Binary Search Patterns Series — Blog 4: Matrices 2D y variantes avanzadas
En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, integramos patrones de búsqueda binaria para acelerar soluciones de inteligencia artificial, agentes IA y analítica avanzada. Este artículo resume técnicas prácticas para buscar en matrices 2D ordenadas, arreglos de tamaño desconocido y optimización con búsqueda ternaria. Si tu empresa busca software a medida, automatización y escalabilidad, podemos ayudarte con proyectos de ia para empresas, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio con power bi.
1. Búsqueda binaria en matriz ordenada por filas y columnas
Problema: Dada una matriz ordenada por filas y columnas, determinar si un objetivo existe en O(m+n) o O(log(m*n)). Ejemplo: matrix = [[1, 4, 7, 11], [2, 5, 8, 12], [3, 6, 9, 16]] y target = 5 produce true.
1.1 Aplanar matriz 2D a 1D
Idea: trata la matriz como un arreglo 1D ordenado. Para mid en [0, m*n-1], m es el número de columnas, usa el mapeo fila = mid / m y columna = mid % m. Compara val = matrix[fila][columna] con target y ajusta low y high como en una búsqueda binaria tradicional. Complejidad temporal O(log(m*n)) y espacial O(1).
Plantilla esencial en Java, escrita de forma compacta: dado n = matrix.length y m = matrix[0].length, inicializa low = 0, high = n*m - 1; mientras low <= high, mid = low + (high - low)/2, val = matrix[mid/m][mid%m]; si val == target devuelve true, si val < target mueve low a mid + 1, en otro caso mueve high a mid - 1; al final devuelve false. Recuerda validar matrix.length y matrix[0].length antes de operar.
1.2 Búsqueda en escalera O(m+n)
Idea: inicia en la esquina superior derecha. Mientras estés en rango, si matrix[row][col] == target devuelve true; si matrix[row][col] > target decrece col; de lo contrario incrementa row. Esta estrategia aprovecha el orden por filas y columnas y es especialmente clara y eficiente en matrices no perfectamente aplanables. Complejidad O(m+n) y espacio O(1).
2. Búsqueda en arreglos infinitos o de tamaño desconocido
Problema: Encontrar target en un arreglo cuyo tamaño es desconocido, en O(log n).
Enfoque: 1) Expande el rango exponencialmente hasta encerrar el objetivo: low = 0, high = 1; mientras reader.get(high) < target, asigna low = high y high = high * 2. 2) Ejecuta una búsqueda binaria clásica en el rango [low, high]. Nota: en implementaciones tipo ArrayReader, get(index) devuelve un valor muy grande si el índice sale de rango; cuida los desbordamientos al duplicar high.
3. Búsqueda ternaria para funciones unimodales
Problema: Dada una función f(x) que primero crece y luego decrece, halla el máximo. Plantilla: mantén un intervalo [left, right]; en cada iteración calcula mid1 = left + (right - left)/3 y mid2 = right - (right - left)/3; si f(mid1) < f(mid2) mueve left a mid1, si no mueve right a mid2; detén cuando la precisión sea suficiente. Usos: optimización continua, encontrar el pico en un mountain array, maximización de beneficios o ajuste de hiperparámetros en inteligencia artificial.
4. Consejos y casos límite
- Matrices 2D: verifica matrix.length y matrix[0].length antes de leer índices. - Mapeo 2D a 1D: fila = mid / columnas, columna = mid % columnas. - Arreglo infinito: expande el rango sin desbordar enteros y valida respuestas fuera de límite. - Búsqueda ternaria: define un criterio de parada acorde a la precisión requerida y al dominio de x.
5. Problemas recomendados para practicar
- LeetCode 74: Search a 2D Matrix. - LeetCode 240: Search a 2D Matrix II. - LeetCode 275: H-Index II. - LeetCode 852: Peak Index in a Mountain Array. - Variantes de búsqueda en arreglo infinito en portales como GeeksforGeeks.
Resumen del Blog 4
- Búsqueda binaria en matrices 2D con enfoque de aplanado o estrategia en escalera. - Búsqueda en arreglos de tamaño desconocido con expansión exponencial. - Búsqueda ternaria para funciones unimodales. - Pautas de implementación en Java y consideraciones de límites.
Próximo artículo de la serie — Blog 5
Plantillas de patrones de búsqueda binaria y casos límite: consolidación de patrones, mid seguro ante overflow, manejo de límites low y high, primeras y últimas ocurrencias, y referencias completas en Java.
Cómo te ayuda Q2BSTUDIO
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