implementado
isLeaf() Verifica si el nodo es hoja ✅ Implementado
addChildNode() Añade un nodo hijo ✅ Implementado
removeChildNode() Elimina un nodo hijo ✅ Implementado
nextChildNode() Obtiene el siguiente hijo ✅ Implementado
hasNextChildNode() Verifica si hay más hijos ✅ Implementado
resetIterators() Reinicia los iteradores ✅ Implementado

ExtendedTree

Clase principal que gestiona el árbol completo y proporciona algoritmos de recorrido.

Métodos Clave:

Método Descripción Estado
getValuesInPreOrder() Recorrido pre-orden ⚠️ Parcial
getRootNode() Obtiene nodo raíz ✅ Implementado
nextNodePreOrder() Navegación pre-orden ⚠️ Parcial

🚀 Ejemplo de Uso

// Crear árbol y nodos
ExtendedTree<Integer> tree = new ExtendedTree<>();
ExtendedNode<Integer> root = tree.getRootNode();
root.setActualNodeValue(1);

// Construir estructura del árbol:
//        1
//       / \
//      2   3
//     / \   \
//    4   5   6

// Configurar nodos hijos
ExtendedNode<Integer> node2 = new ExtendedNode<>();
node2.setActualNodeValue(2);
root.addChildNode(node2);
node2.setParentNode(root);

// Recorrido Pre-Orden
LinkedList<Integer> preOrderResult = tree.getValuesInPreOrder();
System.out.println("Resultado PreOrden: " + preOrderResult);
// Esperado: [1, 2, 4, 5, 3, 6]

📊 Métodos Implementados

✅ Completamente Funcionales

  • Creación de estructura: Construcción completa del árbol con relaciones padre-hijo
  • Navegación básica: Movimiento entre nodos padres e hijos
  • Verificación de estado: Identificación de raíces, hojas y nodos internos
  • Gestión de hijos: Adición y eliminación de nodos hijos
  • Iteración básica: Navegación secuencial sobre los hijos

⚠️ Implementación Parcial

  • Recorrido Pre-Orden: Funciona pero con limitaciones en árboles complejos
  • Gestión de iteradores: Requiere reset manual en algunos casos

❌ No Implementados

  • Recorridos In-Order y Post-Order
  • Búsqueda y filtrado de nodos
  • Serialización/Deserialización
  • Balanceo del árbol
  • Algoritmos de búsqueda avanzada

⚠️ Limitaciones Actuales

  1. Recorridos Incompletos: Solo Pre-Orden está parcialmente implementado
  2. Manejo de Errores: Limitada validación de condiciones de error
  3. Iteradores: Pueden requerir reset manual en operaciones complejas
  4. Eficiencia: No optimizado para árboles muy grandes
  5. Concurrencia: No thread-safe

🔮 Futuras Implementaciones

Próximas Características Planeadas:

  1. Tipos de Grafos Adicionales:

    • Árboles binarios
    • Grafos dirigidos y no dirigidos
    • Grafos ponderados

  2. Algoritmos de Recorrido:

    • Recorrido In-Order y Post-Order
    • Búsqueda en profundidad (DFS)
    • Búsqueda en anchura (BFS)

  3. Funcionalidades Avanzadas:

    • Serialización JSON/XML
    • Algoritmos de balanceo
    • Búsqueda por criterios
    • Operaciones de sub-árbol

  4. Mejoras de API:

    • Builder pattern para construcción
    • Operaciones funcionales (Stream API)
    • Manejo de errores mejorado

💡 Uso Recomendado

Este proyecto es ideal para:

  • Aprendizaje de estructuras de árboles
  • Prototipado rápido de algoritmos arbóreos
  • Proyectos educativos
  • Casos donde la simplicidad es más importante que el rendimiento extremo

🛠️ Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas, especialmente en:

  • Implementación de recorridos faltantes
  • Mejora del manejo de iteradores
  • Adición de tests unitarios
  • Optimización de rendimiento

Nota: Este proyecto está en desarrollo activo. Se recomienda verificar la rama principal para las últimas actualizaciones y características implementadas.