TL;DR
- El Problema: Dominar el problema CTCI 10.11 con eficiencia de nivel de producción.
- El Enfoque: Problema CTCI 10.11 en Java: reorganiza un arreglo de enteros en picos y valles alternados en O(N).
- Complejidad: Relación óptima entre tiempo y espacio.
Este artículo ofrece una guía clara y detallada del problema CTCI 10.11. Examinamos el enunciado, comparamos la fuerza bruta con la solución óptima y escribimos código en Java.
1. Analogía del mundo real
Piensa en el problema CTCI 10.11 como organizar elementos de forma eficiente. La elección de la estructura de datos adecuada elimina iteraciones innecesarias.
2. Enunciado claro del problema
Problema 10.11: Problema CTCI 10.11 en Java: reorganiza un arreglo de enteros en picos y valles alternados en O(N).
3. Enfoque óptimo e implementación
public class PeaksAndValleys {
public static void sortValleyPeak(int[] array) {
for (int i = 1; i < array.length; i += 2) {
int maxIndex = maxIndex(array, i - 1, i, i + 1);
if (i != maxIndex) {
swap(array, i, maxIndex);
}
}
}
private static int maxIndex(int[] array, int a, int b, int c) {
int len = array.length;
int aValue = (a >= 0 && a < len) ? array[a] : Integer.MIN_VALUE;
int bValue = (b >= 0 && b < len) ? array[b] : Integer.MIN_VALUE;
int cValue = (c >= 0 && c < len) ? array[c] : Integer.MIN_VALUE;
int max = Math.max(aValue, Math.max(bValue, cValue));
if (aValue == max) return a;
else if (bValue == max) return b;
else return c;
}
private static void swap(int[] array, int i, int j) {
int temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
}
4. Complejidad Temporal y Espacial
| Métrica | Complejidad | Explicación |
|---|---|---|
| Complejidad Temporal | O(N) / O(log N) | Recorrido óptimo de datos |
| Complejidad Espacial | O(1) / O(N) | Memoria acotada |
5. Casos Límite y Resumen
Verifica siempre condiciones de borde, valores nulos y límites de tamaño en entrevistas técnicas.
