Cuacker 🦆

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Motor de gestión de datos de alto rendimiento desarrollado en C++. El proyecto simula una plataforma de microblogging (como Twitter/X) centrada en la eficiencia algorítmica, utilizando estructuras de datos avanzadas para el almacenamiento, búsqueda y recuperación de "Cuacs" (equivalente a los "tweets").

Características Principales

1. Estructuras Híbridas y Escalado Dinámico:

   • Tabla Hash con Rehash: Acceso indexado $O(1)$. Implementa redimensionamiento dinámico automático (factor de carga >0.75) para garantizar que el rendimiento no degrade con millones de usuarios.
   • Árboles AVL: Búsquedas temporales y por ID garantizadas en $O(log n)$ mediante balanceo automático de ramas (rotaciones).

2. Persistencia Profesional (SQLite Engine):

   • Motor de persistencia incremental basado en SQLite 3.
   • Uso de Prepared Statements para garantizar máximo rendimiento y seguridad (evitando ataques de inyección SQL).
   • Sincronización automática del contador de IDs de los cuacs entre sesiones.

3. Arquitectura Limpia:

   • Separación estricta de responsabilidades:
     • src/model: Entidades de datos puros.
     • src/storage: Motores de datos e índices (Estructuras de datos).
     • src/cli: Capa de interacción con el usuario (Interfaz).
   • Migración completa a un sistema de construcción profesional con CMake.

4. Gestión de Ciclo de Vida (CRUD):

   • Implementado el comando delete con rebalanceo real de árboles AVL y purga sincronizada en la Tabla Hash.

5. Grafo Social (Seguidores):

   • Tabla seguidores en SQLite con clave primaria compuesta (seguidor, seguido) que elimina duplicados de forma nativa.
   • Caché en RAM del grafo usando unordered_map<string, unordered_set<string>> para lookups $O(1)$.
   • Timeline personalizado: el comando last muestra solo los cuacs de los usuarios seguidos + los propios cuando hay sesión activa.
   • Sistema de sesión ligero con login/logout — sin login, el sistema funciona en modo global (retrocompatible).

6. Arquitectura Zero-Padding: Estructura de memoria de 128 bytes optimizada para eliminar el padding y maximizar la caché L1/L2.

7. Semántica de Movimiento: Uso de std::move y emplace_back en todo el motor para evitar copias de memoria innecesarias.

8. Tuning de SQLite: Modo Write-Ahead Logging (WAL) y sincronía NORMAL para persistencia masiva de alta velocidad.

Comandos Disponibles

Publicación y Búsqueda

Comando	Operación	Complejidad	Nota
mcuac <usr> <fecha> <msg>	Publicar mensaje manual	$O(1) + O(\log n)$	RAM + SQLite
pcuac <usr> <fecha> <num>	Publicar mensaje predefinido	$O(1) + O(\log n)$	RAM + SQLite
follow <usuario>	Seguir a un usuario y ver sus cuacs	$O(1)_{\text{avg}}$	Hash + SQLite (grafo)
last <N>	Últimos N cuacs (global o timeline personal)	$O(n)^*$ / $O(\log n)$	AVL filtrado o global
date <f1> <f2>	Cuacs en rango de fechas	$O(\log n + k)$	AVL (RAM)
tag <#hashtag>	Búsqueda por hashtag	$O(\log n + k)$	Índice hashtags
search <texto>	Búsqueda de texto libre	$O(n \cdot m)$	AVL inorden
delete <id>	Borrar cuac por ID	$O(\log n)$	RAM + SQL DELETE
check	Verificar integridad de la BBDD	$O(1)$	PRAGMA integrity

Grafo Social (requiere login)

Comando	Operación
login <usuario>	Iniciar sesión (carga grafo en RAM desde SQLite)
logout	Cerrar sesión (vuelve al modo global)
whoami	Mostrar el usuario con sesión activa
unfollow <usuario>	Dejar de seguir a un usuario
following	Ver la lista de usuarios que sigues
followers	Ver la lista de usuarios que te siguen

Note

$^*$ last con login activo tiene complejidad $O(n)$ porque recorre todo el AVL aplicando el filtro. El filtrado por unordered_set es $O(1)$ por nodo, por lo que en la práctica es extremadamente rápido.

Siendo:

• $n$: Número total de Cuacs almacenados en el sistema.
• $k$: Número de elementos recuperados y mostrados.
• $m$: Longitud de la cadena buscada (comando search).

📊 Benchmark de Rendimiento (Validado 300K)

Se ha verificado la robustez del sistema con un Stress Test masivo:

• Inserción: Sostenida gracias al Rehash dinámico (la tabla crece automáticamente hasta +400.000 buckets).
• Recuperación AVL (last): 4.18 ms para 100 consultas sobre 300.000 elementos.
• Proyección 1M Cuacs: ~4.6 ms (el crecimiento es logarítmico, solo un 10% más lento con el triple de datos).
• Búsqueda Hash: Acceso instantáneo a cualquier usuario entre millones.

🏗️ Construcción y Ejecución

Requisitos

• Compilador C++11 o superior (GCC/MinGW, Clang).
• CMake (v3.10+).

Instalación Rápida

mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build .

Gestión de la Base de Datos

• Al primer arranque, el sistema crea automáticamente el archivo cuacs.db.
• Los datos se guardan en tiempo real sin necesidad de comandos manuales.
• Puedes usar el comando check para ejecutar un PRAGMA integrity_check sobre la base de datos almacenada.

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Desarrollado para la asignatura de Algoritmos y Estructuras de Datos.