Tema 3: Estructuras de datos. Ficheros. Algoritmos

Tipos abstractos de datos (TAD) y estructuras de datos

Un Tipo Abstracto de Datos (TAD) es un modelo matemático compuesto por una colección de operaciones definidas sobre un conjunto de datos para el modelo. Es decir, un TAD es una definición y representación de un tipo de dato junto con sus propiedades y las operaciones válidas sobre él, descrita sin comprometer ninguna implementación concreta. El objetivo principal de utilizar TAD es conseguir mayor flexibilidad mediante el concepto de abstracción.

La diferencia clave entre un TAD y una estructura de datos es de enfoque: un TAD se enfoca en las operaciones y comportamientos del objeto (el "qué"), mientras que una estructura de datos se enfoca en la organización de los datos en sí (el "cómo"). El principio de abstracción implica que el código que utiliza un TAD no depende ni conoce la implementación específica del TAD: la interfaz oculta los detalles internos. Si no se respeta este principio al implementar, por ejemplo, un TAD Cola, la consecuencia es que el código que utiliza la 'Cola' necesitaría conocimientos específicos sobre su estructura interna, rompiendo el encapsulamiento.

En términos de lenguaje, la abstracción funcional consiste en crear procedimientos y funciones para invocarlos mediante un nombre. En Java, el TAD se corresponde con una interface (declara las operaciones) y la estructura de datos concreta con una class que la implementa: es la clase la que debe implementar todas las operaciones definidas en la interface, no al revés.

Clasificación de las estructuras de datos

• Contiguas (estáticas): los elementos ocupan posiciones de memoria adyacentes. Son estructuras contiguas los vectores, matrices y registros.

• Enlazadas (dinámicas): los elementos se conectan mediante punteros. Una lista enlazada es una estructura de datos que almacena elementos en nodos conectados por punteros.

• Lineales: cada elemento tiene a lo sumo un anterior y un siguiente (p. ej. la pila).

• Jerárquicas: los elementos se organizan por niveles (los árboles).

Estructuras lineales notables:

Las bicolas restringidas limitan un extremo: la bicola de entrada restringida permite inserciones por un extremo y borrados por los dos; la doble cola de salida restringida permite eliminaciones por un extremo e inserciones por los dos.

El Diccionario o Mapa es un TAD que vincula un dato (clave) con otro (valor), sin definir cómo se asocian o guardan internamente. A diferencia de listas o pilas, NO tiene un orden definido entre sus elementos. Se implementa habitualmente mediante una tabla hash.

Árboles

Un árbol es una estructura jerárquica y dinámica que se puede recorrer en amplitud (por niveles) y en profundidad. Su principal utilidad es representar información jerarquizada. El nodo raíz es el nodo situado en la parte superior del árbol.

• Grado de un nodo: número de subárboles (hijos) que cuelgan del nodo.

• Grado del árbol: el máximo grado de los nodos del árbol, es decir, el número máximo de hijos que tiene un nodo (NO el número total de hijos ni de nodos). Un árbol binario tiene grado 2; por ello un árbol binario lleno de 15 nodos tiene grado 2.

Los árboles binarios permiten acceso rápido a los datos y se emplean para la representación de datos jerarquizados. En un árbol binario de búsqueda (ABB) balanceado, la búsqueda y la eliminación tienen complejidad O(log n); sin embargo, acceder al elemento en la posición n (indexado) NO puede realizarse de forma eficiente.

Recorridos de un árbol binario (según la posición de la raíz):

Como la raíz es el primer nodo en preorden, si un recorrido en preorden es {3,8,2,1,5,6,9,0} la raíz es 3 (análogamente, {7,8,...}→7 y {8,3,...}→8). En postorden la raíz es el último nodo visitado, por lo que si el postorden es {L,M,K,I,J,H,B,F,G,E,D,C,A} la raíz es A.

Árboles equilibrados (autoequilibrados):

• Árbol AVL: árbol binario de búsqueda que garantiza que la altura de sus subárboles izquierdo y derecho difieren en no más de 1 para cada nodo (factor de equilibrio −1, 0 o +1), manteniendo la altura en O(log n).

• Árbol rojo-negro: árbol casi equilibrado con un bit de color por nodo; entre sus propiedades, la raíz es un nodo negro.

Tablas hash (tablas de dispersión)

Una tabla hashing es una tabla que relaciona claves con posiciones de memoria. La función hash (o función de dispersión) es la que transforma la clave en un número que identifica la posición donde se localiza el valor; su misión es transformar las claves en direcciones de memoria. El TAD tabla de dispersión es un tipo de datos heterogéneo de tamaño variable, y sobre él se definen las operaciones Insertar, Buscar y Eliminar. La operación que mejor soporta de forma eficiente es la búsqueda, con complejidad temporal promedio O(1).

Una colisión se produce cuando dos claves diferentes generan el mismo valor de función hash y apuntan al mismo índice: los registros no pueden almacenarse en la misma posición. La resolución de colisiones consiste en encontrar otra ubicación para almacenar el nuevo registro. Las dos técnicas más populares son el encadenamiento (chaining) y el direccionamiento abierto (open addressing), denominadas también hashing abierto y hashing cerrado respectivamente:

• Encadenamiento / hashing abierto: las claves se almacenan en listas enlazadas (vinculadas) adjuntas a cada celda de la tabla. Su principal desventaja es que el rendimiento de la caché es pobre, al dispersar los nodos por memoria. Puede mejorarse sustituyendo las listas por árboles autoequilibrados.

• Direccionamiento abierto / hashing cerrado: ante una colisión se busca una posición libre alternativa dentro de la misma tabla mediante un sondeo del array (secuencia de sondeo).

El factor de carga se define como el cociente entre el número de elementos almacenados en la tabla y el tamaño total de la tabla; se utiliza para decidir qué método de resolución de colisiones emplear y cuándo redimensionar. Como la tabla hash implementa el TAD Diccionario, un valor de factor de carga controlado mantiene el rendimiento cercano a O(1).

Organización de ficheros

En la organización de ficheros, un archivo de registro o archivo de transacciones es un archivo secuencial: los registros se añaden en orden de llegada y se procesan de forma consecutiva, típicamente para actualizar (contra) un archivo maestro.

Fuentes

• NIST — Dictionary of Algorithms and Data Structures (DADS): hash table (https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/hashtab.html)

• NIST — DADS: collision (https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/collision.html) y collision resolution scheme (https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/collisionres.html)

• NIST — DADS: open addressing (https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/openAddressing.html)

• NIST — DADS: red-black tree (https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/redblack.html)

• NIST — DADS: AVL tree (https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/avltree.html)

• Oracle — The Java Tutorials, Interfaces (https://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/concepts/interface.html)

Organización de ficheros

Un fichero (o archivo) es una colección de datos relacionados que se almacena como una unidad y cuyo propósito principal es almacenar información de forma permanente en memoria secundaria, con independencia de los procesos que la crean o consultan. La organización de un fichero es la forma en que se estructuran los datos dentro del fichero y el método por el que se accede a sus registros; determina el rendimiento de las operaciones de lectura, escritura, búsqueda y actualización.

Registro lógico, campo y clave

El fichero se descompone en registros. Un registro lógico es un conjunto de información identificable relativa a un elemento (entidad) del fichero —por ejemplo, todos los datos de un empleado—. Cada registro se subdivide en campos, que son las unidades mínimas de información.

Un campo clave, llave o identificador es un campo o conjunto de campos que sirve para discriminar y localizar rápidamente los registros dentro de determinadas organizaciones de ficheros. Por convención, en los archivos secuenciales y directos el campo clave suele ser el primer campo de cada registro, y su valor debe permitir identificar unívocamente al registro.

Organización lógica frente a organización física

Conviene distinguir dos planos:

• Organización lógica: la forma en que el usuario o el programa accede y estructura los archivos (la vista abstracta de los registros y su orden). Responde a cómo se accede a los archivos.

• Organización física: la forma en que los archivos se almacenan realmente en el soporte (disco duro, cinta), teniendo en cuenta sectores, pistas y bloques. Responde a cómo se guardan físicamente.

En paralelo se definen dos tipos de dirección:

El sistema de ficheros y el sistema operativo se encargan de traducir la dirección lógica en dirección física.

Factor de bloqueo

Por eficiencia, los registros lógicos no se transfieren de uno en uno, sino agrupados en bloques (registros físicos), que son la unidad real de transferencia entre el disco y la memoria. El factor de bloqueo es el número de registros lógicos que contiene un bloque (registro físico). Se calcula, en registros de longitud fija, dividiendo la longitud del bloque entre la longitud del registro.

Un factor de bloqueo adecuado ofrece dos ventajas fundamentales:

• Mayor velocidad en las operaciones de entrada/salida, ya que cada acceso físico al soporte trae varios registros de una sola vez, reduciendo el número de operaciones de E/S.

• Mejor aprovechamiento de la capacidad de almacenamiento, al minimizar el espacio desperdiciado entre bloques.

Las operaciones de agrupar registros en bloques y de extraerlos se denominan bloqueo (blocking) y desbloqueo (deblocking).

Tipos de organización de ficheros

Siguiendo la clasificación clásica (Stallings), se distinguen cinco organizaciones básicas:

1. Archivo de pilas (pile)

Es la forma más elemental: los datos se acumulan en el orden en que llegan, sin estructura fija. Es un tipo de archivo secuencial en el que el acceso a un registro concreto exige una búsqueda exhaustiva recorriendo el fichero.

2. Organización secuencial

Es la organización más común. Utiliza un formato fijo para los registros: todos son de la misma longitud y constan del mismo número de campos de tamaño fijo, dispuestos en un orden determinado (normalmente por el valor del campo clave). Los registros se almacenan en un orden específico y se accede a ellos en función de su posición dentro del fichero. Es idónea para el procesamiento por lotes (batch), donde se recorren todos los registros de forma consecutiva.

3. Organización secuencial indexada (ISAM)

Combina un archivo secuencial con un índice. Al fichero de datos ordenado por clave se le añade un índice, frecuentemente jerárquico, que permite localizar rápidamente la zona donde se encuentra el registro buscado, evitando recorrer todo el fichero. Suele disponer además de un fichero de desbordamiento (overflow) para las inserciones. Aúna el acceso secuencial eficiente con un acceso casi directo por clave.

4. Organización indexada

El acceso indexado es un modo de organización en el que al archivo le acompaña un índice cuya función es permitir el acceso directo a los registros del disco a partir de una o varias claves. Puede haber varios índices sobre distintos campos, lo que aporta gran flexibilidad de consulta.

5. Organización directa o de dispersión (hashing)

Proporciona el acceso más rápido a los datos. La dirección física del registro se obtiene aplicando una función de dispersión (hash) al valor de la clave, sin necesidad de índice ni de recorrido. Por ello, los archivos directos o de dispersión son muy utilizados cuando se necesita un acceso muy rápido.

Su principal inconveniente son las colisiones: dos claves distintas pueden generar la misma dirección. La gestión de colisiones es más compleja que en la organización secuencial. Una técnica habitual para minimizar su impacto es el encadenamiento (chaining), que enlaza en una lista los registros que colisionan en la misma posición. El uso de tablas de dispersión (hashing) en memoria secundaria resulta ventajoso porque permite almacenar y localizar grandes cantidades de información con muy pocos accesos.

Soportes y sistemas jerárquicos de ficheros

Para guardar ficheros se emplean tanto dispositivos de acceso secuencial (como las cintas) como dispositivos de acceso directo o inmediato (como los discos), de modo que en la organización de archivos conviven dispositivos secuenciales y de acceso directo.

Los sistemas operativos modernos organizan los ficheros de forma jerárquica mediante directorios o carpetas, que son en esencia jerarquías de archivos: una carpeta puede contener otros archivos y otras carpetas. La carpeta raíz es la que se sitúa en la cúspide de la jerarquía y contiene los demás archivos y carpetas. En estos sistemas, el nombre del sistema de un archivo se forma con la trayectoria (path) desde el directorio raíz hasta el archivo, encadenando los nombres de los directorios que hay que atravesar.

Fuentes

• W. Stallings, Operating Systems: Internals and Design Principles, cap. 12 «File Management» — File Organization (Pile, Sequential, Indexed Sequential, Indexed, Hashed/Direct). Apuntes docentes CSE 306, Stony Brook University: https://www3.cs.stonybrook.edu/~kifer/Courses/cse306/lectures/chap12.pdf

• CSC 553 Operating Systems, Lecture 12 «File Management» (Adelphi University): https://home.adelphi.edu/~siegfried/cs553/553l12.pdf

• «File Organization in DBMS» (secuencial, hash, indexado, ISAM), GeeksforGeeks: https://www.geeksforgeeks.org/dbms/file-organization-in-dbms-set-1/

• «File Organisation and Indexes», University of Cape Town, cap. 11: https://www.cs.uct.ac.za/mit_notes/database/pdfs/chp11.pdf

Algoritmos: concepto y complejidad

Un algoritmo es una secuencia finita, ordenada y no ambigua de pasos que, a partir de unas entradas, produce una salida que resuelve un problema. La complejidad algorítmica representa la cantidad de recursos (tiempo y memoria) que necesita un algoritmo para resolver un problema, y es el criterio fundamental para comparar la eficiencia de distintas soluciones.

Para medir esa complejidad se emplea la notación Big O (O grande), que describe cómo crece el consumo de recursos en función del tamaño de la entrada n, prescindiendo de constantes y términos de menor orden. La notación Big O permite acotar la complejidad de un algoritmo y comparar la eficiencia de diferentes algoritmos con independencia de la máquina concreta. Órdenes habituales, de mejor a peor: O(1), O(log n), O(n), O(n·log n), O(n²), O(2ⁿ).

Una propiedad esencial es la correctitud (corrección): un algoritmo de ordenación es correcto cuando siempre produce una secuencia ordenada, independientemente del orden inicial de los elementos.

Recursividad frente a iteración

Un algoritmo recursivo es aquel que se llama a sí mismo para resolver un problema, descomponiéndolo en subproblemas más pequeños hasta alcanzar un caso base. Un algoritmo iterativo, en cambio, utiliza ciclos (bucles) para repetir una acción hasta cumplir una condición de parada. Ambos pueden resolver el mismo problema; la recursión suele ser más expresiva pero consume pila de llamadas.

Divide y vencerás

La técnica "divide y vencerás" (divide and conquer) descompone el problema en subproblemas independientes, los resuelve (normalmente de forma recursiva) y combina sus soluciones. Se basan en este principio, entre otros, el Merge sort, el Quicksort y la búsqueda binaria. QuickSort se fundamenta precisamente en el principio de divide y vencerás.

Algoritmos de ordenación por comparación

Los algoritmos de ordenación por comparación determinan el orden comparando pares de elementos. Se distinguen los lentos, con complejidad O(n²), de los rápidos, con complejidad O(n·log n). Esa es la principal diferencia de eficiencia entre unos y otros.

Ordenación por inserción (Insertion sort)

Se implementa colocando cada elemento nuevo en su lugar apropiado entre los ya ordenados: recorre el vector y va insertando cada elemento en su posición correcta dentro del subconjunto previamente ordenado. Requiere como máximo N-1 pasadas (siendo N el número de elementos). Complejidad O(n²) en el caso medio y peor, pero muy eficiente con entradas casi ordenadas.

Ordenación por burbuja (Bubble sort)

Es un algoritmo clásico de ordenación por intercambio directo: recorre el vector e intercambia cada elemento con su sucesor (elementos adyacentes) si no están en orden. Necesita como máximo N-1 pasadas. Complejidad O(n²).

Ordenación por selección (Selection sort)

Funciona identificando el elemento más pequeño y moviéndolo a la primera posición, y repitiendo el proceso con el resto de la lista. Realiza como máximo N-1 pasadas y tiene complejidad O(n²). Es un algoritmo de ordenación inestable (puede alterar el orden relativo de elementos con clave igual).

QuickSort

QuickSort es un algoritmo de ordenación por comparación basado en divide y vencerás. Su funcionamiento:

1. Elegir un elemento del conjunto a ordenar, llamado pivote (primer paso del algoritmo).

2. Particionar: resituar los demás elementos a cada lado del pivote, de modo que los menores que el pivote queden a su izquierda y los mayores a su derecha.

3. Aplicar recursivamente el mismo proceso a cada subconjunto.

La forma de seleccionar el pivote puede variar según la implementación (primer elemento, último, aleatorio, mediana de tres…). Cuando el segmento a ordenar es suficientemente pequeño, definido por un umbral, muchas implementaciones cambian al método de inserción, más rápido para tamaños reducidos.

• Complejidad promedio y mejor caso: O(n·log n).

• Peor caso: O(n²). Ocurre, por ejemplo, si el pivote es siempre el primer elemento y el array ya está ordenado: las particiones son completamente desbalanceadas (un subarray vacío y otro con el resto), degradando el rendimiento a O(n²).

Es incorrecto afirmar que QuickSort "divide los elementos en distintos cubos y luego ordena esos cubos individualmente": eso describe al Bucket sort, no a QuickSort.

MergeSort

MergeSort divide la lista en mitades hasta que cada segmento contiene un solo elemento y luego los fusiona ordenadamente. Es un algoritmo por comparación, estable, con complejidad O(n·log n) en el mejor, medio y peor caso, lo que le da la mejor complejidad de tiempo garantizada en el peor caso frente a QuickSort.

El External Merge Sort (ordenación externa por mezcla) es la variante más adecuada para ordenar grandes conjuntos de datos que no caben en la memoria principal, mezclando bloques ordenados almacenados en disco.

Algoritmos de ordenación no basados en comparación

• Radix sort: utiliza urnas (buckets) donde deposita los registros según cada parte de la clave, procesando dígito a dígito. No compara elementos entre sí.

• Counting sort: especialmente eficiente cuando la entrada tiene pocas claves diferentes (rango pequeño de valores).

• Shell sort: mejora de la inserción con saltos decrecientes; tiene un tiempo de ejecución adaptativo (aprovecha el orden parcial de la entrada).

Algoritmos de búsqueda

• Búsqueda secuencial (lineal): complejidad O(n) en el peor caso.

• Búsqueda binaria: sobre datos ordenados, complejidad O(log n); se basa en divide y vencerás.

• Inserción en un árbol binario balanceado: complejidad O(log n).

Algoritmos sobre grafos

Prim y Kruskal resuelven el problema del árbol recubridor (de expansión) mínimo; el algoritmo de Dijkstra resuelve el camino más corto entre nodos.

Fuentes

• NIST, Dictionary of Algorithms and Data Structures — Quicksort: https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/quicksort.html

• NIST, Dictionary of Algorithms and Data Structures — Radix sort: https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/radixsort.html

• NIST, Dictionary of Algorithms and Data Structures — Merge sort: https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/mergesort.html

• NIST, Dictionary of Algorithms and Data Structures — Big-O notation: https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/bigOnotation.html

• NIST, Dictionary of Algorithms and Data Structures — Dijkstra's algorithm / Prim's algorithm / Kruskal's algorithm: https://xlinux.nist.gov/dads/

Formatos de información y ficheros

Un formato de fichero es la convención que determina cómo se codifica la información dentro de un archivo. En el ámbito de las estructuras de datos y algoritmos interesa distinguir los formatos según el tipo de información que almacenan (imagen, audio, vídeo, documento, datos estructurados) y según el algoritmo de codificación o compresión que emplean. La compresión puede ser sin pérdida (lossless, se reconstruye el original bit a bit) o con pérdida (lossy, se descarta información considerada redundante o poco perceptible para reducir el tamaño).

Formatos de imagen

Las imágenes se dividen en dos grandes familias:

• Ráster (mapa de bits): la imagen es una rejilla de píxeles. Al ampliar o reeditar repetidamente pierde calidad. Ejemplos: JPG, PNG, GIF, TIFF, BMP, PSD, WebP.

• Vectorial: la imagen se describe mediante fórmulas geométricas (puntos, líneas, curvas), por lo que puede redimensionarse sin perder calidad. Ejemplos: SVG, EPS, AI.

JPG/JPEG: utiliza un algoritmo de compresión con pérdida que elimina información "innecesaria" reduciendo el tamaño a costa de la calidad; al reeditar y guardar varias veces la degradación se acumula. Es un estándar internacional y ofrece flexibilidad para ajustar el grado de compresión.

PNG frente a JPG: la diferencia clave es que el PNG admite transparencia (fondos transparentes) y aplica compresión sin pérdida conservando todos los datos, mientras que el JPG no soporta transparencia y comprime con pérdida.

Ojo con los formatos que no son de imagen: SWF (Adobe Flash, animación vectorial/interactiva) no es un formato ráster ni se usa para importar/exportar datos; ODT, DOCX son documentos ofimáticos, no gráficos.

Métodos de compresión de imágenes

• Con pérdida: por ejemplo la codificación por transformación (TDC / DCT, Transform coding), base del JPEG.

• Sin pérdida: por ejemplo la codificación en planos de bits o RLE (Run Length Encoding, codificación por longitud de series).

Formatos de audio y vídeo

• Audio sin pérdida: FLAC (Free Lossless Audio Codec) conserva la fidelidad íntegra; frente a formatos con pérdida como MP3 o AAC.

• Vídeo / contenedores: AVI es un formato/contenedor de vídeo. MP4 es un contenedor multimedia que puede incluir vídeo, audio y subtítulos, recomendado para vídeos en páginas web y redes sociales.

Formatos de documento

• PDF (Portable Document Format): usado tanto para documentos en línea como para impresión, manteniendo el diseño original con independencia del dispositivo. Existen subestándares ISO especializados: PDF/X (artes gráficas/preimpresión: crear, ver e imprimir páginas finales listas para prensa), PDF/A (archivo/preservación a largo plazo), PDF/E (documentación de ingeniería) y PDF/UA (accesibilidad universal). No existe un estándar "PDF/I": esa descripción de preimpresión corresponde en realidad a PDF/X.

• RTF (Rich Text Format): texto enriquecido que admite objetos incrustados como imágenes y gráficos.

• ODF (OpenDocument Format): OpenDocument v1.0 fue aprobado por ISO e IEC como estándar internacional ISO/IEC 26300:2006. Su extensión de texto es ODT.

Formatos de datos e intercambio

• XML (Extensible Markup Language): lenguaje de marcado extensible; se usa principalmente para intercambiar datos estructurados entre aplicaciones.

• JSON (JavaScript Object Notation): formato de texto para datos estructurados, definido en la RFC 8259. Un valor JSON debe ser uno de estos tipos o literales: object, array, number, string, true, false y null. Es INCORRECTO afirmar que se basa en la "sintaxis de objetos de Java": deriva de la sintaxis de objetos de JavaScript, aunque es independiente del lenguaje. Terminología: convertir una cadena en un objeto nativo se denomina parsing (análisis); convertir un objeto nativo en una cadena para transferirlo por la red se denomina stringification (serialización a texto).

• CSV (Comma-Separated Values): descrito en la RFC 4180. Reglas clave: cada registro va en una línea separada por CRLF, y los campos que contengan comas, comillas dobles o saltos de línea deben ir entrecomillados con comillas dobles (y una comilla interna se escapa duplicándola).

• HDF (Hierarchical Data Format): permite almacenar tanto información estructurada jerárquicamente como imágenes en mapas de bits, muy usado en datos científicos.

• ZIP: formato de compresión y empaquetado de múltiples archivos en un único contenedor.

Ideas clave para el examen

• SWF no es ráster ni sirve para importar/exportar datos.

• PNG = transparencia + sin pérdida; JPG = con pérdida + estándar internacional, sin transparencia.

• SVG y EPS = vectoriales, se redimensionan sin perder calidad; SVG se basa en XML.

• TIFF = calidad máxima sin compresión, gran tamaño, poco soporte web.

• FLAC = audio sin pérdida; AVI/MP4 = vídeo.

• JSON: RFC 8259; valores object/array/number/string/true/false/null; parsing (cadena→objeto), stringification (objeto→cadena).

• CSV: RFC 4180 (CRLF + comillas dobles). ODF v1.0 = ISO/IEC 26300:2006.

Fuentes

• IETF, RFC 8259 — The JavaScript Object Notation (JSON) Data Interchange Format: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8259

• IETF, RFC 4180 — Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) Files: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4180

• ISO/IEC 26300:2006 — Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) v1.0: https://www.iso.org/standard/43485.html

• W3C, Scalable Vector Graphics (SVG): https://www.w3.org/Graphics/SVG/

• ISO 19005 (PDF/A), ISO 15930 (PDF/X), ISO 14289 (PDF/UA) — familias de estándares PDF: https://www.iso.org/

• Xiph.Org Foundation, FLAC — Free Lossless Audio Codec: https://xiph.org/flac/