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En el contexto de la programación en C, el manejo eficiente de datos es esencial para la creación de aplicaciones que no solo son rápidas y confiables, sino también capaces de procesar grandes volúmenes de información de manera efectiva. Este artículo explora técnicas avanzadas para el procesamiento y análisis de datos utilizando C, con ejemplos prácticos que demuestran la implementación de algoritmos de segmentación y organización de texto.

Cálculo y Segmentación Basados en la Media

Una aplicación común en el análisis de datos es calcular la media de un conjunto de valores y luego segmentar estos valores en diferentes categorías basadas en su comparación con la media. A continuación, se muestra cómo implementar esta funcionalidad en C:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define ARRAY_SIZE 10

int main() {
    int numbers[ARRAY_SIZE];
    float average = 0.0;
    int *above_avg, *below_avg;
    int above_count = 0, below_count = 0;

    printf("Enter %d integers:\n", ARRAY_SIZE);
    for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) {
        scanf("%d", &numbers[i]);
        average += numbers[i];
    }
    average /= ARRAY_SIZE;

    // First pass to count necessary size
    for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) {
        if (numbers[i] > average) above_count++;
        else below_count++;
    }

    // Allocate memory for the arrays
    above_avg = (int *)malloc(above_count * sizeof(int));
    below_avg = (int *)malloc(below_count * sizeof(int));

    // Second pass to fill the arrays
    int a = 0, b = 0;
    for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) {
        if (numbers[i] > average) above_avg[a++] = numbers[i];
        else below_avg[b++] = numbers[i];
    }

    printf("Average: %.2f\n", average);
    printf("Above average: ");
    for (int i = 0; i < above_count; i++) printf("%d ", above_avg[i]);
    printf("\nBelow average: ");
    for (int i = 0; i < below_count; i++) printf("%d ", below_avg[i]);

    free(above_avg);
    free(below_avg);

    return 0;
}

Este programa calcula la media de una serie de enteros y clasifica estos números en dos grupos: aquellos por encima de la media y aquellos por debajo. Se utilizan dos pasadas sobre el array: una para determinar el tamaño de los arrays de salida y otra para llenarlos, lo que demuestra una estrategia eficiente de manejo de memoria.

Organización de Texto por Longitud de Palabras

La organización de datos textuales según criterios específicos, como la longitud de las palabras, es otra técnica útil en muchos campos, incluyendo el procesamiento de texto y la lingüística computacional. A continuación se muestra un enfoque para implementar esta técnica:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_WORD_LENGTH 20
#define MAX_TEXT_LENGTH 256

int main() {
    char text[MAX_TEXT_LENGTH];
    char *words[MAX_WORD_LENGTH] = {NULL};
    char *token;
    int len;

    printf("Enter a string:\n");
    fgets(text, sizeof(text), stdin);
    text[strcspn(text, "\n")] = '\0'; // Remove newline character from input

    token = strtok(text, " ,.?!"); // Tokenize the string
    while (token) {
        len = strlen(token);
        if (!words[len]) words[len] = malloc(MAX_TEXT_LENGTH * sizeof(char));
        strcat(words[len], token);
        strcat(words[len], " ");
        token = strtok(NULL, " ,.?!");
    }

    // Print organized text
    for (int i = 1; i < MAX_WORD_LENGTH; i++) {
        if (words[i]) {
            printf("Words of length %d: %s\n", i, words[i]);
            free(words[i]);
        }
    }

    return 0;
}

Este programa lee un texto y organiza las palabras por su longitud en un array de strings. Cada índice del array corresponde a la longitud de las palabras almacenadas en ese índice. Esta estructura facilita operaciones como el análisis estadístico o la visualización de la distribución de la longitud de las

palabras en un corpus.

Conclusión

Estas técnicas de procesamiento de datos en C son fundamentales para desarrolladores que buscan optimizar el rendimiento de sus aplicaciones y realizar análisis complejos. Al implementar estrategias como la segmentación basada en la media y la organización de texto por longitud de palabras, los programadores pueden manejar eficazmente grandes volúmenes de datos y obtener insights valiosos de manera eficiente.


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