Se le da un número de consultas Q y cada consulta será de los siguientes tipos: Consulta 1 : agregar (x) Esto significa agregar x en su estructura de datos. Consulta 2 : maxXOR(y) Esto significa imprimir el máximo XOR posible de y con todos los elementos ya almacenados en la estructura de datos. 1 … Continue reading «Encuentre el XOR máximo de un entero dado en una secuencia de enteros»
Dado un árbol binario , la tarea es encontrar el Node del árbol dado que tiene el número máximo de Nodes en su subárbol con valores menores que el valor de ese Node. En el caso de múltiples Nodes posibles con el mismo número de Nodes máximos, devuelva cualquiera de esos Nodes. Ejemplos: Aporte: … Continue reading «Node que tiene un número máximo de Nodes menor que su valor en su subárbol»
Dada una array arr[] de longitud N , la tarea es encontrar el número de subsecuencias estrictamente crecientes en la array dada. Ejemplos: Entrada: arr[] = {1, 2, 3} Salida: 7 Todas las subsecuencias crecientes serán: 1) {1} 2) {2} 3) {3} 4) {1, 2} 5) {1 , 3} 6) {2, 3} 7) {1, 2, … Continue reading «Cuente el número de subsecuencias crecientes: O (NlogN)»
En este artículo, veremos cómo crear una estructura de datos que pueda manejar múltiples pilas con un tamaño creciente. La estructura de datos necesita manejar tres operaciones: push(x, stackNum) = empuja el valor x a la pila numerada stackNum pop(stackNum) = extrae el elemento superior de la pila numerada stackNum top(stackNum) = muestra el elemento … Continue reading «Implemente Dynamic Multi Stack (pilas K) usando solo una estructura de datos»
La inteligencia artificial se define como el estudio de los agentes racionales. Un agente racional puede ser cualquier cosa que tome decisiones, como una persona, una empresa, una máquina o un software. Lleva a cabo una acción con el mejor resultado después de considerar percepciones pasadas y actuales (entradas perceptivas del agente en una instancia … Continue reading «Agentes en Inteligencia Artificial»
Nos dan un Trie con un conjunto de strings almacenadas en él. Ahora que el usuario escribe un prefijo de su consulta de búsqueda, debemos darle todas las recomendaciones para completar automáticamente su consulta en función de las strings almacenadas en el Trie. Suponemos que Trie almacena búsquedas anteriores de los usuarios. Por ejemplo, si … Continue reading «Función de autocompletar usando Trie»
Dada una string, construya su array de sufijos . Ya hemos discutido las siguientes dos formas de construir una array de sufijos: Algoritmo ingenuo O (n 2 Logn) Algoritmo O(nLogn) mejorado Por favor, lea estos para tener la comprensión básica. Aquí veremos cómo construir una array de sufijos en tiempo lineal usando un árbol de sufijos. … Continue reading «Aplicación de árbol de sufijos 4: construir una array de sufijos de tiempo lineal»
Un árbol ScapeGoat es un árbol de búsqueda binaria autoequilibrado como AVL Tree , Red-Black Tree , Splay Tree , etc. El tiempo de búsqueda es O (Log n) en el peor de los casos. El tiempo de borrado e inserción se amortiza O(Log n) La idea de equilibrio es asegurarse de que los Nodes … Continue reading «Árbol de chivo expiatorio | Serie 1 (Introducción e Inserción)»
Dada una array arr[] de tamaño N y un número entero K , la tarea es contar el número de pares de la array dada de modo que el XOR bit a bit de cada par sea menor que K . Ejemplos: Entrada: arr = {1, 2, 3, 5} , K = 5 Salida: 4 Explicación: … Continue reading «Cuente los pares que tienen Bitwise XOR menos que K de una array dada»
Dadas dos arrays arr[] y query[] de tamaños N y Q respectivamente y un número entero M , la tarea para cada consulta es contar el número de elementos de la array que son mayores o iguales que query[i] y disminuirlos . números por M y realice el resto de las consultas en la array … Continue reading «Consultas para contar elementos de array mayores o iguales a un número dado con actualizaciones»