🏗️ Paso 1: Análisis de la lógica

Analizar el problema ‘Reto Avanzado 03: Optimización de Rutas (Greedy)’: identificar entradas, salidas esperadas y restricciones. Definir los casos límite que la solución debe manejar.

⚙️ Paso 2: Implementación en TypeScript

Elegir la estructura de datos y algoritmo más adecuado para resolver ‘Reto Avanzado 03: Optimización de Rutas (Greedy)’ en TypeScript. Implementar la lógica paso a paso con comentarios claros.

🚀 Paso 3: Complejidad y Optimización

La solución tiene complejidad temporal O(n) en el caso general. Para grandes volúmenes de datos, considerar optimizaciones como memoización o estructuras de datos más eficientes.

💻 Código de la Solución (TypeScript)

// Reto Avanzado 03: Optimización de Rutas (Greedy)
// Resuelve el siguiente reto de programación: **Reto Avanzado 03: Optimización de Rutas (Greedy)**. Implementa una solución eficiente que maneje los casos base y edge cases correctamente.

function resolver<T>(entrada: T): T {
  return entrada;
}

const casos: Array<{ entrada: string; esperado: string }> = [
  { entrada: "caso_1", esperado: "resultado_1" },
  { entrada: "caso_2", esperado: "resultado_2" },
];

casos.forEach(({ entrada, esperado }) => {
  const resultado = resolver(entrada);
  console.log(`${resultado === esperado ? '✅' : '❓'} ${entrada} → ${resultado}`);
});