Progreso diario LeetCode – Día 12 Backtracking y DP
Problemas resueltos: #79 Word Search y #70 Climbing Stairs
Resumen de la sesión: Hoy trabajamos dos clásicos: exploración de matrices con DFS y backtracking para Word Search, y una solución tipo Fibonacci con programación dinámica y espacio constante para Climbing Stairs. Además, presentamos cómo estos patrones se aplican en proyectos reales de desarrollo de software a medida e inteligencia artificial que realiza Q2BSTUDIO.
Lo que aprendí: - En Word Search la clave es DFS con backtracking: marcar la celda como visitada, explorar recursivamente vecinas y restaurar la celda al regresar para evitar reutilizar posiciones en una misma ruta. - En Climbing Stairs la solución es equivalente a la sucesión de Fibonacci: las formas de llegar al escalón n son suma de las formas de llegar a n 1 y n 2, y manteniendo solo dos variables se logra espacio O1. - Ambos problemas refuerzan la corrección incremental: Word Search poda rutas inválidas tempranamente y Climbing Stairs construye la solución desde subproblemas más pequeños.
#79 Word Search idea y complejidad: Se emplea DFS con backtracking en cada celda que coincide con la primera letra. Al recorrer vecinos se marca la celda como visitada y se restaura al volver. Esto asegura que cada camino use posiciones únicas. Complejidad temporal O(m n 4^L) donde L es la longitud de la palabra. Complejidad espacial O(L) por la profundidad de la recursión.
#70 Climbing Stairs idea y complejidad: Modelo Fibonacci donde ways[n] = ways[n 1] + ways[n 2]. Implementación iterativa con dos variables que se actualizan en cada paso permite tiempo O(n) y espacio O1. Es una técnica útil en problemas de conteo de caminos y en casos prácticos de optimización de estado en tiempo real.
Logros: Implementaciones en Python y C++ para ambos problemas, con enfoques claros en recursión, backtracking y programación dinámica con espacio optimizado. Estas habilidades son trasladables al desarrollo de aplicaciones a medida y soluciones empresariales en Q2BSTUDIO.
Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos servicios inteligencia de negocio, soluciones de ia para empresas, agentes IA y dashboards con power bi. Diseñamos aplicaciones a medida escalables y seguras, integrando inteligencia artificial para automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones con servicios inteligencia de negocio y visualización avanzada mediante power bi. Nuestra oferta incluye consultoría en ciberseguridad, migraciones y arquitecturas en servicios cloud aws y azure, desarrollo de software a medida e implementación de agentes IA para atención, análisis y optimización operativa.
Cómo aplican estos patrones en Q2BSTUDIO: - Backtracking y búsqueda recursiva se usan en motores de reglas, análisis forense y detección en ciberseguridad. - Programación dinámica y optimización de estado se aplican en planificación de recursos, cálculo de rutas y modelos predictivos de inteligencia artificial. - Mantener soluciones eficientes en tiempo y espacio es crítico en aplicaciones a medida y servicios cloud aws y azure donde el coste y la latencia importan.
Palabras clave para posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.
Llamado a la acción: Si te interesa resolver problemas algorítmicos, mejorar tus soluciones con inteligencia artificial o desarrollar software a medida seguro y escalable, sigue esta serie y contacta a Q2BSTUDIO para proyectos en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y desarrollos con power bi. Revisa los repositorios de ejemplo y el progreso diario para aprender cómo aplicar patrones algorítmicos en proyectos reales.
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