@@VikM-y9t tomate tu tiempo para hacerlo, de verdad tiene concepto muy buenos y muy bien explicados, es pesado de seguir? Por supuesto es Harvard. Yo voy en la semana 4 y bastante impresionado.
Podrías usar la función de normalize() sobre TODO el texto antes del for y evitar aún mas consumo innecesario (ya que lo usas 3 veces por cada ciclo) suponiendo que JS guarde en memoría la primera vez que usas normalize() sobre una palabra aún lo estaría haciendo una vez por palabra en vez de una vez en total.
Excelente video! He notado que no muchas personas lo usan, pero JavaScript trae consigo una implementación de Hash Map (new Map()) y Hash Set (new Set()) para este tipo de casos (a pesar de que es prácticamente igual que el objeto o {}). En mi caso mi solución fue la siguiente: text = text.toLowerCase().replace(/[^a-zA-Z ]/g, "").split(/\s/); const appearances = text.reduce((acc, val) => { if (!acc.has(val)) { acc.set(val, 1); } else { acc.set(val, acc.get(val) + 1); } return acc; }, new Map());
Eso estaba en un ejercicio en la primer materia de la carrera de sistemas. Ni siquiera de examen. En python era el curso. Mi solución: 1. Hacer todo minúscula. Es una linea. Todos se rompían la cabeza a falta de esto. 2. Crear un diccionario. 3. Comenzar detectando palabras desde la primera letra a la última usando isalpha (esta otra sí estaba recomendada por el ejercicio mismo) Volcar al diccionario sumando 1. No veo mayores ineficiencias salvando que es un lenguaje de alto nivel y no tengo la más pálida de idea de como hace todo... Lo mismo sucede en casi todo lenguaje. Lowercase+isalpha+sumar en un contenedor str:int. Debería bastar y el único trabajo es tener cuidado para construir el control de palabras, que donde comienza, termina y el final de la cadena para evitar fallos.
Buen video! Yo hubiese normalizado la cadena y luego del split ordenado alfabéticamente, entonces comparaba con la palabra anterior: si matchea incremento contador, sino, agrego entrada al diccionario con contador en 1 y avanzo a la próxima.
Me siento muy orgulloso de haber pensado en las tablas hash para hacer eso. 😭 No fueron al carajo las trasnochadas con estructuras de datos intentando que salieran las estructuras.
Soluciona el problema, sí. Es por si misma una solución ocupando estructuras de datos, no tanto. Es como ordenar un arreglo usando un método Sort. La explicación es clara y precisa, eso sin duda. Saludos!
Amigo muchas gracias por compartir éste vídeo, me pareció divertido e interesante, para mi estos son Mini Challengers ó Mini desafíos. Te quería comentar que éste código tiene una debilidad, tendrías que ingresar todos los caracteres extraños posibles para normalizar, creo que sería mejor normalizar considerando que las letras mayúsculas de la "A" a la "Z" van desde el carácter 65 hasta el 90. (esto es devolviendo el valor del caracter) y las letras minúsculas de la "a" a la "z" van desde el 97 hasta el 122. Cualquier carácter que esté fuera de ese rango lo sustituyo por un espacio en blanco, de esa forma elimino todos los caracteres extraños (sin tomar en cuenta los acentos). Espero haberme explicado amigo y sería interesante ver que lo implementaras. Yo lo que pasa es que no programo en éste lenguaje, pero tengo conocimientos de otros lenguajes.
¡Excelente explicación! gracias. me gustaria agregar que tambien se podrian normalizar los simbolos (como punto, coma, y demás) con una expresión regular que elimine todo lo que no sea letra o número. Por ejemplo, está: [^a-zA-Z0-9] ...de esta manera nos asegurariamos que si o si se eliminaran todos. Y tomar en cuenta también los acentos y demas cositas raras que pueden ir sobre las letras 😆 Hay muchas formas de hacer esto, y muchos ejemplos en internet. No estoy segura de cual sea la mas rapida. También, no estoy completamente segura, pero, ¿normalizar todo el string al comienzo no es más eficiente que llamar a la función por cada palabra?
Hay que tener en cuenta que esa regEx también elimina los espacios en blanco, por tanto si se aplica al texto de entrada, luego el resultado no será el esperado
Con la conclusión que me quedo (dentro de mi vulgaridad) es que es mejor pensar en una solución en la que solo sea necesario recorrer el array objetivo una vez. Gran vídeo!!!!!!!!!!. Primer vídeo que veo tuyo, suscripción obligada
Al hacer .split() ya estás iterando todo el texto implicitamente, lo mismo al hacer .toLower() e incluso .replace(), asi que esta solución está bastante lejos de O(n). Puede hacerse en O(n) si iteras cada char y vas leyendo las palabras a mano
Una manera simple de bajar el costo computacional junto con la complejidad, perfecto para un ambiente de entrevista. Otras ideas que se me ocurre para reducir la constante aledañas al algoritmo, en términos de tiempos son: * DefiniR un máquina de estado, dónde se hay un estado que es la culminación de una palabra, dónde agregamos la palabra al hash. *Usar un trie con la particularidad que las hojas del mismo tienen una referencia una lista enlazada y la cantidad. Cuando encontramos una palabra, si no existe la agregamos al trie por ende adicionamos a la lista enlazada, y empezamos de nuevo por la raíz.
Bro, no se absolutamente nada de programacion, pero me entretuve tanto que vi todo el video, y entendi poco, pero dan ganas de aprender. Gracias Crack.
Yo hace mucho tiempo que hice, pero si no me falla la memoria, las preguntas se podrían encajar en estos 3 tipos: - Te ponen un código (en mi caso Java) y tienes que encontrar errores - Te ponen otro código y tienes que decir cuál es su salida - Te plantean X problema y tienes que escribir (en código o pseducódigo) cómo lo resolverías Y básicamente se podrían encuadrar en esos tipos. Al menos por mi experiencia.
Está muy bueno lo que comentas sobre lo malo de usar el replace, así nomás, porque tendrías que crear un caso para cada caracter especial, en el texto puede haber comillas (simples, dobles, caligráficas, etc.), apóstrofes y un sinfín de caracteres más que deberías comprobar "a mano". Claramente no es el modo idóneo de encarar el problema, mejor matchear las palabras "words" y limpiar a partir de ahí. Excelentes como siempre tus videos, saludos desde Argentina!
No tengo mucho conocimiento teórico de algoritmos, solamente me gusta entrar a codewars y resolver problemas según mi analisis he investigación en google xd. Ese es un problema de memoizacion según como lo conozco. No tenia idea de como resolver un problema de ese tipo hasta que conocí ese concepto lo que me hizo ver cuan importante y útil es el conocimiento teórico y de conceptos. Buen video!
Apenas tuve una entrevista técnica en cual el problema fue el siguiente: recibir una cadena string y evaluar cuántas vocales y consonantes existían en esa cadena y después retornar las vocales y consonantes de forma ascendente y descendente. Me gustaría poder ver cómo lo implementarias por favor.
Este canal es increíble. El contenido como la calidad, mejor no puede ser. Explicas de 10. Espero que continúes con este tipo de vídeos, que, a mi parecer, ayudan muchísimo. También me encanta tu serie de patrones de diseño.
buen video, y pudedo decirles que es real en un proyecto me encontré con este problema no siempre con palabras sino con registros de una DB cuando haces un dasboard tienes que sacar estadisticas de varias cosas y para eso hay que contar y hay ocaciones en el que hacerle un GROUP BY a la DB no alcanza.
Genial que usaras REGEXP para los replaces, me parece que se subutilizan mucho las expresiones regulares en el día a día de nuestro trabajo y eso genera que nos malacostumbremos a no usar esta poderosa herramienta.
Hola, muchas gracias. Justo esa prueba me pasaron en una entrevista de trabajo. Únicamente que con la variante que no había que contar palabras. Había que contar letras y devolver la letra que mas se repetía.
Hola, me ha gustado mucho tu video es el primero que veo y queria decir este fue el mismo ejercicio que me pidieron hacer en una entrevista que tuve unas semanas atrás. No la pase satisfactoriamente debido a que no pude completar el algoritmo. Ahora se ya se en que fallé. Nuevo suscriptor; saludos!
Pienso que para hacerlo aún más eficiente debería suprimirse el método Split. Hacer un único bucle que mientras que parte las palabras realiza la comparativa. En ese caso el coste sería de N y no de 2N.
Soy ingeniero electromecánico, pero quiero y estoy empezando a meterme en el mundo de la programación, este video está muy bueno para darse una idea del entorno laboral, gracias.
justamente un has(objeto en javascript) era lo que abia que usar pense desde el inicio del video, asi que antes de que lo resolviera pause el video e intente solucionarlo por mi cuenta este el resultado function count(text){ text = text.split(" ") const counter = {} for(let word of text){ if(!counter[word]) counter[word]=1 else counter[word]++ } return counter } console.log(count("hola hola que tal")) salida: { hola: 2, que: 1, tal: 1 }
Un genio, me encanta tu contenido. Tengo intención de ponerme al día con tu canal! Explicas muy bien y haces llegar conocimiento que suele estar un poco menos accesible, como la complejidad algorítmica.
Increíble video! Quisiera comentar mi ejercicio de una entrevista que tuve hace poco haber, y no la pase por no saber mucho de APIS si pudieras hacer un video de ella seria genial: --Crear una aplicación movil o pagina web (cualquiera de las dos). para visualizar películas tomadas de una API. - Debe tener un top 10, un filtro por actores y un buscador funcional donde al ingresar el nombre de la película pues lleve a ella. -La API es del sitio The Movie Data Base. Es la primera ves que me sale una prueba de este tipo.
Hermano que buen video!!!! para todos aquellos que nos estamos iniciando y estamos en el nivel llamado junior de verdad muchas GRACIAS!!! POR SU APORTE.
Buenas! Solo una puntualización: como lo que buscas es que el programa sea lo más optimo posible, no tiene sentido que llames a la funcion "normalize" 2 veces en cada iteracion. Lo suyo sería que la ejecutaras una única vez asignando su resultado a una variable (normalizedWord, por ejemplo) y de ahí en adelante uses dicha variable en lugar de volver a llamar a la función de nuevo. Saludos!
Quizás, aunque habría que ver el funcionamiento de dicha función, ya que si ese texto es muy grande, el “coste” de esa normalización puede que sea exponencial, en cuyo caso es mejor hacerlo con cada palabra
Yo hice eso para aprender ingles en mi 2 año de universidad para Licenciatura en informática, ni analista era aun. Lo hice en ruby y usando diccionarios.
gracias, simple algebra lineal y matrices, eso es todo en estructura de datos. La gente hoy en dia tiende a memorizar funciones y procesos y se olviden de donde viene todo, matemáticas, Nuevamente gracias y saludos
Muy buenas. Buen video y explicaciones muy claras. Felicidades. He de decir que he echado en falta un poco la explicación del coste asociado a un split o a un regex. Y también "la magia" de los costes constantes de las tablas hash. ¿Qué coste tiene recorrer una tabla hash? Estamos de acuerdo que es un O(n), pero hay detalles que deberían tenerse en cuenta también y que se dan por supuestos. ¡Buen trabajo! Te descubrí hace poco y, por supesto, te seguiré viendo. Sigue así. Un abrazo.
Excelente video y muy buena data! En uno de los cursos de js que hice uno de los challenges era hacer un encriptador de texto y empleamos el replace con regex. Nuevo suscriptor!
No estoy seguro de cuantas cosas comparten js y ts, pero en js hay una función reduce(), la ultima parte del for con el reduce quedaria algo asi como arrayPalabras.reduce((acc,elem)=> acc[elem] ? acc[elem]+=1 : acc[elem] = 1, {} ) y el resultado seria el mismo
Wow, nunca pensé en tablas hash, pensé mas en una lista para guardar las palabras repetidas, pero veo que al final viene siendo lo mismo que el primero
Creo que utilizando reduce podría quedar más elegante. Muy buen video igualmente! Podrías traer alguno de pruebas técnicas más a nivel de system design y arquitectura?
Con reduce quedaría mucho más elegante si, aunque creo que se entiende más con un for y un if. Un día haremos algún video revisando las capacidades funcionales de js :D Sobre lo de system design, lo apunto! Puede ser muy interesante. Gracias por el comentario!
@@lucasgonzalez5123 Lineal ya es con el for, ya que solo recorres una vez los elementos del array. Con el reduce lo implementas con herramientas de programacion funcional, pero las dos implementaciones son lineales
Que interesante que este tipo de problema, lo he tenido en algunos proyectos con Python de hecho el tipo de estructura se llama diccionario, me hace feliz que he ido por el buen camino. Me suscribo acabo de descubrir tu canal :)
Buena explicación. Dos detalles: no llames tanto a `normalize()` y pegale una mirada a Map() para hash tables en Js/ TS ;) developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Map
Hola, me gustó mucho su video. Me gustaría que hablara sobre soluciones lineales y soluciones cuadraticas, saber diferenciar cuando utilizar las soluciones
Deberías normalizar la palabra 1 vez en el loop, guardarla en una variable y luego usar las comparaciones. En tu implementación estás normalizando cada palabra dos veces, una para saber si existe y otra para incrementar el contador. Además, seguramente sea más eficiente normalizar el texto completo original 1 única vez, y luego iterar sobre el resultado de hacer el split (Tendría que hacer una prueba para estar seguro de esto, pero el cuerpo me dice que será más óptimo hacerlo como comento).
04:50 perdón la ignorancia, pero mirando la solución del problema, ¿cómo reconozco en ello la tabla de hash? Conozco de js pero muy poco de estructura de datos, y quisiera entender más para seguir profundizando. Desde ya muchas gracias a quien pueda orientarme 🙏
El acceso a una tabla de hash bien distribuida es O(1). Si la funcion de hash es mala puedes ir hasta a lineal xd, pero hoy en dia se considera un coste temporal constante
Gran video, saludos desde Mexico, oye pero nunca implementaste la búsqueda en tablas hash, hice exactamente lo mismo que tú en donde spliteas el string sin caracteres como comas, puntos etc. Y el programa hasta este momento sería lineal no es cierto? Porque tienes un ciclo for hasta n que es el número de palabras
Excelente video. Al decir que ibas hacer el ejercicio me puse a resolverlo antes de ver el video. No pensé en lo de eliminar los signos. De resto se logro. Gracias por traer tan buen material.
otra solucion que quizas no es más eficiente pero si más rapida de hacer es usando regex, por cada palabras aplicas regex sobre el texto y obtienes la cantidad de matches. sale bastante sencillo con eso.
Hola, ¿no sería más optimo normalizar primero todo el string de entrada o sino, asignar la normalizacion de la palabra en una variable en vez de repetir la llamada 3 veces?
Me encanto seria padre que colocaras mas sobre temas de evaluación al momento de una entrevista o de resolver típicos problemas con los que podríamos conseguirnos
Estaría bueno este ejercicio de entrevista: Haciendo uso de la recursividad de funciones, escriba un programa que pida un valor entero positivo n, y luego que genere todas las combinaciones posibles de las cadenas de caracteres binarias de longitud n sin que haya 2 o más números uno consecutivos. Ejemplo: Entrada: Ingrese un valor entero positivo: 4 Salida: 0000 0001 0010 0100 0101 1000 1001 1010
Hola BettaTech, sería mas eficiente usar la función "normalize" en la primera sentencia del for y así no llamarla dos veces para cada caso? es decir ahí se llama normalize para el if y otra vez para la tabla de hash, se podría hacer justo después del for "word = normalize(word);" y así usar word directamente en el if y en el diccionario.
Muchas gracias por la info. La resolución de algoritmos es super importante en las entrevistas. Hay que invertir tiempo en Hackerrank :D. Por otro lado, posiblemente un enfoque mas compacto seria el siguiente. function wordRepetitions(text) { let words = text.toLowerCase().split(/[\s|\.|\,]/g) return words .filter(p => p) .reduce((totales, p) => { if (!totales[p]) totales[p] = 0 totales[p]++; return totales; }, {}) } Abrazo!!!
Por lo poco que sé de Python, el primer ejemplo que pusiste sobre contar palabras es bastante sencillo de hacer, no recuerdo bien pero creo que era count o contar (no me hagas mucho caso), el punto es que habia una linea que hacia eso de manera muy simple, ¿esa solución que diste es pensando en otros lenguajes?
Después de limpiar el texto de signos, Y si uso la función replace? Reemplazo la palabra por nada text1=text.replace("hola",""), y comparo la longitud de texto inicial con la de ahora que borré todas las palabras que coinciden, divido la diferencia de esas longitudes por la longitud de la palabra, también iría eliminando las palabras que ya evalué para que el texto en el siguiente ciclo sea más pequeño 🤔 también tardaría muchos?
1) El hash en peor caso se comporta como una lista enlazada. La busqueda es O(n). 2) La estructura que cumple eso es el Trie porque la longitud de las palabras son acotadas. Pero tiene un costo de almacenamiento muy alto. Seria O(#CantidadDeLetrasMinusculas^(#LongitudDePalabraMasGrande)) en peor caso.
Buenísima la explicación y el detalle! Sí tengo una duda conceptual. Entiendo que para hablar de hash table tiene que haber una función hash que nos de el index donde se va a guardar el dato, pero en este caso al no haber función hash, no sería un objeto/diccionario normal? Gracias!
Deberías subir + vídeos de este estilo, se aprende muy bien a programar viendo a un profesional experimentado haciéndolo.
Un saludo Betta
Has un mini curso sobre estructura de datos estaría genial, buen video 👌
Buenisimo bro , salio o no el mini curso sobre estructura de datos ?? ksdjlas
Eso estaría increíble
Podrías ver el CS50 de Harvard, explican muuy bien, en la semana 5 específicamente.
@@gonove97 gracias bro, datos asi te alegran el dia, vi ese curso pero justo me quedé antes de esa semana, ahora lo chequeo. Suerte.
@@VikM-y9t tomate tu tiempo para hacerlo, de verdad tiene concepto muy buenos y muy bien explicados, es pesado de seguir? Por supuesto es Harvard. Yo voy en la semana 4 y bastante impresionado.
Podrías usar la función de normalize() sobre TODO el texto antes del for y evitar aún mas consumo innecesario (ya que lo usas 3 veces por cada ciclo) suponiendo que JS guarde en memoría la primera vez que usas normalize() sobre una palabra aún lo estaría haciendo una vez por palabra en vez de una vez en total.
Woooooo! Estaría genial que vieras listas de problemas des icpc
Excelente video!
He notado que no muchas personas lo usan, pero JavaScript trae consigo una implementación de Hash Map (new Map()) y Hash Set (new Set()) para este tipo de casos (a pesar de que es prácticamente igual que el objeto o {}). En mi caso mi solución fue la siguiente:
text = text.toLowerCase().replace(/[^a-zA-Z ]/g, "").split(/\s/);
const appearances = text.reduce((acc, val) => {
if (!acc.has(val)) {
acc.set(val, 1);
} else {
acc.set(val, acc.get(val) + 1);
}
return acc;
}, new Map());
Codewars y hackerrank sirve mucho para este tipo de ejercicios! DATO
Es cierto gracias
Si es correcto ahí hay muchos ejercicios parecidos, yo lo resolví con 'reduce' de los arrays que me pareció más sencillo
Eso estaba en un ejercicio en la primer materia de la carrera de sistemas. Ni siquiera de examen.
En python era el curso.
Mi solución:
1. Hacer todo minúscula. Es una linea. Todos se rompían la cabeza a falta de esto.
2. Crear un diccionario.
3. Comenzar detectando palabras desde la primera letra a la última usando isalpha (esta otra sí estaba recomendada por el ejercicio mismo) Volcar al diccionario sumando 1.
No veo mayores ineficiencias salvando que es un lenguaje de alto nivel y no tengo la más pálida de idea de como hace todo...
Lo mismo sucede en casi todo lenguaje. Lowercase+isalpha+sumar en un contenedor str:int. Debería bastar y el único trabajo es tener cuidado para construir el control de palabras, que donde comienza, termina y el final de la cadena para evitar fallos.
bro, he aprendido más en un video de 10 mins que en 3 meses de carrera jajajajaja.
Buen video! Yo hubiese normalizado la cadena y luego del split ordenado alfabéticamente, entonces comparaba con la palabra anterior: si matchea incremento contador, sino, agrego entrada al diccionario con contador en 1 y avanzo a la próxima.
Me siento muy orgulloso de haber pensado en las tablas hash para hacer eso. 😭 No fueron al carajo las trasnochadas con estructuras de datos intentando que salieran las estructuras.
Los métodos de búsqueda uff
@@osiris7998 mc Donalds
Parecerá tonto, pero pensé la solución sin saber que son las tablas Hash jajajajaja
@@osiris7998 Una empresa de Estados Unidos.
@@GerdSa Plot twist: Trabaja programando las maquinas de hacer pedidos D:
Soluciona el problema, sí. Es por si misma una solución ocupando estructuras de datos, no tanto. Es como ordenar un arreglo usando un método Sort.
La explicación es clara y precisa, eso sin duda. Saludos!
Amigo muchas gracias por compartir éste vídeo, me pareció divertido e interesante, para mi estos son Mini Challengers ó Mini desafíos. Te quería comentar que éste código tiene una debilidad, tendrías que ingresar todos los caracteres extraños posibles para normalizar, creo que sería mejor normalizar considerando que las letras mayúsculas de la "A" a la "Z" van desde el carácter 65 hasta el 90. (esto es devolviendo el valor del caracter) y las letras minúsculas de la "a" a la "z" van desde el 97 hasta el 122. Cualquier carácter que esté fuera de ese rango lo sustituyo por un espacio en blanco, de esa forma elimino todos los caracteres extraños (sin tomar en cuenta los acentos). Espero haberme explicado amigo y sería interesante ver que lo implementaras. Yo lo que pasa es que no programo en éste lenguaje, pero tengo conocimientos de otros lenguajes.
¡Excelente explicación! gracias.
me gustaria agregar que tambien se podrian normalizar los simbolos (como punto, coma, y demás) con una expresión regular que elimine todo lo que no sea letra o número. Por ejemplo, está: [^a-zA-Z0-9] ...de esta manera nos asegurariamos que si o si se eliminaran todos.
Y tomar en cuenta también los acentos y demas cositas raras que pueden ir sobre las letras 😆
Hay muchas formas de hacer esto, y muchos ejemplos en internet. No estoy segura de cual sea la mas rapida.
También, no estoy completamente segura, pero, ¿normalizar todo el string al comienzo no es más eficiente que llamar a la función por cada palabra?
Lo dice él mismo en el video...
Hay que tener en cuenta que esa regEx también elimina los espacios en blanco, por tanto si se aplica al texto de entrada, luego el resultado no será el esperado
pudiera quedar de esta forma [^\sa-zA-Z0-9]
Con la conclusión que me quedo (dentro de mi vulgaridad) es que es mejor pensar en una solución en la que solo sea necesario recorrer el array objetivo una vez. Gran vídeo!!!!!!!!!!. Primer vídeo que veo tuyo, suscripción obligada
Al hacer .split() ya estás iterando todo el texto implicitamente, lo mismo al hacer .toLower() e incluso .replace(), asi que esta solución está bastante lejos de O(n).
Puede hacerse en O(n) si iteras cada char y vas leyendo las palabras a mano
Una manera simple de bajar el costo computacional junto con la complejidad, perfecto para un ambiente de entrevista.
Otras ideas que se me ocurre para reducir la constante aledañas al algoritmo, en términos de tiempos son:
* DefiniR un máquina de estado, dónde se hay un estado que es la culminación de una palabra, dónde agregamos la palabra al hash.
*Usar un trie con la particularidad que las hojas del mismo tienen una referencia una lista enlazada y la cantidad. Cuando encontramos una palabra, si no existe la agregamos al trie por ende adicionamos a la lista enlazada, y empezamos de nuevo por la raíz.
Bro, no se absolutamente nada de programacion, pero me entretuve tanto que vi todo el video, y entendi poco, pero dan ganas de aprender. Gracias Crack.
Mee encanta porque siempre estoy inseguro de lo que puedo hacer o lograr con los conocimientos adquiridos que tengo por la presión o demanda
El conocimiento dado por un experto como tú es muy valioso!
Yo hace mucho tiempo que hice, pero si no me falla la memoria, las preguntas se podrían encajar en estos 3 tipos:
- Te ponen un código (en mi caso Java) y tienes que encontrar errores
- Te ponen otro código y tienes que decir cuál es su salida
- Te plantean X problema y tienes que escribir (en código o pseducódigo) cómo lo resolverías
Y básicamente se podrían encuadrar en esos tipos. Al menos por mi experiencia.
.
Está muy bueno lo que comentas sobre lo malo de usar el replace, así nomás, porque tendrías que crear un caso para cada caracter especial, en el texto puede haber comillas (simples, dobles, caligráficas, etc.), apóstrofes y un sinfín de caracteres más que deberías comprobar "a mano". Claramente no es el modo idóneo de encarar el problema, mejor matchear las palabras "words" y limpiar a partir de ahí. Excelentes como siempre tus videos, saludos desde Argentina!
O utilizar una expresión regular:
replace(/[^\w|\s]/g,"");
Cambiar a String vacío lo que no sean letras o espacios en blanco 😁
No tengo mucho conocimiento teórico de algoritmos, solamente me gusta entrar a codewars y resolver problemas según mi analisis he investigación en google xd. Ese es un problema de memoizacion según como lo conozco. No tenia idea de como resolver un problema de ese tipo hasta que conocí ese concepto lo que me hizo ver cuan importante y útil es el conocimiento teórico y de conceptos. Buen video!
Apenas tuve una entrevista técnica en cual el problema fue el siguiente: recibir una cadena string y evaluar cuántas vocales y consonantes existían en esa cadena y después retornar las vocales y consonantes de forma ascendente y descendente. Me gustaría poder ver cómo lo implementarias por favor.
Este canal es increíble. El contenido como la calidad, mejor no puede ser. Explicas de 10. Espero que continúes con este tipo de vídeos, que, a mi parecer, ayudan muchísimo. También me encanta tu serie de patrones de diseño.
buen video, y pudedo decirles que es real en un proyecto me encontré con este problema no siempre con palabras sino con registros de una DB cuando haces un dasboard tienes que sacar estadisticas de varias cosas y para eso hay que contar y hay ocaciones en el que hacerle un GROUP BY a la DB no alcanza.
Genial que usaras REGEXP para los replaces, me parece que se subutilizan mucho las expresiones regulares en el día a día de nuestro trabajo y eso genera que nos malacostumbremos a no usar esta poderosa herramienta.
Hola, muchas gracias. Justo esa prueba me pasaron en una entrevista de trabajo. Únicamente que con la variante que no había que contar palabras.
Había que contar letras y devolver la letra que mas se repetía.
Hola, me ha gustado mucho tu video es el primero que veo y queria decir este fue el mismo ejercicio que me pidieron hacer en una entrevista que tuve unas semanas atrás. No la pase satisfactoriamente debido a que no pude completar el algoritmo. Ahora se ya se en que fallé.
Nuevo suscriptor; saludos!
Gracias! Una lastima que no pasaras la prueba 😕 Mucho ánimo para las siguientes!
5:02 ¿La complejidad no sería lineal O(N)? Tiempo constante significaría que siempre tarda lo mismo por mucho que varíe el número de palabras.
Muy interesante los videos de este tipo, a mi me pidieron implementar un juego de poker, y ni siquiera se jugarlo, jajaja
Bettatech, eres un grande, idolo, te quiero fiera ! Un ejemplo a seguir
Gracias máquina! Crack figura 😙💪💪
Pienso que para hacerlo aún más eficiente debería suprimirse el método Split. Hacer un único bucle que mientras que parte las palabras realiza la comparativa. En ese caso el coste sería de N y no de 2N.
cual seria la solucion ?
Cuando quieras usar diccionarios como ese en typescript puedes usar el tipo record. Ejemplo: "Record"
No lo conocía, gracias!!
Soy ingeniero electromecánico, pero quiero y estoy empezando a meterme en el mundo de la programación, este video está muy bueno para darse una idea del entorno laboral, gracias.
justamente un has(objeto en javascript) era lo que abia que usar pense desde el inicio del video, asi que antes de que lo resolviera pause el video e intente solucionarlo por mi cuenta este el resultado
function count(text){
text = text.split(" ")
const counter = {}
for(let word of text){
if(!counter[word]) counter[word]=1
else counter[word]++
}
return counter
}
console.log(count("hola hola que tal"))
salida: { hola: 2, que: 1, tal: 1 }
Genial el video! Para mi que recién estoy empezando a programar es muy útil e importante ver videos como estos y codigo real.
Buenísimo, si tienes la oportunidad, sigue con este tipo de videos!!
Un genio, me encanta tu contenido. Tengo intención de ponerme al día con tu canal! Explicas muy bien y haces llegar conocimiento que suele estar un poco menos accesible, como la complejidad algorítmica.
Increíble video! Quisiera comentar mi ejercicio de una entrevista que tuve hace poco haber, y no la pase por no saber mucho de APIS si pudieras hacer un video de ella seria genial:
--Crear una aplicación movil o pagina web (cualquiera de las dos). para visualizar películas tomadas de una API.
- Debe tener un top 10, un filtro por actores y un buscador funcional donde al ingresar el nombre de la película pues lleve a ella.
-La API es del sitio The Movie Data Base.
Es la primera ves que me sale una prueba de este tipo.
Recuerdo haber visto algo similar en un curso de Django.
Edit: De hecho, creo que era lo mismo.
woooow, cuando lo puso justo pensé en la tabla hash, no creí que fuera la solución óptima, lastima que aún no la domino bien, una cosa para estudiar!
Wow, que simple lo haces ver, da gusto, felicidades.
Hermano que buen video!!!! para todos aquellos que nos estamos iniciando y estamos en el nivel llamado junior de verdad muchas GRACIAS!!! POR SU APORTE.
Buenas! Solo una puntualización: como lo que buscas es que el programa sea lo más optimo posible, no tiene sentido que llames a la funcion "normalize" 2 veces en cada iteracion. Lo suyo sería que la ejecutaras una única vez asignando su resultado a una variable (normalizedWord, por ejemplo) y de ahí en adelante uses dicha variable en lugar de volver a llamar a la función de nuevo. Saludos!
en verdad deberia normalizar el primer string antes de hacer el split y ya se olvidaba del tema
Quizás, aunque habría que ver el funcionamiento de dicha función, ya que si ese texto es muy grande, el “coste” de esa normalización puede que sea exponencial, en cuyo caso es mejor hacerlo con cada palabra
@@BhEaN sería lineal, no exponencial...
@@JeSus-hl6zj Si, tienes razón... me refería a que aumentaría de forma aritmética, si
@@BhEaN Y de otra forma no creo que sea
Yo hice eso para aprender ingles en mi 2 año de universidad para Licenciatura en informática, ni analista era aun. Lo hice en ruby y usando diccionarios.
SIIIIIIII PLS, SIGUE SUBIENDO ESTE TIPO DE COSAS, QUIERO TRABAJO AJLKDSAJD
He aprendido en un día un poco de phyton usando videos de youtube y pude aproximar me a la solución, buen video
Es importante hablar tanto de estos algoritmos, como aquellos que son in situ, también es un valor añadido muyyyyy valioso que este algoritmo no posee
gracias, simple algebra lineal y matrices, eso es todo en estructura de datos. La gente hoy en dia tiende a memorizar funciones y procesos y se olviden de donde viene todo, matemáticas, Nuevamente gracias y saludos
Muy buenas. Buen video y explicaciones muy claras. Felicidades. He de decir que he echado en falta un poco la explicación del coste asociado a un split o a un regex. Y también "la magia" de los costes constantes de las tablas hash. ¿Qué coste tiene recorrer una tabla hash? Estamos de acuerdo que es un O(n), pero hay detalles que deberían tenerse en cuenta también y que se dan por supuestos. ¡Buen trabajo! Te descubrí hace poco y, por supesto, te seguiré viendo. Sigue así. Un abrazo.
Genial! soy estudiante aún y me inspira mucho tus vídeos , gracias !
Quiero y *necesito* este tipo de contenidos. Gracias!
Muy buen tutorial, seria bueno que subieras mas videos acerca de esto. Saludos desde Venezuela.
Excelente video y muy buena data! En uno de los cursos de js que hice uno de los challenges era hacer un encriptador de texto y empleamos el replace con regex.
Nuevo suscriptor!
No estoy seguro de cuantas cosas comparten js y ts, pero en js hay una función reduce(), la ultima parte del for con el reduce quedaria algo asi como arrayPalabras.reduce((acc,elem)=> acc[elem] ? acc[elem]+=1 : acc[elem] = 1, {} ) y el resultado seria el mismo
Gracias,es un super video, replique el código en javascript y Python, es genial
Wow, nunca pensé en tablas hash, pensé mas en una lista para guardar las palabras repetidas, pero veo que al final viene siendo lo mismo que el primero
Esto es muy bueno sigue subiendo estos vídeos sobre ejercicios reales, saludos desde Argentina
Yo pensaba que en una entrevista no se podían usar pre-built functions del lenguaje 🥴
Este video me aclaró esa duda, me parece un alivio, gracias!
Creo que utilizando reduce podría quedar más elegante. Muy buen video igualmente! Podrías traer alguno de pruebas técnicas más a nivel de system design y arquitectura?
Con reduce quedaría mucho más elegante si, aunque creo que se entiende más con un for y un if. Un día haremos algún video revisando las capacidades funcionales de js :D
Sobre lo de system design, lo apunto! Puede ser muy interesante.
Gracias por el comentario!
@@BettaTech No solo más elegante, no sería lineal? Estarías recorriendo solamente los elementos del array.
@@lucasgonzalez5123 Lineal ya es con el for, ya que solo recorres una vez los elementos del array. Con el reduce lo implementas con herramientas de programacion funcional, pero las dos implementaciones son lineales
Escribí antes de terminar de ver el video. Por lo tanto, con el reduce es igual pero mas "elegante" :P
Pienso lo mismo, reduce personalmente es más sencillo.
const wordRepetitions=str =>{
let paso1=str.toLowerCase().replace(/[.,!]/g,"").split(' ');
let paso2=paso1.reduce((acc,el)=>{
if(acc[el]){
acc[el]++
}else{
acc[el]=1
}
return acc;
},{})
return Object.entries(paso2)
}
Que interesante que este tipo de problema, lo he tenido en algunos proyectos con Python de hecho el tipo de estructura se llama diccionario, me hace feliz que he ido por el buen camino.
Me suscribo acabo de descubrir tu canal :)
Están geniales estos vídeos resolviendo ejercicios. Por favor continúa haciendo más
buenisimo video, me estoy iniciando en el mundo de la programacion y cada vex me parece más interesante, gracias por el video
Buena explicación. Dos detalles: no llames tanto a `normalize()` y pegale una mirada a Map() para hash tables en Js/ TS ;) developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Map
Hola, me gustó mucho su video. Me gustaría que hablara sobre soluciones lineales y soluciones cuadraticas, saber diferenciar cuando utilizar las soluciones
Deberías normalizar la palabra 1 vez en el loop, guardarla en una variable y luego usar las comparaciones. En tu implementación estás normalizando cada palabra dos veces, una para saber si existe y otra para incrementar el contador.
Además, seguramente sea más eficiente normalizar el texto completo original 1 única vez, y luego iterar sobre el resultado de hacer el split (Tendría que hacer una prueba para estar seguro de esto, pero el cuerpo me dice que será más óptimo hacerlo como comento).
No entiendo absolutamente nada, pero me subscribo!
Buen video, apenas mencionaste el enunciado se me ocurrió hacerlo con un Mapeo. Buena solución. Saludos
Soy la definición de novato hecha humano en la programación y estuvo muy interesante el como analistaste y solucionaste el ejercicio.
Me encanta este canal y estoy aprendiendo mucho. Saludos desde Costa Rica 🇨🇷
04:50 perdón la ignorancia, pero mirando la solución del problema, ¿cómo reconozco en ello la tabla de hash? Conozco de js pero muy poco de estructura de datos, y quisiera entender más para seguir profundizando. Desde ya muchas gracias a quien pueda orientarme 🙏
5:12 pero que no la complejidad tanto de las hash table y diccionario ( map ) es logaritmico con respecto al espacio ? O(log n ) n = hash.size() ?
El acceso a una tabla de hash bien distribuida es O(1). Si la funcion de hash es mala puedes ir hasta a lineal xd, pero hoy en dia se considera un coste temporal constante
Gran video, saludos desde Mexico, oye pero nunca implementaste la búsqueda en tablas hash, hice exactamente lo mismo que tú en donde spliteas el string sin caracteres como comas, puntos etc.
Y el programa hasta este momento sería lineal no es cierto? Porque tienes un ciclo for hasta n que es el número de palabras
Genio total!! Desde Ururguay! Me encanta tus videos, un abrazo grande CRACK!
Excelente video. Al decir que ibas hacer el ejercicio me puse a resolverlo antes de ver el video. No pensé en lo de eliminar los signos. De resto se logro. Gracias por traer tan buen material.
Excelente solución y excelente explicación. ¡Gracias por crear contenido de calidad!
otra solucion que quizas no es más eficiente pero si más rapida de hacer es usando regex, por cada palabras aplicas regex sobre el texto y obtienes la cantidad de matches. sale bastante sencillo con eso.
Exijo más contenido como ésto. Gracias y porfavor.
Con gusto!
QUEREMOS MAS VIDEO ASI!!!!!!!! Muchas gracias. :)
Hola, ¿no sería más optimo normalizar primero todo el string de entrada o sino, asignar la normalizacion de la palabra en una variable en vez de repetir la llamada 3 veces?
Ver que pensé algo así me hizo sentir bien conmigo mismo
Me alegra de haber pensado bien la solución
Execelente video , gracias , soy beginner pero gracias a ti conozco bastante. A practicar!!
Mucha suerte!
@@BettaTech muchas gracias crack, espero algun dia llegar a tener el conocimiento que tú tienes.
Gran explicación, recién empiezo en este mundo y lo entendí relativamente rápido! Gracias!
Me encanto seria padre que colocaras mas sobre temas de evaluación al momento de una entrevista o de resolver típicos problemas con los que podríamos conseguirnos
Antes de ver el vídeo comento para ver si tengo idea , usando un diccionario o hashtable utilizando memoization
Estaría bueno este ejercicio de entrevista:
Haciendo uso de la recursividad de funciones, escriba un programa que pida un valor entero positivo n, y
luego que genere todas las combinaciones posibles de las cadenas de caracteres binarias de longitud n sin
que haya 2 o más números uno consecutivos.
Ejemplo:
Entrada:
Ingrese un valor entero positivo: 4
Salida:
0000 0001 0010 0100 0101 1000 1001 1010
Hola BettaTech, sería mas eficiente usar la función "normalize" en la primera sentencia del for y así no llamarla dos veces para cada caso? es decir ahí se llama normalize para el if y otra vez para la tabla de hash, se podría hacer justo después del for "word = normalize(word);" y así usar word directamente en el if y en el diccionario.
Me ha encantado tu vídeo. Muchísimas gracias. Like y suscrita.
Muchas gracias por la info. La resolución de algoritmos es super importante en las entrevistas. Hay que invertir tiempo en Hackerrank :D. Por otro lado, posiblemente un enfoque mas compacto seria el siguiente.
function wordRepetitions(text) {
let words = text.toLowerCase().split(/[\s|\.|\,]/g)
return words
.filter(p => p)
.reduce((totales, p) => {
if (!totales[p])
totales[p] = 0
totales[p]++;
return totales;
}, {})
}
Abrazo!!!
Podrías hablar sobre cursos de estructuras de datos en java o libros, te lo agradecería bastante 🥺
Por lo poco que sé de Python, el primer ejemplo que pusiste sobre contar palabras es bastante sencillo de hacer, no recuerdo bien pero creo que era count o contar (no me hagas mucho caso), el punto es que habia una linea que hacia eso de manera muy simple, ¿esa solución que diste es pensando en otros lenguajes?
Después de limpiar el texto de signos, Y si uso la función replace? Reemplazo la palabra por nada text1=text.replace("hola",""), y comparo la longitud de texto inicial con la de ahora que borré todas las palabras que coinciden, divido la diferencia de esas longitudes por la longitud de la palabra, también iría eliminando las palabras que ya evalué para que el texto en el siguiente ciclo sea más pequeño 🤔 también tardaría muchos?
1) El hash en peor caso se comporta como una lista enlazada. La busqueda es O(n).
2) La estructura que cumple eso es el Trie porque la longitud de las palabras son acotadas. Pero tiene un costo de almacenamiento muy alto. Seria O(#CantidadDeLetrasMinusculas^(#LongitudDePalabraMasGrande)) en peor caso.
Gran Explicación! Enhorabuena por tus conocimientos. Muchas gracias por compartirlos.
muy buen video , estoy en mi primer año de carrera y me das la vida con este contenido
Buenísimo el vídeo, haz más así. Muchas gracias!
Mas de estos por favor...
Pero también podrías hacer la versión ¿orientada a objetos y la versión con programación funcional? GRACIAS MIL
Buenísima la explicación y el detalle! Sí tengo una duda conceptual. Entiendo que para hablar de hash table tiene que haber una función hash que nos de el index donde se va a guardar el dato, pero en este caso al no haber función hash, no sería un objeto/diccionario normal? Gracias!
Wow, quiero llegar a tener tantos conocimientos y mucha habilidad como tú 😯
Muy buen video, está clarísimo y es util. saludos