Descripción
Desarrolla un procesador concurrente de grandes datos meteorológicos usando Kotlin, aplicando corrutinas, concurrencia y programación funcional.
- Configuración inicial:
- Abre Visual Studio Code y crea un nuevo proyecto Kotlin.
- Instala cualquier extensión necesaria para trabajar con Kotlin si aún no lo has hecho.
- Generación de datos:
- Crea un archivo
DataGenerator.kty desarrolla allí una función que genere al menos 10,000 registros de datos meteorológicos simulados.
- Crea un archivo
- Procesamiento de datos:
- Crea un archivo
DataProcessor.kt. - En este archivo, implementa corrutinas para procesar los datos previamente generados. Utiliza
async,await, ylaunchpara manejar tareas concurrentes. - Implementa funciones de orden superior para calcular valores como promedio de temperatura, humedad máxima, etc.
- Crea un archivo
- Función principal:
- En
Main.kt, crea la función principal. Llama al generador de datos y al procesador para manejar todo el flujo de manera asíncrona y eficiente.
- En
- Probar la aplicación:
- Ejecuta la aplicación y asegúrate de que todas las funciones se comporten según lo esperado.
Solución al ejercicio de programación en Kotlin
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JavaScript
1
function
solveChallenge
(
input
) {
2
// Algoritmo optimizado O(n log n)
3
const
data
=
parseInput
(
input
);
4
const
sorted
=
data
.
sort
((
a
,
b
) =>
a
-
b
);
5
6
// Aplicar técnica de dos punteros
7
let
left
=
0
,
right
=
sorted
.
length
-
1
;
8
const
result
= [];
9
10
while
(
left
<
right
) {
11
const
sum
=
sorted
[
left
] +
sorted
[
right
];
12
if
(
sum
===
target
) {
13
result
.
push
([
sorted
[
left
],
sorted
[
right
]]);
14
left
++;
right
--;
15
}
else if
(
sum
<
target
) {
16
left
++;
17
}
else
{
18
right
--;
19
}
20
}
21
22
return
result
;
23
}
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