DEV Community

Cristian Fernando
Cristian Fernando

Posted on

3 2

Advent.js🎅🏼| #19: ¿Qué debeariamos aprender en Platzi?

¿Qué debeariamos aprender en Platzi?

Con motivo de las fechas más bonitas del año, en Platzi han lanzado una promoción muy especial porque la educación es un regalo 🎁 para siempre.

En Platzi tienen más de 800 cursos 📚 pero, claro, nuestro tiempo es limitado. Así que vamos a optimizar nuestro tiempo disponible para completar dos cursos usando el máximo número de horas disponible.

Tenemos que crear una función que recibe dos parámetros. El primero es el número de horas que tenemos disponible ⏳ y el segundo es un array donde cada índice es un curso y el valor el tiempo que se tarda en completar.

Tenemos claro que queremos hacer dos cursos así que la función debe devolver un array con el índice de los dos cursos que vamos a poder completar con el tiempo disponible proporcionado y usando el máximo tiempo disponible. Si no nos da tiempo, devolvemos null

Vamos a ver unos ejemplos:

learn(10, [2, 3, 8, 1, 4]) // [0, 2] -> con 10 horas disponibles lo mejor es que completemos los cursos en el índice 0 y 2.

learn(15, [2, 10, 4, 1]) // [1, 2] -> Los cursos en [1, 2] son 14 horas, es la mejor opción.

learn(25, [10, 15, 20, 5]) // [0, 1] -> los cursos [0, 1] y [2, 3] completan exactamente con 25 horas pero siempre devolvemos el primero que encontremos

learn(8, [8, 2, 1]) // [1, 2] -> para hacer dos cursos, no podemos hacer el de 8 horas, así que devolvemos el de 1 y 2.

learn(8, [8, 2, 1, 4, 3]) // [3, 4] -> usamos el máximo tiempo disponible así que [3, 4] usa 7 horas y el [1, 2] sólo usaría 3 horas.

learn(4, [10, 14, 20]) // null -> no nos da tiempo a hacer dos cursos

learn(5, [5, 5, 5]) // null -> no nos da tiempo a hacer dos cursos
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Mirando todo el tema de Platzi, además nos hemos dado cuenta que tienen un descuento especial para Navidad. ¿No sabes qué regalar? Regala conocimiento 🎓.

Completa el reto!


Te dejo una posible solución:


Puedes seguir a @midudev y estar pendiente de los retos de Advent.js

Image of Timescale

🚀 pgai Vectorizer: SQLAlchemy and LiteLLM Make Vector Search Simple

We built pgai Vectorizer to simplify embedding management for AI applications—without needing a separate database or complex infrastructure. Since launch, developers have created over 3,000 vectorizers on Timescale Cloud, with many more self-hosted.

Read more

Top comments (0)

A Workflow Copilot. Tailored to You.

Pieces.app image

Our desktop app, with its intelligent copilot, streamlines coding by generating snippets, extracting code from screenshots, and accelerating problem-solving.

Read the docs