Question: Describe algunas estructuras de datos comunes utilizadas en la programación competitiva y sus aplicaciones.
Answer: En la programación competitiva, las estructuras de datos eficientes son fundamentales para resolver problemas de manera rápida y efectiva.  Las más comunes son:
1. Arreglos o listas: Se usan para para mantener y manipular datos, como listas de valores de la entrada, resultados intermedios y datos de salida. En Python se puede utilizar `list`, y en C++ se puede utilizar tanto arreglos convencionales de C, como `std:array` (para arreglos de tamaño fijo) o `std::vector` (para arreglos dinámicos).
2. Listas enlazadas: Consisten de nodos conectados entre sí de manera lineal. Son una abstración con la cual se pueden implementar otras estructuras de datos más específicas como colas, pilas, etc.
3. Cola: Es una estructura de datos que permite insertar elementos por un lado y eliminar elementos por el otro. Usa el principio FIFO (first in-first out). Se puede implementar sobre una lista enlazada. En C++ existe una implementación en la clase `std::queue` y en Python existe `Deque` en `collections`.
4. Pila: Permite insertar elementos por un lado y eliminarlos por el mismo lado. Usa el principio LIFO (last in-first out). Se puede implementar sobre una lista enlazada. En C++ existe una implementación en la clase `std::stack`.
5. Montículos (Heaps). Son un árbol binario casi-completo que mantienen cierta propiedad de prioridad en cada nodo. Permiten insertar y eliminar elementos en tiempo logarítmico, así como obtener el menor o mayor elemento en tiempo constante. Son muy útiles para implementar colas de prioridad. En C++ se puede encontrar una implementación en la clase `std::priority_queue`, y en Python se puede encontrar una implementación en la clase `heapify`. 
6. Tablas de Hash: Permiten insertar, eliminar y recuperar pares clave-valor en tiempo promedio constante. Son útiles para implementar arreglos asociativos y contar frecuencias. En C++ existen implementaciones como `unordered_set` y `unordered_map`, y en Python existen `set` y `map`. Notemos que en C++ también existen `set` y `map` pero están implementados con árboles binarios de búsqueda.
7. Union-Find Disjoint Set: Se utiliza para resolver problemas relacionados a componentes conexas y conjuntos disjuntos. Es útil para detectar ciclos y para mezclar conjuntos de manera eficiente. Se utiliza en el algoritmo de Kruskal para encontrar el MST.
8. Segment Tree: Es un árbol binario completo estático, en el cada nodo tiene información correspondiente a un rango de un arreglo. Con esta información se puede computar la información sobre cualquier rango en tiempo logarítmico. Es muy útil en problemas de preguntas y actualizaciones en rangos.
9. Trie: Se usan para manipular cadenas, insertar y eliminar cadenas,  y hacer preguntas sobre prefijos de cadenas.

Estas estructuras de datos son los componentes básicos de la programación competitiva, y comprender cuándo y cómo aplicarlas es esencial para resolver una amplia gama de problemas algorítmicos de manera eficiente. Los programadores competitivos exitosos son hábiles en seleccionar la estructura de datos más apropiada para un problema dado y en implementarla de manera óptima.