Задача: 830. Positions of Large Groups
Сложность: easy

В строке s из строчных букв эти буквы образуют последовательные группы одного и того же символа.
Например, строка s = "abbxxxxzyy" имеет группы "a", "bb", "xxxx", "z" и "yy".
Группа идентифицируется интервалом [start, end], где start и end обозначают начальный и конечный индексы (включительно) группы. В приведенном выше примере "xxxx" имеет интервал [3,6].
Группа считается большой, если в ней 3 или более символов.

Верните интервалы каждой большой группы, отсортированные в порядке возрастания начального индекса.

Пример:

Input: s = "abcdddeeeeaabbbcd"
Output: [[3,5],[6,9],[12,14]]
Explanation: The large groups are "ddd", "eeee", and "bbb".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживайте указатели i и j, где i <= j. Указатель i представляет начало текущей группы, а j будет инкрементироваться вперед, пока не достигнет конца группы.

2⃣Когда j достигнет конца строки или S[j] != S[j+1], у нас будет группа [i, j]. Если длина группы больше или равна 3, добавьте её в результат.

3⃣Обновите i = j + 1 и начните новую группу.

😎 Решение:

class Solution:
    def largeGroupPositions(self, S: str):
        ans = []
        i, N = 0, len(S)

        for j in range(N):
            if j == N - 1 or S[j] != S[j + 1]:
                if j - i + 1 >= 3:
                    ans.append([i, j])
                i = j + 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 670. Maximum Swap
Сложность: medium

Дано целое число num. Вы можете поменять местами две цифры не более одного раза, чтобы получить число с наибольшим значением.

Верните число с наибольшим значением, которое можно получить.

Пример:

Input: num = 2736
Output: 7236
Explanation: Swap the number 2 and the number 7.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраняем кандидатов как списки длины len(num). Для каждой пары позиций (i, j) выполняем обмен цифр, записываем кандидата, если он больше текущего ответа, затем возвращаем цифры обратно.

2⃣Проверяем, что не добавили ведущий ноль. Фактически, проверять это не нужно, так как изначальное число его не содержит.

3⃣Возвращаем максимальное значение из всех кандидатов.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximumSwap(self, num: int) -> int:
        A = list(str(num))
        ans = A[:]
        for i in range(len(A)):
            for j in range(i + 1, len(A)):
                A[i], A[j] = A[j], A[i]
                for k in range(len(A)):
                    if A[k] != ans[k]:
                        if A[k] > ans[k]:
                            ans = A[:]
                        break
                A[i], A[j] = A[j], A[i]
        return int(''.join(ans))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1481. Least Number of Unique Integers after K Removals
Сложность: medium

Дан массив целых чисел arr и целое число k. Найдите минимальное количество уникальных целых чисел после удаления ровно k элементов.

Пример:

Input: arr = [5,5,4], k = 1
Output: 1
Explanation: Remove the single 4, only 5 is left.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и построение частотного массива:
Создайте хеш-таблицу для отслеживания частот элементов массива arr.
Итеративно увеличивайте частоту элементов в хеш-таблице.

2⃣Сортировка и удаление элементов:
Создайте массив частот и заполните его значениями из хеш-таблицы.
Отсортируйте массив частот.
Инициализируйте переменную для отслеживания числа удаленных элементов и итеративно добавляйте частоты, пока количество удаленных элементов не превысит k.

3⃣Возвращение результата:
Если количество удаленных элементов превысило k, верните оставшееся количество уникальных элементов.
Если все элементы были удалены, верните 0.

😎 Решение:

class Solution:
    def findLeastNumOfUniqueInts(self, arr, k):
        from collections import Counter
        freq_map = Counter(arr)
        frequencies = sorted(freq_map.values())
        
        elements_removed = 0
        for i, freq in enumerate(frequencies):
            elements_removed += freq
            if elements_removed > k:
                return len(frequencies) - i
        
        return 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 523. Continuous Subarray Sum
Сложность: medium

Дан целочисленный массив nums и целое число k. Верните true, если в nums есть хорошая подмассив, или false в противном случае.

Хороший подмассив — это подмассив, который:

имеет длину не менее двух, и
сумма элементов подмассива является кратной k.
Учтите:

Подмассив — это непрерывная часть массива.
Целое число x является кратным k, если существует целое число n такое, что x = n * k. Число 0 всегда является кратным k.

Пример:

Input: nums = [23,2,4,6,7], k = 6
Output: true
Explanation: [2, 4] is a continuous subarray of size 2 whose elements sum up to 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте целое число prefixMod = 0 и хеш-таблицу modSeen. Инициализируйте modSeen[0] значением -1, чтобы учесть начальное значение prefixMod.

2⃣Итеративно пройдите по всем элементам массива nums.

3⃣Вычислите prefixMod как (prefixMod + nums[i]) % k. Если prefixMod существует в хеш-таблице: Если размер самого длинного подмассива с модулем k составляет не менее 2, верните true. Если prefixMod не существует в хеш-таблице: Установите modSeen[prefixMod] = i. Если после завершения итерации не найден хороший подмассив, верните false.

😎 Решение:

class Solution:
    def checkSubarraySum(self, nums, k):
        prefix_mod = 0
        mod_seen = {0: -1}

        for i in range(len(nums)):
            prefix_mod = (prefix_mod + nums[i]) % k

            if prefix_mod in mod_seen:
                if i - mod_seen[prefix_mod] > 1:
                    return True
            else:
                mod_seen[prefix_mod] = i

        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 437. Path Sum III
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева и целое число targetSum, вернуть количество путей, где сумма значений вдоль пути равна targetSum.

Путь не обязательно должен начинаться или заканчиваться в корне или на листе, но он должен идти вниз (т.е. перемещаться только от родительских узлов к дочерним).

Пример:

Input: root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,1], targetSum = 8
Output: 3
Explanation: The paths that sum to 8 are shown.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируем счетчик путей в дереве count = 0 и хеш-таблицу h, где ключ - это префиксная сумма, а значение - сколько раз она встречалась. Выполним рекурсивный обход дерева в порядке preorder: узел -> левый -> правый. Функция preorder(node: TreeNode, curr_sum: int) принимает два аргумента: узел дерева и префиксную сумму перед этим узлом. Чтобы запустить рекурсию, вызовем preorder(root, 0).

2⃣Сначала обновим текущую префиксную сумму, добавив значение текущего узла: curr_sum += node.val. Теперь можно обновить счетчик. Рассмотрим две ситуации. В первой ситуации путь в дереве с целевой суммой начинается с корня. Это означает, что текущая префиксная сумма равна целевой сумме curr_sum == k, поэтому увеличиваем счетчик на 1: count += 1. Во второй ситуации путь с целевой суммой начинается где-то ниже. Это означает, что нужно добавить к счетчику количество раз, когда мы видели префиксную сумму curr_sum - target: count += h[curr_sum - target].

3⃣Логика проста: текущая префиксная сумма - это curr_sum, а несколько элементов назад префиксная сумма была curr_sum - target. Все элементы между ними суммируются до curr_sum - (curr_sum - target) = target. Теперь обновим хеш-таблицу: h[curr_sum] += 1. Проанализируем левое и правое поддеревья: preorder(node.left, curr_sum), preorder(node.right, curr_sum). После обработки текущего поддерева удалим текущую префиксную сумму из хеш-таблицы, чтобы не смешивать параллельные поддеревья: h[curr_sum] -= 1. Когда обход в порядке preorder завершен, счетчик обновлен. Вернем его.

😎 Решение:

class Solution:
    def pathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> int:
        def preorder(node: TreeNode, curr_sum) -> None:
            nonlocal count
            if not node:
                return 
            curr_sum += node.val
            if curr_sum == k:
                count += 1
            count += h[curr_sum - k]
            h[curr_sum] += 1
            preorder(node.left, curr_sum)
            preorder(node.right, curr_sum)
            h[curr_sum] -= 1
            
        count, k = 0, sum
        h = defaultdict(int)
        preorder(root, 0)
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 737. Sentence Similarity II
Сложность: medium

Мы можем представить предложение в виде массива слов, например, предложение "I am happy with leetcode" можно представить как arr = ["I", "am",happy", "with", "leetcode"].

Даны два предложения sentence1 и sentence2, каждое из которых представлено в виде массива строк, и массив пар строк similarPairs, где similarPairs[i] = [xi, yi] указывает, что два слова xi и yi похожи. Возвращается true, если предложения sentence1 и sentence2 похожи, или false, если они не похожи. Два предложения похожи, если: у них одинаковая длина (т.е, Заметьте, что слово всегда похоже само на себя, также обратите внимание, что отношение сходства является транзитивным. Например, если слова a и b похожи, а слова b и c похожи, то a и c похожи.

Пример:

Input: sentence1 = ["great","acting","skills"], sentence2 = ["fine","drama","talent"], similarPairs = [["great","good"],["fine","good"],["drama","acting"],["skills","talent"]]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверить, одинаковой ли длины предложения sentence1 и sentence2. Если нет, вернуть false.

2⃣Построить граф схожести слов с использованием словаря.

3⃣Использовать поиск в глубину (DFS) для проверки транзитивной схожести слов в предложениях.

😎 Решение:

def areSentencesSimilar(sentence1, sentence2, similarPairs):
    if len(sentence1) != len(sentence2):
        return False
    
    graph = {}
    for x, y in similarPairs:
        if x not in graph:
            graph[x] = []
        if y not in graph:
            graph[y] = []
        graph[x].append(y)
        graph[y].append(x)
    
    def dfs(word1, word2, visited):
        if word1 == word2:
            return True
        visited.add(word1)
        for neighbor in graph.get(word1, []):
            if neighbor not in visited and dfs(neighbor, word2, visited):
                return True
        return False
    
    for w1, w2 in zip(sentence1, sentence2):
        if w1 != w2 and not dfs(w1, w2, set()):
            return False
    
    return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 487. Max Consecutive Ones II
Сложность: medium

Дан бинарный массив nums, верните максимальное количество последовательных единиц в массиве, если можно перевернуть не более одного нуля.

Пример:

Input: nums = [1,0,1,1,0]
Output: 4
Explanation: 
- If we flip the first zero, nums becomes [1,1,1,1,0] and we have 4 consecutive ones.
- If we flip the second zero, nums becomes [1,0,1,1,1] and we have 3 consecutive ones.
The max number of consecutive ones is 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждого возможного начала последовательности в массиве nums начните считать количество нулей.

2⃣Для каждой последовательности проверяйте, сколько нулей содержится в ней. Если количество нулей не превышает одного, обновите максимальную длину последовательности единиц.

3⃣Продолжайте проверять все возможные последовательности в массиве, и верните максимальную длину последовательности единиц, удовлетворяющую условию.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMaxConsecutiveOnes(self, nums: List[int]) -> int:
        longestSequence = 0
        for left in range(len(nums)):
            numZeroes = 0
            for right in range(left, len(nums)):
                if nums[right] == 0:
                    numZeroes += 1
                if numZeroes <= 1:
                    longestSequence = max(longestSequence, right - left + 1)
        return longestSequence

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1168. Optimize Water Distribution in a Village
Сложность: hard

В деревне есть n домов. Мы хотим обеспечить все дома водой, строя колодцы и прокладывая трубы.

Для каждого дома i мы можем либо построить колодец внутри него непосредственно с затратами wells[i - 1] (обратите внимание на -1 из-за нумерации с нуля), либо провести воду из другого колодца с помощью трубы. Затраты на прокладку труб между домами даны в массиве pipes, где каждый pipes[j] = [house1j, house2j, costj] представляет собой стоимость соединения дома house1j и дома house2j с помощью трубы. Соединения двунаправленные, и между одними и теми же домами могут быть несколько допустимых соединений с разными затратами.

Верните минимальные оhttps://leetcode.com/problems/optimize-water-distribution-in-a-village/Figures/1168/PrimAlgDemo.gifбщие затраты на обеспечение всех домов водой.

Пример:

Input: n = 3, wells = [1,2,2], pipes = [[1,2,1],[2,3,1]]
Output: 3
Explanation: The image shows the costs of connecting houses using pipes.
The best strategy is to build a well in the first house with cost 1 and connect the other houses to it with cost 2 so the total cost is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Представление графа: Постройте список смежности для представления графа, где вершины и ребра соответствуют домам и трубам. Список смежности можно представить в виде списка списков или словаря списков.

2⃣Набор для вершин: Используйте набор для поддержания всех вершин, добавленных в окончательное минимальное остовное дерево (MST) во время его построения. С помощью набора можно определить, была ли вершина уже добавлена или нет.

3⃣Очередь с приоритетом (куча): Используйте кучу для реализации жадной стратегии. На каждом шаге определяйте лучшее ребро для добавления на основе стоимости его добавления в дерево. Куча позволяет извлекать минимальный элемент за константное время и удалять минимальный элемент за логарифмическое время. Это идеально подходит для нашей задачи повторного нахождения ребра с наименьшей стоимостью.

😎 Решение:

import heapq

class Solution:
    def minCostToSupplyWater(self, n: int, wells: List[int], pipes: List[List[int]]) -> int:
        graph = [[] for _ in range(n + 1)]
        minHeap = []
        
        for i, cost in enumerate(wells):
            graph[0].append((cost, i + 1))
            heapq.heappush(minHeap, (cost, i + 1))
        
        for pipe in pipes:
            house1, house2, cost = pipe
            graph[house1].append((cost, house2))
            graph[house2].append((cost, house1))
        
        mstSet = set([0])
        totalCost = 0
        
        while len(mstSet) < n + 1:
            cost, nextHouse = heapq.heappop(minHeap)
            if nextHouse in mstSet:
                continue
            mstSet.add(nextHouse)
            totalCost += cost
            for edge in graph[nextHouse]:
                if edge[1] not in mstSet:
                    heapq.heappush(minHeap, edge)
        
        return totalCost

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 164. Maximum Gap
Сложность: medium

Дан массив целых чисел nums. Верните максимальную разницу между двумя последовательными элементами в его отсортированной форме. Если массив содержит менее двух элементов, верните 0. Необходимо написать алгоритм, который работает за линейное время и использует линейное дополнительное пространство.

Пример:

Input: nums = [3,6,9,1]
Output: 3
Explanation: The sorted form of the array is [1,3,6,9], either (3,6) or (6,9) has the maximum difference 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация: Определите минимальное и максимальное значения в массиве для расчета возможного максимального интервала (разрыва) между элементами в идеально распределенном массиве. Вычислите размер ведра (bucket size), необходимый для размещения всех элементов массива так, чтобы если массив был равномерно распределен, каждый ведер должен содержать хотя бы один элемент. Размер ведра = (max_value - min_value) / (количество элементов - 1).

2️⃣Размещение элементов в ведрах: Создайте ведра для хранения минимальных и максимальных значений каждого ведра. Используйте формулу для распределения каждого элемента в соответствующем ведре на основе его значения. Игнорируйте пустые ведра при расчете максимального интервала.

3️⃣Вычисление максимального интервала: Пройдите через ведра и вычислите максимальный интервал, сравнивая минимальное значение текущего непустого ведра с максимальным значением предыдущего непустого ведра. Максимальный интервал будет наибольшей разницей между "минимальными" и "максимальными" значениями последовательных непустых ведер.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximumGap(self, nums):
        if (
            nums is None or len(nums) < 2
        ): 
            return 0

        nums.sort()  
        maxGap = 0

        for i in range(len(nums) - 1):
            maxGap = max(nums[i + 1] - nums[i], maxGap)

        return maxGap

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1323. Maximum 69 Number
Сложность: easy

Дано положительное целое число num, состоящее только из цифр 6 и 9.

Верните максимальное число, которое можно получить, изменив не более одной цифры (6 становится 9, а 9 становится 6).

Пример:

Input: num = 9669
Output: 9969
Explanation: 
Changing the first digit results in 6669.
Changing the second digit results in 9969.
Changing the third digit results in 9699.
Changing the fourth digit results in 9666.
The maximum number is 9969.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуйте входное целое число num в итерируемый и изменяемый объект num_obj.

2⃣Пройдитесь по num_obj и, если найдете цифру 6, замените её на 9 и прекратите итерацию.

3⃣Верните целое число, преобразованное из измененного num_obj.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximum69Number (self, num: int) -> int:
        num_str = list(str(num))
        for i in range(len(num_str)):
            if num_str[i] == '6':
                num_str[i] = '9'
                break
        return int(''.join(num_str))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 28. Find the Index of the First Occurrence in a String
Сложность: easy

Учитывая две строки, игла и стог сена, верните индекс первого вхождения иглы в стоге сена или -1, если игла не является частью стога сена.

Пример:

Input: haystack = "sadbutsad", needle = "sad"  
Output: 0  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Перебираем все возможные начальные позиции подстроки needle в строке haystack.

2️⃣Проверяем, совпадает ли подстрока haystack с needle на текущей позиции.

3️⃣Если совпадение найдено, возвращаем индекс начала подстроки, иначе возвращаем -1.

😎 Решение:

class Solution(object):  
    def strStr(self, haystack, needle):  
        for i in range(len(haystack) - len(needle) + 1):  
            if haystack[i : i+len(needle)] == needle:  
                return i  
        return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 716. Max Stack
Сложность: hard

Разработайте структуру данных max-стека, поддерживающую операции со стеком и поиск максимального элемента стека. Реализуйте класс MaxStack: MaxStack() Инициализирует объект стека. void push(int x) Вставляет элемент x в стек. int pop() Удаляет элемент на вершине стека и возвращает его. int top() Получает элемент на вершине стека без его удаления. int peekMax() Получает максимальный элемент в стеке без его удаления. int popMax() Получает максимальный элемент в стеке и удаляет его. Если максимальных элементов несколько, удалите только самый верхний. Вы должны придумать решение, которое поддерживает O(1) для каждого вызова вершины и O(logn) для каждого другого вызова.

Пример:

Input
["MaxStack", "push", "push", "push", "top", "popMax", "top", "peekMax", "pop", "top"]
[[], [5], [1], [5], [], [], [], [], [], []]
Output
[null, null, null, null, 5, 5, 1, 5, 1, 5]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте MaxStack с двумя стеками: один для хранения всех элементов, другой для отслеживания максимальных элементов.

2⃣Для операции push(x) добавьте элемент в оба стека: в основной стек и, если это необходимо, в стек максимумов. Для операции pop() удалите элемент из основного стека и, если этот элемент является текущим максимальным, удалите его и из стека максимумов. Для операции top() верните верхний элемент основного стека.

3⃣Для операции peekMax() верните верхний элемент стека максимумов. Для операции popMax() удалите и верните верхний элемент стека максимумов. Для этого временно извлеките элементы из основного стека до тех пор, пока не будет найден максимальный элемент, затем верните остальные элементы обратно.

😎 Решение:

class MaxStack:

    def __init__(self):
        self.stack = []
        self.max_stack = []

    def push(self, x):
        self.stack.append(x)
        if not self.max_stack or x >= self.max_stack[-1]:
            self.max_stack.append(x)

    def pop(self):
        x = self.stack.pop()
        if x == self.max_stack[-1]:
            self.max_stack.pop()
        return x

    def top(self):
        return self.stack[-1]

    def peekMax(self):
        return self.max_stack[-1]

    def popMax(self):
        max_val = self.max_stack.pop()
        buffer = []
        while self.stack[-1] != max_val:
            buffer.append(self.stack.pop())
        self.stack.pop()
        while buffer:
            self.push(buffer.pop())
        return max_val

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1672. Richest Customer Wealth
Сложность: easy

Вам дан целочисленный массив размером m x n под названием accounts, где accounts[i][j] — это сумма денег, которую i-й клиент имеет в j-м банке. Верните богатство самого богатого клиента.

Богатство клиента — это сумма денег, которую он имеет во всех своих банковских счетах. Самый богатый клиент — это клиент, который имеет максимальное богатство.

Пример:

Input: accounts = [[1,2,3],[3,2,1]]
Output: 6
Explanation:
1st customer has wealth = 1 + 2 + 3 = 6
2nd customer has wealth = 3 + 2 + 1 = 6
Both customers are considered the richest with a wealth of 6 each, so return 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пройдите по всем клиентам в массиве accounts.

2⃣Для каждого клиента вычислите сумму денег на всех его банковских счетах и сравните её с максимальным богатством, найденным до этого момента.

3⃣Если текущее богатство больше максимального, обновите максимальное значение. Верните максимальное богатство.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximumWealth(self, accounts: List[List[int]]) -> int:
        maxWealthSoFar = 0
        
        for account in accounts:
            currCustomerWealth = sum(account)
            maxWealthSoFar = max(maxWealthSoFar, currCustomerWealth)
        
        return maxWealthSoFar

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 283. Move Zeroes
Сложность: easy

Дан целочисленный массив nums. Переместите все нули в конец массива, сохраняя относительный порядок ненулевых элементов.

Обратите внимание, что вы должны сделать это на месте, не создавая копию массива.

Пример:

Input: nums = [0,1,0,3,12]
Output: [1,3,12,0,0]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация указателей:
Инициализируйте два указателя: lastNonZeroFoundAt для отслеживания позиции последнего ненулевого элемента и cur для итерации по массиву.

2⃣Итерация и обмен элементами:
Итерируйтесь по массиву с помощью указателя cur.
Если текущий элемент ненулевой, поменяйте его местами с элементом, на который указывает lastNonZeroFoundAt, и продвиньте указатель lastNonZeroFoundAt.

3⃣Завершение итерации:
Повторяйте шаг 2 до конца массива. В итоге все нули будут перемещены в конец массива, сохраняя относительный порядок ненулевых элементов.

😎 Решение:

class Solution:
    def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:
        lastNonZeroFoundAt = 0
        for cur in range(len(nums)):
            if nums[cur] != 0:
                nums[lastNonZeroFoundAt], nums[cur] = nums[cur], nums[lastNonZeroFoundAt]
                lastNonZeroFoundAt += 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 623. Add One Row to Tree
Сложность: medium

Учитывая корень бинарного дерева и два целых числа val и depth, добавьте ряд узлов со значением val на заданную глубину depth. Обратите внимание, что корневой узел находится на глубине 1. Правило добавления таково: учитывая целое число depth, для каждого ненулевого узла дерева cur на глубине depth - 1 создайте два узла дерева со значением val в качестве левого поддерева корня cur и правого поддерева корня.
Оригинальное левое поддерево cur должно быть левым поддеревом нового корня левого поддерева. Оригинальное правое поддерево cur должно быть правым поддеревом нового корня правого поддерева. Если глубина == 1, то есть глубина - 1 вообще не существует, создайте узел дерева со значением val как новый корень всего оригинального дерева, а оригинальное дерево - левое поддерево нового корня.

Пример:

Input: root = [4,2,6,3,1,5], val = 1, depth = 2
Output: [4,1,1,2,null,null,6,3,1,5]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если depth равна 1, создайте новый корень со значением val и сделайте текущий корень левым поддеревом нового корня.

2⃣Используйте обход в ширину (BFS) для поиска всех узлов на глубине depth - 1.

3⃣Для каждого узла на глубине depth - 1, вставьте новые узлы со значением val в качестве левого и правого поддеревьев, сохраняя исходные поддеревья.

😎 Решение:

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

def addOneRow(root, val, depth):
    if depth == 1:
        return TreeNode(val, left=root)
    
    queue = [root]
    current_depth = 1
    
    while queue:
        if current_depth == depth - 1:
            for node in queue:
                node.left = TreeNode(val, left=node.left)
                node.right = TreeNode(val, right=node.right)
            break
        
        current_depth += 1
        next_queue = []
        for node in queue:
            if node.left:
                next_queue.append(node.left)
            if node.right:
                next_queue.append(node.right)
        queue = next_queue
    
    return root

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1248. Count Number of Nice Subarrays
Сложность: medium

Вам даны две строки s1 и s2 одинаковой длины, состоящие только из букв "x" и "y". Ваша задача - сделать эти две строки равными друг другу. Вы можете поменять местами любые два символа, принадлежащие разным строкам, что означает: поменять местами s1[i] и s2[j]. Верните минимальное количество обменов, необходимое для того, чтобы сделать s1 и s2 равными, или верните -1, если это невозможно сделать.

Пример:

Input: arr = [1,2]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуйте массив чисел nums, заменив все чётные числа на 0, а все нечётные числа на 1.

2⃣Используя технику скользящего окна (или двух указателей), найдите все подмассивы, содержащие ровно k единиц.

3⃣Подсчитайте количество таких подмассивов и верните этот результат.

😎 Решение:

def numberOfSubarrays(nums, k):
    def atMost(nums, k):
        count = 0
        left = 0
        res = 0
        for right in range(len(nums)):
            if nums[right] % 2 == 1:
                count += 1
            while count > k:
                if nums[left] % 2 == 1:
                    count -= 1
                left += 1
            res += right - left + 1
        return res
    return atMost(nums, k) - atMost(nums, k - 1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1114. Print in Order
Сложность: easy

Предположим, у нас есть класс:

public class Foo {
  public void first() { print("first"); }
  public void second() { print("second"); }
  public void third() { print("third"); }
}

Один и тот же экземпляр Foo будет передан трем разным потокам. Поток A вызовет first(), поток B вызовет second(), и поток C вызовет third(). Спроектируйте механизм и модифицируйте программу, чтобы гарантировать, что second() выполняется после first(), а third() выполняется после second().

Примечание:
Мы не знаем, как потоки будут планироваться в операционной системе, даже если числа в вводе подразумевают порядок выполнения. Формат ввода, который вы видите, в основном предназначен для обеспечения полноты наших тестов.

Пример:

Input: nums = [1,2,3]
Output: "firstsecondthird"
Explanation: There are three threads being fired asynchronously. The input [1,2,3] means thread A calls first(), thread B calls second(), and thread C calls third(). "firstsecondthird" is the correct output.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных:
Инициализируйте координационные переменные firstJobDone и secondJobDone, чтобы указать, что задания еще не выполнены.

2⃣Функция first():
В этой функции нет зависимости, поэтому можно сразу приступить к выполнению задания. В конце функции обновите переменную firstJobDone, чтобы указать, что первое задание выполнено.

3⃣Функции second() и third():
В функции second() проверьте статус firstJobDone. Если она не обновлена, подождите, иначе переходите к выполнению второго задания. В конце функции обновите переменную secondJobDone, чтобы отметить завершение второго задания.
В функции third() проверьте статус secondJobDone. Аналогично функции second(), подождите сигнала secondJobDone перед тем, как приступить к выполнению третьего задания.

😎 Решение:

from threading import Semaphore

class Foo:
    def __init__(self):
        self.firstJobDone = Semaphore(0)
        self.secondJobDone = Semaphore(0)

    def first(self, printFirst):
        printFirst()
        self.firstJobDone.release()

    def second(self, printSecond):
        self.firstJobDone.acquire()
        printSecond()
        self.secondJobDone.release()

    def third(self, printThird):
        self.secondJobDone.acquire()
        printThird()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 152. Maximum Product Subarray
Сложность: Medium

Дан массив целых чисел nums. Найдите подмассив, который имеет наибольший произведение, и верните это произведение.

Тестовые случаи созданы таким образом, что ответ поместится в 32-битное целое число.

Пример:

Input: nums = [2,3,-2,4]
Output: 6
Explanation: [2,3] has the largest product 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация: Если массив nums пуст, возвращаем 0, так как нет элементов для обработки. Инициализируем переменную result первым элементом массива, чтобы иметь начальную точку сравнения для нахождения максимального произведения.

2️⃣Перебор элементов: Используем вложенные циклы для обработки всех возможных подмассивов: Внешний цикл i начинается с начала массива и определяет начальную точку каждого подмассива. Внутренний цикл j начинается с индекса i и идет до конца массива, последовательно умножая элементы и расширяя рассматриваемый подмассив.

3️⃣Вычисление произведения и обновление результата: Для каждой итерации внутреннего цикла умножаем текущий элемент nums[j] на аккумулирующую переменную accu и проверяем, не стало ли текущее произведение больше максимального найденного до этого. Обновляем переменную result, если текущее произведение accu превышает текущее максимальное значение result.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxProduct(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) == 0:
            return 0

        result = nums[0]

        for i in range(len(nums)):
            accu = 1
            for j in range(i, len(nums)):
                accu *= nums[j]
                result = max(result, accu)

        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 221. Maximal Square
Сложность: medium

Дана бинарная матрица размером m x n, заполненная 0 и 1. Найдите наибольший квадрат, содержащий только 1, и верните его площадь.

Пример:

Input: matrix = [["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1","1","1","1","1"],["1","0","0","1","0"]]
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать 1D массив dp с нулями, чтобы хранить промежуточные результаты для каждого столбца, а также переменные maxsqlen для максимальной длины квадрата и prev для предыдущего значения.

2⃣Пройти по каждому элементу матрицы. Если текущий элемент равен '1', обновить dp[j] по формуле dp[j]=min(dp[j−1],prev,dp[j])+1 и обновить maxsqlen. Если текущий элемент равен '0', установить dp[j] в 0. Обновить prev на значение dp[j] перед его изменением.

3⃣По завершении пройти по всем строкам и столбцам, вернуть квадрат maxsqlen как площадь наибольшего квадрата.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximalSquare(self, matrix):
        rows = len(matrix)
        cols = len(matrix[0]) if rows > 0 else 0
        dp = [0] * (cols + 1)
        maxsqlen = 0
        prev = 0
        for i in range(1, rows + 1):
            for j in range(1, cols + 1):
                temp = dp[j]
                if matrix[i - 1][j - 1] == "1":
                    dp[j] = min(min(dp[j - 1], prev), dp[j]) + 1
                    maxsqlen = max(maxsqlen, dp[j])
                else:
                    dp[j] = 0
                prev = temp
        return maxsqlen * maxsqlen

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 410. Split Array Largest Sum
Сложность: easy

Учитывая целочисленный массив nums и целое число k, разбейте nums на k непустых подмассивов так, чтобы наибольшая сумма любого подмассива была минимальна. Верните минимизированную наибольшую сумму разбиения. Подмассив - это смежная часть массива.

Пример:

Input: nums = [7,2,5,10,8], k = 2
Output: 18

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите границы для бинарного поиска: минимальная сумма равна максимальному элементу массива, максимальная сумма равна сумме всех элементов массива.

2⃣Выполните бинарный поиск по этим границам. Для каждой средней суммы проверьте, можно ли разбить массив на k подмассивов, чтобы максимальная сумма подмассива не превышала эту среднюю сумму.

3⃣Если возможно разбить массив для данной средней суммы, уменьшите верхнюю границу. Если нет, увеличьте нижнюю границу. Повторяйте до тех пор, пока границы не сойдутся.

😎 Решение:

def splitArray(nums, k):
    def canSplit(nums, k, maxSum):
        currentSum = 0
        subarrays = 1
        for num in nums:
            if currentSum + num > maxSum:
                currentSum = num
                subarrays += 1
                if subarrays > k:
                    return False
            else:
                currentSum += num
        return True
    
    left, right = max(nums), sum(nums)
    while left < right:
        mid = (left + right) // 2
        if canSplit(nums, k, mid):
            right = mid
        else:
            left = mid + 1
    return left

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний