#DailyCodingProblem: Encontrar si dos números dentro de un arreglo suman K

Posted on Sep 1, 2018 · 463 words · 3 minute read

https://www.dailycodingproblem.com/

Good morning! Here’s your coding interview problem for today.

This problem was recently asked by Google.

Given a list of numbers and a number k, return whether any two numbers from the list add up to k.

For example, given [10, 15, 3, 7] and k of 17, return true since 10 + 7 is 17.

Bonus: Can you do this in one pass?

Como el problema lo indica, debemos crear una función que reciba 2 parámetros, un arreglo de números y un numero entero k, debemos buscar dentro de ese arreglo si dos elementos sumados entre si son iguales al numero k.

La solución naive para este problema seria iterar sobre los elementos del arreglo y por cada uno de ellos iterar nuevamente para ver si la suma de numbers[i] + numbers[j] da como resultado el numero k

for (int i = 0; i < numbers.length; i += 1) {  
for (int j = 0; j < numbers.length; j += 1) {  
// evitamos la comparación de un elemento consigo mismo  
if (i != j && (numbers[i] + numbers[j]) == k) {  
return true;  
}  
}  
}

Esta solución no es muy buena ya que por cada elemento en el arreglo vamos a iterar nuevamente los datos, resultando en una complejidad O(n2) donde n es el tamaño del arreglo, imagina un arreglo de 1000 elementos, tendríamos que realizar 1 millón de operaciones.

Solución lineal para encontrar si dos números suman K

Vamos a iterar el arreglo, pero esta vez vamos a usar un HashSet para guardar información, por cada elemento:

  • Calculamos el numero que falta para completar el total k
  • Revisamos si el numero que nos falta existe en el HashSet, si es así devolvemos true (buscar elementos en un HashSet se hace en tiempo constante)
  • Si el numero que buscamos no existe entonces registramos el numero actual como “observado" en el HashSet

Si terminamos de recorrer el arreglo significa que no hay números que sumados nos den como resultado k y por lo tanto devolvemos false.

public static boolean findSum(int[] numbers, int k) {  
HashSet<integer> seenNumbers = new HashSet<>();  
for (int i = 0; i < numbers.length; i += 1) {  
int missing = k – numbers[i];  
if (seenNumbers.contains(missing)) {  
return true;  
}  
seenNumbers.add(numbers[i]);  
}  
return false;  
}

La complejidad en tiempo de esta solución es O(n), ya que el numero de operaciones a realizar depende directamente del tamaño del arreglo n.

La complejidad en espacio de esta solución también es O(n), el espacio o la memoria a utilizar depende directamente de lo que reciba la función, en este caso un arreglo de n elementos, utilizamos un HashSet para almacenar máximo el mismo numero de elementos y no realizamos otras operaciones que sean significativas con la memoria.

Happy hacking 🙂

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