Intercalación de Listas Ordenadas en Python
Clase 11 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 se implementa la función MergeLists?
La implementación de la función MergeLists en Python ofrece un método eficiente para fusionar listas ordenadas. Este proceso es esencial en muchas aplicaciones de programación, donde mezclar y ordenar datos grandes se vuelve crítico. A continuación, se describe paso a paso cómo se desarrolla esta función para garantizar un rendimiento óptimo tanto en tiempo como en espacio.
def MergeLists(nums1, m, nums2, n):
p1 = m - 1 # Última posición significativa en nums1
p2 = n - 1 # Última posición en nums2
p = m + n - 1 # Última posición total en nums1
while p1 >= 0 and p2 >= 0:
if nums1[p1] < nums2[p2]:
nums1[p] = nums2[p2]
p2 -= 1
else:
nums1[p] = nums1[p1]
p1 -= 1
p -= 1
# Manejo del caso donde quedan elementos en nums2
nums1[:p2 + 1] = nums2[:p2 + 1]
¿Cómo funcionan los apuntadores en esta función?
El uso de apuntadores es clave para el manejo eficiente de las listas dentro de MergeLists. Estos sirven para mantener un seguimiento de las posiciones actuales de los elementos en las listas que se están comparando y gestionando.
- P1 y P2: Representan los índices de los elementos actuales de consideración en
nums1ynums2, respectivamente. Ambos apuntadores comienzan en las posiciones finales de sus listas. - P: Indica la posición en
nums1donde se colocará el siguiente elemento ordenado. Comienza en la última posición significativa denums1.
Estos tres apuntadores se van ajustando a medida que se colocan los elementos comparados en las posiciones correspondientes, asegurando que los elementos más grandes se coloquen primero, dado que estamos trabajando de atrás hacia adelante.
¿Cuáles son los casos especiales que se deben considerar?
Al implementar esta función, es crucial prever casos excepcionales que podrían alterar el flujo del algoritmo si no se gestionan correctamente:
- Diferentes longitudes de lista: Si
nums1ynums2no tienen la misma longitud, las porciones no utilizadas pueden ser ignoradas o deben ser rellenadas. Si quedan elementos ennums2sin usar, estos deben reemplazar las posiciones iniciales denums1.
¿Cuál es la complejidad temporal y espacial de la función?
La eficiencia de esta función es una parte fundamental de su diseño:
- Complejidad temporal: La función recorre cada elemento de
nums1ynums2una sola vez. En consecuencia, la complejidad temporal es O(n + m), donde n y m son las longitudes de las dos listas. - Complejidad espacial: Solo utiliza variables adicionales para los apuntadores. No necesita espacio adicional proporcional al tamaño de las listas, por lo tanto, su complejidad espacial es constante, O(1).
Invitaría a los estudiantes y programadores a probar y personalizar este código para sus propios proyectos o ejercicios. Explorar y experimentar con diferentes casos de prueba no solo consolidará el entendimiento del algoritmo, sino que también enriquececerá su habilidad para resolver problemas complejos de programación. ¡Sigue avanzando y desarrollando tus habilidades en programación!