Implementación de solución de cálculo de área máxima en Java
Clase 15 de 35 • Curso de Algoritmos Avanzados: Patrones de Arrays y Strings
Contenido del curso
- 3

Patrón de Dos Apuntadores en Algoritmos de Lista
02:56 - 4

Verificación de Orden en Diccionario Alienígena
02:56 - 5

Ordenamiento de Palabras en Idiomas Alienígenas
12:05 - 6
Playground: Verifying Alien Dictionary
00:00 - 7

Ordenación de Palabras en Diccionario Alienígena
15:07 - 8

Combinar Listas Ordenadas en un Array Ascendente
02:11 - 9

Ordenamiento de Listas con Complejidad Óptima y Espacio Constante
11:44 - 10
Playground: Merge Two Sorted Lists
00:00 - 11

Intercalación de Listas Ordenadas en Python
09:04 - 12

Resolver el problema "Container with Most Water" en Python
01:18 - 13

Cálculo Óptimo de Área en Listas de Alturas
09:02 - 14
Playground: Container with Most Water
00:00 - 15

Implementación de solución de cálculo de área máxima en Java
15:42 - 16

Implementación de Trapping Rainwater en Complejidad Lineal
01:02 - 17
Retos de Algoritmos con Apuntadores en Python
02:44 - 18
Patrones de Dos Apuntadores: Soluciones a Problemas Comunes en Python
06:43
- 19

Patrón Ventana Deslizante para Análisis de Datos Secuenciales
02:33 - 20

Subcadena más larga sin caracteres repetidos: patrón ventana deslizante
01:51 - 21

Algoritmo de Ventana Deslizante para Subcadenas Únicas
11:05 - 22
Playground: Longest Substring Without Repeating Characters
00:00 - 23

Algoritmo Python para Substring más Largo Sin Repeticiones
14:16 - 24
Retos de Algoritmos: Dos Apuntadores y Subcadenas
01:50 - 25
Máximos 1s Consecutivos y Subcadenas sin Repeticiones
03:22
- 26

Algoritmo de búsqueda binaria en listas ordenadas
09:26 - 27

Búsqueda en Arrays Rotados: Encontrar Entero en Lista Ordenada
02:19 - 28

Búsqueda Binaria en Arreglos Rotados
04:59 - 29
Playground: Search in Rotated Arrays
00:00 - 30

Búsqueda en Arrays Rotados con C++
10:53 - 31

Búsqueda eficiente en matriz ordenada MxN
01:44 - 32

Búsqueda Binaria en Matrices 2D Ordenadas
06:33 - 33
Playground: Search 2D Array Matrix
00:00 - 34

Búsqueda Binaria en Matrices con Python
07:48
¿Cómo resolver el problema de contenedores con Java?
La implementación de soluciones de algoritmos en lenguajes de programación es una habilidad crucial para cualquier programador. Hoy abordaremos una solución para calcular el área máxima entre contenedores, utilizando Java. Si bien puedes emplear cualquier lenguaje para implementarlo, te mostraremos cómo estructurarlo adecuadamente en este lenguaje orientado a objetos.
¿Cuál es la estructura inicial en Java?
Antes que nada, es fundamental definir la clase y las variables que vamos a utilizar. Para este ejercicio, consideremos una clase llamada maxArea, cuyo objetivo es recibir como argumento un número de alturas y calcular el área máxima.
public class MaxArea {
public int maxArea(int[] alturas) {
int izquierda = 0;
int derecha = alturas.length - 1;
int areaMaxima = 0;
while (izquierda < derecha) {
int alturaMinima = Math.min(alturas[izquierda], alturas[derecha]);
int base = derecha - izquierda;
int areaActual = alturaMinima * base;
areaMaxima = Math.max(areaMaxima, areaActual);
if (alturas[izquierda] < alturas[derecha]) {
izquierda++;
} else {
derecha--;
}
}
return areaMaxima;
}
}
¿Qué pasos seguir para calcular el área máxima?
- Definición de variables: Necesitamos dos apuntadores,
izquierdayderecha, los cuales inician al principio y al final del array de alturas respectivamente. - Cálculo del área actual: Lo hacemos multiplicando la diferencia de los índices
derechayizquierdapor la mínima altura de las dos posiciones. - Actualización del área máxima: Se determina si el área calculada es mayor que el área máxima previamente almacenada.
- Movimiento de los apuntadores: Como queremos maximizar el área, movemos el apuntador que apunta a la menor altura hacia el centro.
¿Cómo se prueba la implementación?
La prueba de nuestro algoritmo es esencial, no solo para garantizar su correcto funcionamiento, sino también para detectar errores lógicos. Al realizar pruebas de escritorio, verificamos paso a paso utilizando una entrada predefinida para confirmar que las operaciones se realizan correctamente. Veamos un ejemplo:
int[] alturas = {1, 8, 6, 2, 5, 4, 8, 3, 7};
MaxArea solucion = new MaxArea();
System.out.println(solucion.maxArea(alturas));
¿Es eficiente esta solución?
-
Complejidad temporal: La solución recorre el array de alturas una sola vez, lo cual representa una complejidad de (O(n)), siendo 'n' el número de alturas.
-
Complejidad espacial: Al almacenar solo un número constante de variables enteras, su complejidad espacial es (O(1)), es decir, constante.
Con estas optimizaciones, garantizamos que el algoritmo es tanto eficiente como efectivo al manejar conjuntos de datos grandes o variables en tiempo real.
Aprender a implementar y probar estas soluciones te ayudará considerablemente a mejorar tus habilidades como programador. Te animamos a seguir practicando y explorando otras posibles soluciones y complicaciones que puedan surgir en este tipo de problemas.