Día 5: System Design + DSA Journey
Sigo con mi rutina diaria de aprendizaje: primero repaso conceptos de System Design y después afronto retos de DSA en LeetCode. Hoy es el DÍA 5 y el foco está en patrones de consistencia en sistemas distribuidos y en el problema Integer to Roman.
System Design: Patrones de consistencia
La consistencia define cómo un sistema distribuido gestiona y presenta los datos. El reto es equilibrar corrección, rendimiento y disponibilidad. Existen tres modelos principales: consistencia fuerte, consistencia débil y consistencia eventual.
Consistencia fuerte: tras una actualización, cualquier lectura posterior refleja el cambio inmediatamente. Se replica de forma sincrónica, maximiza la exactitud y evita estados intermedios, pero sacrifica disponibilidad y suele aumentar la latencia. Ejemplo: sistemas financieros; al mover dinero entre cuentas, los saldos deben reflejarse de forma inmediata y coherente en todas las réplicas.
Consistencia débil: después de un cambio, una lectura puede o no mostrar el último valor. Las actualizaciones no se propagan al instante, lo que aporta baja latencia y alta disponibilidad a costa de posibles inconsistencias temporales. Ejemplo: plataformas de gaming online; las acciones pueden verse antes en un centro de datos que en otro durante picos o pequeñas caídas.
Consistencia eventual: variante de la consistencia débil donde todas las réplicas convergen con el tiempo. La replicación es asíncrona, prioriza velocidad y disponibilidad y acepta diferencias temporales. Ejemplo: redes sociales; una publicación puede aparecer al instante para usuarios cercanos y tardar algo más en otras regiones, pero finalmente todo el mundo ve el mismo estado.
Reflexión: elegir el modelo adecuado es un arte. La consistencia fuerte da seguridad, pero ralentiza; la eventual acelera y escala, pero introduce rarezas momentáneas. La clave es mapear el caso de uso: banca requiere precisión absoluta; productos sociales valoran más la rapidez percibida.
DSA del día: Integer to Roman
Problema de LeetCode 12: convertir un entero entre 1 y 3999 a su representación en números romanos. Pares base: I 1, V 5, X 10, L 50, C 100, D 500, M 1000. Casos sustractivos: IV 4, IX 9, XL 40, XC 90, CD 400, CM 900. Tiempo dedicado aproximado: 2 horas. Enfoque ideal: mapeo y estrategia voraz.
Enfoque: construí una tabla de valores con símbolos incluyendo los sustractivos y recorrí los valores de mayor a menor. Mientras el número a convertir fuera mayor o igual al valor actual, restaba y añadía el símbolo correspondiente al resultado. Este patrón greedy garantiza siempre tomar la pieza romana más grande posible sin pasarse. Mantener un diccionario simple y un bucle claro hizo fácil depurar y entender cada paso.
Lecciones clave: el enfoque voraz encaja perfectamente; un mapeo explícito mantiene el código limpio; priorizar bucles legibles sobre florituras evita errores sutiles. Para pruebas, validé bordes como 3 III, 58 LVIII, 1994 MCMXCIV y 3999 MMMCMXCIX.
Conclusión del día: patrones por todas partes. En System Design, los patrones de consistencia moldean la experiencia de usuario y la fiabilidad. En DSA, el patrón de mapeo más iteración voraz demuestra su potencia. La constancia diaria compone aprendizaje compuesto; cada microavance suma a ser mejor ingeniero.
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¿Qué patrón de consistencia usas más en tus sistemas y por qué? ¿Tienes algún truco favorito para problemas voraces como este? Si te interesa que siga compartiendo estos diarios, deja un comentario mental y vuelve mañana. Seguimos.