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Problemas resueltos: #160 Intersección de dos listas enlazadas #543 Diámetro de un árbol binario
Este es mi progreso diario de LeetCode – Día 18: Intersección de listas enlazadas y Diámetro de árbol. Hoy abordé dos clásicos de estructuras de datos que aparecen constantemente en entrevistas y en sistemas reales.
Lo que aprendí
Intersección de dos listas enlazadas (#160): el patrón de dos punteros funciona de forma elegante. Avanza un puntero por A y otro por B; cuando uno llegue a null, salta al inicio de la otra lista. Tras recorrer m + n pasos ambos habrán cubierto la misma distancia y se encontrarán exactamente en el nodo de intersección (o en null si no existe). Sin necesidad de calcular longitudes ni de memoria extra.
Diámetro de un árbol binario (#543): el camino más largo entre dos nodos pasa por algún nodo cuyo mejor camino es altura_izquierda + altura_derecha. Con un DFS que devuelve la altura de cada subárbol y un máximo global se obtiene el diámetro en una sola pasada.
Patrones reforzados: dos punteros para listas y recursión en profundidad para árboles. Son ideas simples, potentes y de gran impacto en la práctica.
#160 — Intersección de dos listas enlazadas
Idea paso a paso: 1) Inicia punteros a = headA y b = headB. 2) Mientras a no sea b: a = a.next si a existe, en caso contrario a = headB; b = b.next si b existe, en caso contrario b = headA. 3) Cuando a == b, has encontrado el nodo de intersección o ambos son null si no hay intersección.
Complejidad: tiempo O(m + n), espacio O(1).
#543 — Diámetro de un árbol binario
Idea paso a paso: 1) Define una función dfs(nodo) que devuelva la altura del subárbol. 2) Para cada nodo, calcula left = dfs(nodo.izq) y right = dfs(nodo.der). 3) Actualiza un máximo global con left + right. 4) Retorna 1 + max(left, right) como altura. 5) El resultado final es el máximo global acumulado.
Complejidad: tiempo O(n), espacio O(h) por la pila de recursión, donde h es la altura del árbol.
Logros del día
Implementé una solución de dos punteros clara para la intersección de listas enlazadas y un DFS limpio para el diámetro en Python y C++. Estas soluciones son concisas, óptimas y fáciles de razonar.
Resumen de complejidad
Intersección de listas enlazadas: O(m + n) tiempo y O(1) espacio. Diámetro de árbol binario: O(n) tiempo y O(h) espacio.
Cómo esto se conecta con el mundo real
En Q2BSTUDIO aplicamos estos patrones para construir software a medida escalable y robusto: desde motores de recomendación hasta pipelines de datos y validaciones en tiempo real. La capacidad de resolver problemas con estructuras de datos eficientes impacta en latencia, consumo de memoria y coste operativo en producción.
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Sigue el reto
Continuaré resolviendo y documentando problemas a diario en Python y C++, cubriendo arrays, listas, árboles, programación dinámica y más. Si te interesa un enfoque sistemático para elevar tus habilidades técnicas, mantente al tanto de los próximos días.
