Día 33 de DSA Problem Solving – Max Consecutive Ones y más
Introducción: En esta entrega repasamos tres problemas clásicos de algoritmos que aparecen frecuentemente en entrevistas y competencias: Max Consecutive Ones, Consecutive Characters y Longest Continuous Increasing Subsequence. Además mostramos enfoques, complejidad y ejemplos. Al final encontrarás información sobre Q2BSTUDIO y cómo nuestros servicios en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad pueden ayudarte a llevar tus proyectos al siguiente nivel.
Problema 1: Max Consecutive Ones
Descripción: Dado un arreglo binario nums devuelve el número máximo de 1 consecutivos en el arreglo.
Enfoque: Recorremos el arreglo manteniendo un contador actual de unos consecutivos. Si encontramos un 1 incrementamos el contador y actualizamos el máximo. Si encontramos un 0 reiniciamos el contador a 0.
Complejidad temporal: O(n) — recorremos el arreglo una sola vez.
Complejidad espacial: O(1) — espacio auxiliar constante.
Ejemplo: Entrada: [1,1,0,1,1,1] Salida: 3 Explicación: la mayor secuencia de 1 consecutivos tiene longitud 3.
Implementación (JavaScript): function findMaxConsecutiveOnes(nums) { let currentCount = 0; let maxCount = 0; for (let i = 0; i < nums.length; i++) { if (nums[i] === 1) { currentCount++; if (currentCount > maxCount) { maxCount = currentCount; } } else { currentCount = 0; } } return maxCount; }
Problema 2: Consecutive Characters
Descripción: Dada una cadena s devuelve la potencia de la cadena. La potencia es la longitud máxima de una subcadena que contiene un único carácter repetido.
Enfoque: Recorremos la cadena comparando el carácter actual con el anterior. Si son iguales incrementamos el contador actual, si cambian reiniciamos el contador a 1. Llevamos un registro del máximo durante la iteración.
Complejidad temporal: O(n) — una sola pasada por la cadena.
Complejidad espacial: O(1) — sin estructuras adicionales significativas.
Ejemplo: Entrada: abbcccddddeeeeedcba Salida: 5 Explicación: la subcadena más larga con un solo carácter es eeeee con longitud 5.
Implementación (JavaScript): function maxPower(s) { if (s.length === 0) return 0; let currentCount = 1; let maxCount = 1; for (let i = 1; i < s.length; i++) { if (s[i] === s[i - 1]) { currentCount++; } else { currentCount = 1; } if (currentCount > maxCount) maxCount = currentCount; } return maxCount; }
Problema 3: Longest Continuous Increasing Subsequence LCIS
Descripción: Dado un arreglo de enteros nums devuelve la longitud de la subsecuencia estrictamente creciente más larga que sea continua.
Enfoque: Recorremos el arreglo comparando cada elemento con el anterior. Si el elemento actual es mayor incrementamos la longitud actual, si no reiniciamos la longitud a 1. Registramos la máxima longitud encontrada.
Complejidad temporal: O(n) — una sola pasada por el arreglo.
Complejidad espacial: O(1) — solo variables escalares adicionales.
Ejemplo: Entrada: [1,3,5,4,7] Salida: 3 Explicación: la LCIS es [1,3,5] con longitud 3.
Implementación (JavaScript): function findLengthOfLCIS(nums) { if (nums.length === 0) return 0; let maxLen = 1; let currentLen = 1; for (let i = 1; i < nums.length; i++) { if (nums[i] > nums[i - 1]) { currentLen++; } else { if (currentLen > maxLen) maxLen = currentLen; currentLen = 1; } } return Math.max(maxLen, currentLen); }
Consejos prácticos: Para estos tres problemas el patrón es el mismo: recorrido lineal manteniendo contadores y actualizando un máximo cuando corresponda. Evitar estructuras pesadas y pensar en estados locales actuales facilita llegar a soluciones O(n) con O(1) de espacio.
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Cierre: Sigue practicando problemas de DSA como estos para mejorar habilidades técnicas y de resolución. Mientras tanto, Q2BSTUDIO está lista para convertir ideas en soluciones reales mediante software a medida, aplicaciones a medida y tecnologías avanzadas en inteligencia artificial y ciberseguridad.
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