Sales Rank: Sistema de Ranking de Ventas en Tiempo Real (CTCI 9.6)

TL;DR

• El Problema: Dominar el problema CTCI 9.6 con eficiencia de nivel de producción.
• El Enfoque: Problema CTCI 9.6: diseña un sistema de ranking de comercio electrónico que rastrea los productos más vendidos por categoría.
• Complejidad: Relación óptima entre tiempo y espacio.

Este artículo ofrece una guía clara y detallada del problema CTCI 9.6. Examinamos el enunciado, comparamos la fuerza bruta con la solución óptima y escribimos código en Java.

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1. Analogía del mundo real

Piensa en el problema CTCI 9.6 como organizar elementos de forma eficiente. La elección de la estructura de datos adecuada elimina iteraciones innecesarias.

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2. Enunciado claro del problema

Problema 9.6: Problema CTCI 9.6: diseña un sistema de ranking de comercio electrónico que rastrea los productos más vendidos por categoría.

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3. Enfoque óptimo e implementación

public class CategorySalesRank {
    private final Map<String, Integer> productSales = new ConcurrentHashMap<>();

    public void recordSale(String productId, int quantity) {
        productSales.merge(productId, quantity, Integer::sum);
    }

    public List<Map.Entry<String, Integer>> getTopK(int k) {
        PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> pq = new PriorityQueue<>(
            Map.Entry.comparingByValue()
        );
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : productSales.entrySet()) {
            pq.offer(entry);
            if (pq.size() > k) pq.poll();
        }
        List<Map.Entry<String, Integer>> result = new ArrayList<>(pq);
        result.sort(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed());
        return result;
    }
}

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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

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5. Casos Límite y Resumen

Verifica siempre condiciones de borde, valores nulos y límites de tamaño en entrevistas técnicas.