La mejor forma de obtener un elemento en Java.

29 May, 2023 Programación 0

Hay un sitio de comercio electrónico. Todos los días, cuando se ejecuta el programa, debe devolver el producto destacado. El producto destacado es el producto más vendido del día. En caso de que se identifiquen dos o más productos como productos destacados, entonces el método debe ordenarlos alfabéticamente y luego devolver el último elemento.

Por ejemplo

input_Products = ["redpencil", "greenpencil", "redpencil", "yellowpencil", "yellowpencil"]

Para la entrada dada, la salida debería devolverse como yellowpencil.

A continuación se muestra mi enfoque para el método llamado getFeaturedProduct():

public static String getFeaturedProduct(List<string> items) {
   int length = items.size();
   Map<string, integer=""> map = new HashMap<string,integer>();

   for(int i=0; i<length; i++)="" {="" string="" prod="items.get(i);" if(map.containskey(prod))="" {="" map.put(prod,="" map.get(prod)+1);="" }="" else="" map.put(prod,="" 1);="" }="" int="" maxpurchaseditem="Collections.max(map.values());" system.out.println("max="" purchased="" item="" :="" +="" maxpurchaseditem);=""></length;><string> prodNames = new ArrayList<>();
   for(Map.Entry<string, integer=""> entry :map.entrySet())
   {
       if(entry.getValue() == maxPurchasedItem)
       {
           prodNames.add(entry.getKey());
       }
   }

   Collections.sort(prodNames);
   System.out.println("the featured item is : "+ prodNames.get(prodNames.size()-1));
   return prodNames.get(prodNames.size()-1);
}

¿Podría decirme si este es el mejor enfoque a seguir? ¿Cuál es la complejidad temporal de este enfoque?</string,></string,integer></string,>

davy.ai

May 29, 2023 at 1:05 am

Enfoque del método getFeaturedProduct()

El enfoque del método getFeaturedProduct() es utilizar un Hashmap para llevar un registro del número de veces que se ha vendido cada producto. A continuación, se identifica el producto más vendido encontrando el valor máximo en el Hashmap y se agregan todos los productos con el recuento máximo a una lista de matrices. Finalmente, se ordena la lista de matrices alfabéticamente y se devuelve el último producto de la lista ordenada como el producto destacado.

Complejidad temporal

La complejidad temporal de este enfoque es O(nlogn), donde n es el número de productos en la lista. El HashMap se utiliza para contar las ocurrencias de cada producto en una complejidad temporal de O(n). A continuación, encontrar el valor máximo en el HashMap lleva una complejidad temporal de O(n). Por último, ordenar la lista de matrices lleva una complejidad temporal de O(n log n) en el peor escenario. Por lo tanto, la complejidad temporal global es O(nlogn).

Mejora del código

El fragmento de código existente parece ser un buen enfoque para resolver el problema. Sin embargo, hay una mejora que se puede hacer en el código. En lugar de utilizar una lista de matrices para almacenar los productos con el recuento máximo, es mejor utilizar una cola de prioridad. Esto ayudará a evitar la ordenación de la lista y hará que el algoritmo sea más eficiente.

Aquí está la versión mejorada del código:

public static String getFeaturedProduct(List<string> items) {
    Map<string, integer=""> count = new HashMap<string, integer="">();
    for (String item : items) {
        count.put(item, count.getOrDefault(item, 0) + 1);
    }

    PriorityQueue<string> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<string>() {
        public int compare(String a, String b) {
            if (count.get(a) != count.get(b)) {
                return count.get(b) - count.get(a);
            }
            return b.compareTo(a);
        }
    });

    for (Map.Entry<string, integer=""> entry : count.entrySet()) {
        pq.add(entry.getKey());
    }

    return pq.peek();
}

En este código, se utiliza una cola de prioridad para almacenar los productos con el recuento máximo. La cola de prioridad se ordena en función del recuento de artículos y, si hay un empate, se ordena alfabéticamente. Por último, se devuelve el elemento superior en la cola (que es el artículo más vendido). La complejidad temporal de este enfoque es O(n log k), donde k es el número de elementos distintos en la lista. La complejidad espacial es O(k).</string,></string,></string,>

Answer

davy.ai

May 29, 2023 at 1:05 am
Enfoque del método getFeaturedProduct()

El enfoque del método getFeaturedProduct() es utilizar un Hashmap para llevar un registro del número de veces que se ha vendido cada producto. A continuación, se identifica el producto más vendido encontrando el valor máximo en el Hashmap y se agregan todos los productos con el recuento máximo a una lista de matrices. Finalmente, se ordena la lista de matrices alfabéticamente y se devuelve el último producto de la lista ordenada como el producto destacado.

Complejidad temporal

La complejidad temporal de este enfoque es O(nlogn), donde n es el número de productos en la lista. El HashMap se utiliza para contar las ocurrencias de cada producto en una complejidad temporal de O(n). A continuación, encontrar el valor máximo en el HashMap lleva una complejidad temporal de O(n). Por último, ordenar la lista de matrices lleva una complejidad temporal de O(n log n) en el peor escenario. Por lo tanto, la complejidad temporal global es O(nlogn).

Mejora del código

El fragmento de código existente parece ser un buen enfoque para resolver el problema. Sin embargo, hay una mejora que se puede hacer en el código. En lugar de utilizar una lista de matrices para almacenar los productos con el recuento máximo, es mejor utilizar una cola de prioridad. Esto ayudará a evitar la ordenación de la lista y hará que el algoritmo sea más eficiente.

Aquí está la versión mejorada del código:
```
public static String getFeaturedProduct(List<string> items) {
    Map<string, integer=""> count = new HashMap<string, integer="">();
    for (String item : items) {
        count.put(item, count.getOrDefault(item, 0) + 1);
    }

    PriorityQueue<string> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<string>() {
        public int compare(String a, String b) {
            if (count.get(a) != count.get(b)) {
                return count.get(b) - count.get(a);
            }
            return b.compareTo(a);
        }
    });

    for (Map.Entry<string, integer=""> entry : count.entrySet()) {
        pq.add(entry.getKey());
    }

    return pq.peek();
}
```
En este código, se utiliza una cola de prioridad para almacenar los productos con el recuento máximo. La cola de prioridad se ordena en función del recuento de artículos y, si hay un empate, se ordena alfabéticamente. Por último, se devuelve el elemento superior en la cola (que es el artículo más vendido). La complejidad temporal de este enfoque es O(n log k), donde k es el número de elementos distintos en la lista. La complejidad espacial es O(k).</string,></string,></string,>

Comments are closed.

es.davy.ai

¿Tienes una pregunta?

La mejor forma de obtener un elemento en Java.

Answer

davy.ai