Curso de Algoritmos Avanzados: Estructuras de Datos Lineales
Curso de Algoritmos Avanzados: Estructuras de Datos Lineales

Introducción

1

¿Ya tomaste el Curso Avanzado de Algoritmos: Patrones de Arrays y Strings?

Lista Enlazada

2

Estructura de datos: Lista Enlazada

3

Programando listas enlazadas con Java

4

Cómo Invertir una Lista Enlazada

5

Odd Even Linked List: análisis del problema

6

Solución de Odd Even Linked List

7

Playground: Odd Even Liked List

8

Programando Odd Even Linked List con C++

9

Linked List Cycle: análisis del problema

10

Solución de Linked List Cycle

11

Playground: Linked List Cycle

12

Programando Linked List Cycle con Python

13

Palindrome Linked List: análisis del problema

14

Solución de Palindrome Linked List

15

Playground: Palindrome Linked List

16

Programando Palindrome Linked List con Java

17

Reorder List: análisis del problema

18

Solución de Reorder List

19

Programando Reorder List con JavaScript

20

Playground: Reorder List Without Repeated Values

21

Reto: LRU Caché

22

Ejercicios recomendados de Lista Enlazada

23

Ejercicios resueltos de Lista Enlazada

Pilas y colas

24

Estructura de datos: Pilas y Colas

25

Paréntesis Válido: análisis del problema

26

Solución de Paréntesis Válido

27

Playground: Paréntesis Válido

28

Programando Paréntesis Válido con C++

29

Ejercicios recomendados de Pilas

Colas de prioridad

30

Estructura de datos: Colas de Prioridad

31

K Closest Points to Origin: análisis del problema

32

Solución de K Closest Points to Origin

33

Playground: K Closest Points to Origin

34

Programando K Closest Points to Origin con Python

35

Reorganize String: análisis del problema

36

Solución de Reorganize String

37

Playground: Reorganize String

38

Programando Reorganize String con Python

39

Ejercicios recomendados de Colas de prioridad

40

Ejercicios resueltos de Colas de prioridad

Próximos pasos

41

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Camila Londoño

Camila Londoño

K Closest Points to Origin: análisis del problema

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Nicolas Alpargatero

Nicolas Alpargatero

hace 2 años

Problema: K Closest Points to Origin

Dada una matriz de puntos donde puntos[i] = [xi, yi] representa un punto del plano X-Y y un número entero k, devuelve los k puntos más cercanos al origen (0, 0)

La distancia entre dos puntos del plano X-Y es la distancia euclidiana.

Pues devolver la respuesta en cualquier orden. Se garantiza que la respuesta es única (excepto por el orden en que se encuentre).

.

  • Ejemplo:

[[1, 3], [-2, 7], [3, 4], [-10, 1]]
k = 2
Output: [[1, 3], [3, 4]]

Investigando:

  • Hay un algoritmo llamado k-vecinos más cercanos (KNN) pero requiere de un Big O(n) para búsqueda lineal y/o de arboles para un O(log n) pero aún no llegamos allá.

  • Para implementar el caso toca estudiar la Liberia heaqp nombrada en la clase anterior.

Bryan Castano

Bryan Castano

hace 3 meses
Hiii Guys \n Como dicese la Proffe. Debe Usarse Heap como DSA.. Yo asumiria un ArrayX2D Matrix Arr\[n]\[N] para guardar mis puntos cordenadas ( x¡, y¡ ) del plano Cartesiano sean guardados en int Arr\[]\[] ; luego se hace el calculo de la distancia Eucliliana d y se guardan en otro Array X1D comoo : int distance\[N] ; \nLuego Yo llamo my >Function void getTopKElelments( int Arr\[] , int arr.length , int k ) { // function bodty call to heapify } ,; \ndonde k es la cantidad de elementos cercanos al Origine (0,0) que quiero traer de mis puntos \nLuego hago las llamadas recursivas a Heapify para emplear la Heap como PriorityQueue en cuanto a la distancia al origne \n ahora quel o pienso Yo creo que nos podemos ahorrar el array distancias\[n] en Memoria y hacer todos directamente desde la Matrix ArrayX2D que guardase los puntos Originales del Problema. \nPD. se debe hacer uso del Heap como Estructura de datos : complete tree \[ aunque creo que eso es para el otro curso NoLineal Mas Avanzado ] \nde cualquier forma la complejidad Temporal segun veo estaria por =( nLogn ) \n