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Serie LeetCode: Ventana Deslizante (3/5)

Ventana deslizante: guía práctica y su aplicación en desarrollo a medida, IA y ciberseguridad con Q2BSTUDIO

Publicado el 26/09/2025

Hola, en este artículo reescribo y traduzco un texto sobre la técnica de ventana deslizante y explico su uso práctico, además de enlazar de forma natural con los servicios de Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y más.

¿Ves la palabra substring en un problema de algoritmo? En aproximadamente 80% de los casos eso es una pista para usar la técnica de ventana deslizante. Muchos problemas que piden el substring, subarray o bloque de mayor o menor tamaño suelen resolverse con esta técnica.

Concepto básico: la ventana deslizante es una variante del patrón de dos punteros. Cuando trabajas con elementos consecutivos en un arreglo, normalmente puedes pensar en una ventana que abarca un rango de índices. Mantienes dos punteros que definen los límites de la ventana y la puedes expandir o reducir según lo requiera el problema. Solo te interesan los elementos dentro de la ventana; el resto del arreglo ya no te importa mientras procesas la solución.

Dos tipos de ventana deslizante

Fixed size ventana de tamaño fijo donde el tamaño no cambia y ambos punteros se mueven a lo largo del arreglo. Dynamic ventana dinámica donde la ventana puede crecer o encogerse dependiendo de la condición que quieras mantener.

Enfoque general paso a paso

Inicializa leftPtr = 0 y rightPtr = 0 Mientras rightPtr < arr.length 1. Expande la ventana moviendo rightPtr++ si la condición lo permite 2. Reduce la ventana moviendo leftPtr++ si es necesario 3. Procesa lo que necesites dentro de la ventana

Ejemplo práctico con LeetCode 643 Maximum Average Subarray I

Problema resumido: dado un arreglo de enteros nums de longitud n y un entero k, encontrar el subarray de longitud k con el promedio máximo y devolver ese promedio.

Aproximación con ventana deslizante: como buscas un subarray de longitud k, usa una ventana de tamaño fijo k. Primero calcula la suma de los primeros k elementos; esa será la suma inicial y el primer candidato a máxima suma. Después desliza la ventana un elemento a la vez: resta el elemento que sale por la izquierda y suma el que entra por la derecha, actualiza la máxima suma si corresponde. Al final divide la máxima suma por k para obtener el promedio que pide el enunciado.

Complejidad temporal O(n) ya que se recorre el arreglo una sola vez y no hay algoritmo cuadrático. Complejidad espacial O(1) ya que solo se usan variables escalares como suma y máximos.

Resumen de puntos clave

Ventana deslizante es una técnica de dos punteros para problemas con elementos consecutivos. Palabras clave que sueles ver en enunciados: longest, maximum, minimum, substring, subarray, block, of size k. Distingue entre ventanas de tamaño fijo y dinámicas. Empieza con left = 0 y right = 0, expande moviendo right y reduce moviendo left cuando la condición lo exige.

En Q2BSTUDIO aplicamos principios similares de eficiencia en ingeniería cuando desarrollamos soluciones a medida. Si buscas crear aplicaciones robustas y escalables a la medida de tu negocio, consulta nuestros servicios de desarrollo en aplicaciones a medida. Para proyectos que integren inteligencia artificial, desde modelos personalizados hasta agentes IA, puedes explorar nuestras capacidades en inteligencia artificial. Además ofrecemos servicios complementarios como ciberseguridad, pentesting, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y power bi, automatización de procesos y soluciones de ia para empresas.

Si te interesa seguir profundizando, en próximos artículos abordaremos temas más complejos relacionados con árboles y grafos, que suelen requerir una mezcla de estructuras y técnicas algorítmicas. Hasta la próxima y ¡a practicar con ventanas deslizantes!

Fin del artículo, inicio de la diversión
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