Este proyecto es un visualizador de una Matriz Dispersa (Sparse Matrix) implementado mediante una Lista Cruzada (Cross-Linked List). Incluye un backend en C++ y un frontend moderno en React con visualización 3D y 2D (estilo Excel).

📺 Demo del Proyecto

Sparse.Matrix.Demo.mp4

📊 Análisis de Complejidad y Justificación

Justificación de la Estructura

Se eligió una Lista Enlazada Cruzada (Sparse Matrix) debido a la naturaleza de una hoja de cálculo, donde la densidad de datos suele ser inferior al 5%. Esta estructura permite:

• Ahorro de Memoria: Solo se reserva espacio para celdas con datos. Una matriz densa de 10,000x10,000 ocuparía GBs de RAM; nuestra estructura solo ocupa bytes proporcionales a los datos reales.
• Flexibilidad (Multi-tipo): Mediante el uso de std::variant<int, char, string>, cada celda puede manejar dinámicamente diferentes tipos de datos sin perder la seguridad de tipos de C++.

Complejidad Temporal

Operación	Complejidad	Descripción
Inserción / Modificación	O(k)	$k$ es el número de elementos en la fila/columna. El uso de std::variant agiliza la actualización sin necesidad de polimorfismo costoso.
Búsqueda / Consulta	O(k)	Recorrido de la lista enlazada hasta encontrar la coordenada.
Eliminación de Celda	O(k)	Localización del nodo y reajuste de punteros de vecinos.
Operaciones de Agregación	O(N)	Donde $N$ es el total de nodos en el rango solicitado. El chequeo de tipo numérico es $O(1)$ por nodo gracias al discriminador del variant.

Complejidad Espacial

Componente	Complejidad	Justificación
Estructura Global	O(N)	El espacio total crece linealmente con el número de celdas ocupadas ($N$), no con el tamaño de la cuadrícula.
Nodo Individual	O(1)	Cada nodo tiene un tamaño fijo predeterminado por el tipo más grande en el variant (en este caso, std::string).

Nota: Se realiza un trade-off consciente donde se incrementa ligeramente el tamaño de cada nodo a cambio de eliminar la complejidad de parseo manual y aumentar la seguridad del motor de cálculo.

🚀 Cómo Correr el Proyecto

1. Iniciar el Backend (C++)

El servidor C++ gestiona la lógica de la matriz y expone una API REST en el puerto 8080.

# Compilar y ejecutar
g++ -std=c++17 server.cpp -o server -lpthread && ./server

2. Iniciar el Frontend (React)

El frontend proporciona la interfaz gráfica para interactuar con la matriz.

cd frontend
npm install   # Solo la primera vez
npm run dev

Luego abre: http://localhost:5173

⚙️ Librerias utilizadas para el backend (ya estan instaladas en este proyecto)

# Servidor HTTP (cpp-httplib)
curl -L -o httplib.h https://raw.githubusercontent.com/yhirose/cpp-httplib/master/httplib.h

# Manejador JSON (nlohmann/json)
curl -L -o json.hpp https://raw.githubusercontent.com/nlohmann/json/master/single_include/nlohmann/json.hpp

🎮 Controles del Visor 3D

• Click Izquierdo + Drag: Rotar y girar el tablero en 3D.
• Click Derecho + Drag: Desplazar (Pan) el tablero de lado a lado.
• Scroll (Rueda): Zoom in / Zoom out.
• Flechas del Teclado: Moverse por el tablero en 2D (Arriba, Abajo, Izquierda, Derecha).
• Botón RESET VIEW: Centra la cámara y quita cualquier rotación para volver a la vista plana.

🛠 Estructura del Proyecto

• sparse_matrix.h: Contiene la estructura Node y la clase SparseMatrix con toda la lógica de la lista cruzada.
• server.cpp: Servidor HTTP en C++ que conecta tu lógica con la interfaz gráfica.
• frontend/: Aplicación React con Three.js para los gráficos premium.
  • src/App.jsx: Interfaz principal y modo Tabla 2D.
  • src/Matrix3D.jsx: Motor de visualización 3D y punteros.