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

Задача: 366. Find Leaves of Binary Tree
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева, соберите узлы дерева следующим образом:
Соберите все листовые узлы.
Удалите все листовые узлы.
Повторяйте, пока дерево не станет пустым.

Пример:

Input: root = [1,2,3,4,5]
Output: [[4,5,3],[2],[1]]
Explanation:
[[3,5,4],[2],[1]] and [[3,4,5],[2],[1]] are also considered correct answers since per each level it does not matter the order on which elements are returned.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Реализовать функцию getHeight(node), которая будет вычислять высоту каждого узла в дереве с использованием рекурсивного обхода в глубину (post-order). Если узел является null, вернуть -1.

2⃣Сохранить пары (высота, значение) для всех узлов и отсортировать их по высоте.

3⃣Организовать узлы по высоте и вернуть результат.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def __init__(self):
        self.pairs = []

    def getHeight(self, node):
        if not node:
            return -1
        leftHeight = self.getHeight(node.left)
        rightHeight = self.getHeight(node.right)
        currHeight = max(leftHeight, rightHeight) + 1
        self.pairs.append((currHeight, node.val))
        return currHeight

    def findLeaves(self, root):
        self.getHeight(root)
        self.pairs.sort()
        solution = []
        currentHeight = -1
        for height, val in self.pairs:
            if height != currentHeight:
                solution.append([])
                currentHeight = height
            solution[-1].append(val)
        return solution

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 24. Swap Nodes in Pairs
Сложность: medium

Учитывая связанный список, поменяйте местами каждые два соседних узла и верните его голову. Вы должны решить проблему, не изменяя значения в узлах списка (т. е. изменять можно только сами узлы).

Пример:

Input: head = [1,2,3,4]  
Output: [2,1,4,3]  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Если в списке меньше двух узлов, возвращаем его как есть.

2️⃣Меняем местами первый и второй узлы, вызывая рекурсивно ту же функцию для оставшейся части списка.

3️⃣Повторяем процесс, пока не обработаем все пары узлов.

😎 Решение:

def swapPairs(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:  
    if not (head and head.next):  
        return head  
    head, head.next, head.next.next = head.next, head, self.swapPairs(head.next.next)  
    return head

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 738. Monotone Increasing Digits
Сложность: medium

Целое число имеет монотонно возрастающие цифры тогда и только тогда, когда каждая пара соседних цифр x и y удовлетворяет x <= y. Задав целое число n, верните наибольшее число, которое меньше или равно n с монотонно возрастающими цифрами.

Пример:

Input: n = 10
Output: 9

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуйте число в строку для удобства обработки.

2⃣Найдите позицию, где последовательность перестает быть монотонной.

3⃣Уменьшите соответствующую цифру и установите все последующие цифры в 9.

😎 Решение:

def monotoneIncreasingDigits(n):
    digits = list(str(n))
    mark = len(digits)
    
    for i in range(len(digits) - 1, 0, -1):
        if digits[i] < digits[i - 1]:
            mark = i
            digits[i - 1] = str(int(digits[i - 1]) - 1)
    
    for i in range(mark, len(digits)):
        digits[i] = '9'
    
    return int("".join(digits))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1122. Relative Sort Array
Сложность: easy

Даны два массива arr1 и arr2, элементы arr2 уникальны, и все элементы arr2 также присутствуют в arr1.

Отсортируйте элементы arr1 таким образом, чтобы относительный порядок элементов в arr1 был таким же, как в arr2. Элементы, которые не встречаются в arr2, должны быть размещены в конце arr1 в порядке возрастания.

Пример:

Input: arr1 = [2,3,1,3,2,4,6,7,9,2,19], arr2 = [2,1,4,3,9,6]
Output: [2,2,2,1,4,3,3,9,6,7,19]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и подсчёт:
Инициализируйте пустой массив result и массив remaining для хранения оставшихся элементов.
Создайте хеш-таблицу countMap для хранения количества вхождений каждого элемента из arr2 в arr1.

2⃣Заполнение countMap и remaining:
Пройдитесь по элементам arr1 и если элемент присутствует в countMap, увеличьте его счетчик. Если элемент не присутствует в arr2, добавьте его в remaining.

3⃣Формирование результирующего массива:
Пройдитесь по arr2 и добавьте элементы в result в соответствии с их количеством в countMap.
Отсортируйте массив remaining и добавьте его элементы в result.
Верните result в виде массива.

😎 Решение:

class Solution:
    def relativeSortArray(self, arr1: List[int], arr2: List[int]) -> List[int]:
        countMap = {value: 0 for value in arr2}
        remaining = []
        result = []

        for value in arr1:
            if value in countMap:
                countMap[value] += 1
            else:
                remaining.append(value)

        remaining.sort()

        for value in arr2:
            result.extend([value] * countMap[value])

        result.extend(remaining)
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 600. Non-negative Integers without Consecutive Ones
Сложность: hard

Дано положительное целое число n, верните количество чисел в диапазоне [0, n], бинарные представления которых не содержат последовательных единиц.

Пример:

Input: n = 5
Output: 5
Explanation:
Here are the non-negative integers <= 5 with their corresponding binary representations:
0 : 0
1 : 1
2 : 10
3 : 11
4 : 100
5 : 101
Among them, only integer 3 disobeys the rule (two consecutive ones) and the other 5 satisfy the rule. 

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Простой метод заключается в переборе всех чисел от 1 до num. Для каждого текущего выбранного числа проверяем все соседние позиции, чтобы выяснить, содержит ли число две последовательные единицы. Если не содержит, увеличиваем количество чисел без последовательных единиц.

2⃣Чтобы проверить, существует ли 1 на позиции x (считая от младшего значащего бита), в текущем числе n, поступаем следующим образом. Сдвигаем двоичную 1 x−1 раз влево, чтобы получить число y, которое имеет 1 только на x-й позиции. Логическое И числа n и y даст результат 1 только если n содержит 1 на позиции x.

3⃣В конце подсчитываем и возвращаем количество чисел в диапазоне [0, n], не содержащих последовательных единиц.

😎 Решение:

class Solution:
    def findIntegers(self, num: int) -> int:
        def check(n):
            i = 31
            while i > 0:
                if (n & (1 << i)) != 0 and (n & (1 << (i - 1))) != 0:
                    return False
                i -= 1
            return True

        count = 0
        for i in range(num + 1):
            if check(i):
                count += 1
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 651. 4 Keys Keyboard
Сложность: medium

Представьте, что у вас есть специальная клавиатура со следующими клавишами: A: Напечатать одну букву "A" на экране. Ctrl-A: Выделить весь экран. Ctrl-C: Скопировать выделение в буфер. Ctrl-V: Печать буфера на экране с добавлением его после того, что уже было напечатано. Учитывая целое число n, верните максимальное количество букв 'A', которые можно напечатать на экране при нажатии не более n клавиш.

Пример:

Input: root = [1,2,3,4,null,2,4,null,null,4]
Output: [[2,4],[4]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для отслеживания максимального количества букв 'A' на экране после каждого числа нажатий клавиш.

2⃣Итерируйтесь от 1 до n, вычисляя максимальное количество 'A' для каждой позиции, учитывая возможность вставки скопированного текста.

3⃣Возвращайте значение из таблицы динамического программирования для n нажатий клавиш.

😎 Решение:

def maxA(n):
    dp = [0] * (n + 1)
    for i in range(1, n + 1):
        dp[i] = dp[i - 1] + 1
        for j in range(2, i):
            dp[i] = max(dp[i], dp[j - 2] * (i - j + 1))
    return dp[n]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1066. Campus Bikes II
Сложность: medium

На кампусе, представленном в виде двумерной сетки, есть n рабочих и m велосипедов, где n <= m. Каждый рабочий и велосипед имеют координаты на этой сетке.

Мы назначаем каждому рабочему уникальный велосипед таким образом, чтобы сумма Манхэттенских расстояний между каждым рабочим и назначенным ему велосипедом была минимальной.

Верните минимально возможную сумму Манхэттенских расстояний между каждым рабочим и назначенным ему велосипедом.

Манхэттенское расстояние между двумя точками p1 и p2 вычисляется как Manhattan(p1, p2) = |p1.x - p2.x| + |p1.y - p2.y|.

Пример:

Input: text = "thestoryofleetcodeandme", words = ["story","fleet","leetcode"]
Output: [[3,7],[9,13],[10,17]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждого рабочего, начиная с рабочего с индексом 0, пройдите по всем велосипедам и назначьте велосипед рабочему, если он доступен (visited[bikeIndex] = false). После назначения велосипеда отметьте его как недоступный (visited[bikeIndex] = true). Добавьте Манхэттенское расстояние от этого назначения к общей текущей сумме расстояний, представленной currDistanceSum, и выполните рекурсивный вызов для следующего рабочего.

2⃣Когда рекурсивный вызов завершится, сделайте велосипед снова доступным, установив visited[bikeIndex] в false. Если мы назначили велосипеды всем рабочим, сравните currDistanceSum с smallestDistanceSum и обновите smallestDistanceSum соответственно.

3⃣Перед назначением любого велосипеда рабочему, проверьте, если currDistanceSum уже больше или равен smallestDistanceSum. Если это так, пропустите остальных рабочих и вернитесь. Это связано с тем, что currDistanceSum может только увеличиваться, и таким образом мы не найдем лучший результат, чем smallestDistanceSum, используя текущую комбинацию рабочих и велосипедов.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.smallestDistanceSum = float('inf')
        self.visited = [False] * 10
    
    def findDistance(self, worker, bike):
        return abs(worker[0] - bike[0]) + abs(worker[1] - bike[1])
    
    def minimumDistanceSum(self, workers, workerIndex, bikes, currDistanceSum):
        if workerIndex >= len(workers):
            self.smallestDistanceSum = min(self.smallestDistanceSum, currDistanceSum)
            return
        
        if currDistanceSum >= self.smallestDistanceSum:
            return
        
        for bikeIndex in range(len(bikes)):
            if not self.visited[bikeIndex]:
                self.visited[bikeIndex] = True
                self.minimumDistanceSum(workers, workerIndex + 1, bikes, 
                    currDistanceSum + self.findDistance(workers[workerIndex], bikes[bikeIndex]))
                self.visited[bikeIndex] = False
    
    def assignBikes(self, workers, bikes):
        self.minimumDistanceSum(workers, 0, bikes, 0)
        return self.smallestDistanceSum

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 408. Valid Word Abbreviation
Сложность: easy

Строку можно сократить, заменив любое количество не смежных, непустых подстрок их длинами. Длины не должны содержать ведущих нулей.

Например, строка "замена" может быть сокращена следующим образом (но не ограничивается этим): "s10n" ("s ubstitutio n") "sub4u4" ("sub stit u tion") "12" ("замена") "su3i1u2on" ("su bst i t u ti on") "substitution" (без замены подстрок) Следующие сокращения не являются допустимыми:

"s55n" ("s ubsti tutio n", заменяемые подстроки смежные) "s010n" (содержит ведущие нули) "s0ubstitution" (заменяет пустую подстроку) Если задано строковое слово и аббревиатура abbr, верните, соответствует ли строка заданной аббревиатуре.

Подстрока - это непрерывная непустая последовательность символов в строке.

Пример:

Input: word = "internationalization", abbr = "i12iz4n"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте два указателя: один для строки word и один для аббревиатуры abbr. Начните сравнение символов строки и аббревиатуры с начала.

2⃣Если символ аббревиатуры - это цифра, вычислите полное число и переместите указатель строки word на это количество символов. Если символ аббревиатуры - это буква, убедитесь, что он совпадает с текущим символом строки.

3⃣Повторяйте шаг 2, пока оба указателя не достигнут конца строки и аббревиатуры соответственно. Если это так, верните true, иначе false.

😎 Решение:

def validWordAbbreviation(word, abbr):
    i = j = 0
    while i < len(word) and j < len(abbr):
        if abbr[j].isdigit():
            if abbr[j] == '0':
                return False
            num = 0
            while j < len(abbr) and abbr[j].isdigit():
                num = num * 10 + int(abbr[j])
                j += 1
            i += num
        else:
            if word[i] != abbr[j]:
                return False
            i += 1
            j += 1
    return i == len(word) and j == len(abbr)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 724. Find Pivot Index
Сложность: easy

Если задан массив целых чисел nums, вычислите поворотный индекс этого массива. Поворотный индекс - это индекс, при котором сумма всех чисел строго слева от индекса равна сумме всех чисел строго справа от индекса. Если индекс находится на левом краю массива, то сумма слева равна 0, так как слева нет элементов. Это относится и к правому краю массива. Возвращается самый левый поворотный индекс. Если такого индекса не существует, возвращается -1.

Пример:

Input: nums = [1,7,3,6,5,6]
Output: 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Вычислите сумму всех элементов массива.

2⃣Пройдите по массиву, вычисляя текущую сумму элементов слева и проверяя, равна ли она разности между общей суммой и текущей суммой справа.

3⃣Если текущий индекс удовлетворяет условию, верните его; если нет, продолжайте проверку. Если такой индекс не найден, верните -1.

😎 Решение:

def pivotIndex(nums):
    total_sum = sum(nums)
    left_sum = 0
    for i, num in enumerate(nums):
        if left_sum == (total_sum - left_sum - num):
            return i
        left_sum += num
    return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: №19. Remove Nth Node From End of List
Сложность: medium

Учитывая заголовок связанного списка, удалите n-й узел из конца списка и верните его заголовок.

Пример:

Input: head = [1,2,3,4,5], n = 2  
Output: [1,2,3,5]  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определяем размер списка, проходя по нему один раз.

2️⃣Если n равен размеру списка, удаляем первый узел, возвращая head.next.

3️⃣Идем по списку до узла перед удаляемым, меняем ссылки, исключая n-й узел.

😎 Решение:

# class ListNode:  
#     def __init__(self, x):  
#         self.val = x  
#         self.next = None  

class Solution:  
    def removeNthFromEnd(self, head: ListNode, n: int) -> ListNode:  
        if head.next is None:  
            return None  

        tmp = head  
        size = 0  

        while tmp:  
            size += 1  
            tmp = tmp.next  
        tmp = head  

        if n == size:  
            return head.next  

        for i in range(size - n - 1):  
            tmp = tmp.next  
        tmp.next = tmp.next.next  
        return head

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 921. Minimum Add to Make Parentheses Valid
Сложность: medium

Строка со скобками допустима тогда и только тогда, когда: это пустая строка, ее можно записать как AB (A, совмещенное с B), где A и B - допустимые строки, или ее можно записать как (A), где A - допустимая строка. Вам дана строка s со скобками. За один ход вы можете вставить скобку в любую позицию строки. Например, если s = "()))", вы можете вставить открывающую скобку в виде "(()))" или закрывающую скобку в виде "())))". Верните минимальное количество ходов, необходимое для того, чтобы сделать s допустимой.

Пример:

Input: n = 3, goal = 3, k = 1
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать два счетчика open_needed и close_needed.

2⃣Пройти по строке s символ за символом:
Если текущий символ - открывающая скобка (, увеличьте open_needed.
Если текущий символ - закрывающая скобка ), проверьте:
Если open_needed больше 0, уменьшите open_needed.
Иначе увеличьте close_needed.

3⃣Суммируйте значения open_needed и close_needed, чтобы получить минимальное количество вставок.

😎 Решение:

def minAddToMakeValid(s: str) -> int:
    open_needed = close_needed = 0
    for char in s:
        if char == '(':
            open_needed += 1
        elif char == ')':
            if open_needed > 0:
                open_needed -= 1
            else:
                close_needed += 1
    return open_needed + close_needed

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1218. Longest Arithmetic Subsequence of Given Difference
Сложность: medium

Дан массив целых чисел arr и целое число difference. Верните длину самой длинной подпоследовательности в arr, которая является арифметической последовательностью, так что разница между соседними элементами в подпоследовательности равна difference.

Подпоследовательность — это последовательность, которую можно получить из arr, удалив некоторые или ни одного элемента, не меняя порядок оставшихся элементов.

Пример:

Input: arr = [1,5,7,8,5,3,4,2,1], difference = -2
Output: 4
Explanation: The longest arithmetic subsequence is [7,5,3,1].

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте пустой хеш-таблицу dp и установите answer = 1.

2⃣Итеративно обработайте массив arr. Для каждого элемента arr[i]:
Вычислите before_a, максимальную длину арифметической подпоследовательности, заканчивающейся на arr[i] - difference:
- если arr[i] - difference существует в dp, установите before_a = dp[arr[i] - difference].
- в противном случае, установите before_a = 0.
Установите dp[arr[i]] = before_a + 1, обновите answer как answer = max(answer, dp[arr[i]]).

3⃣Верните answer после завершения итерации.

😎 Решение:

class Solution:
    def longestSubsequence(self, arr: List[int], difference: int) -> int:
        dp = {}
        answer = 1
        
        for a in arr:
            before_a = dp.get(a - difference, 0)
            dp[a] = before_a + 1
            answer = max(answer, dp[a])
        
        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1265. Print Immutable Linked List in Reverse
Сложность: medium

Вам дан неизменяемый связный список, распечатайте все значения каждого узла в обратном порядке с помощью следующего интерфейса: ImmutableListNode:Интерфейс неизменяемого связанного списка, вам дана голова списка. Для доступа к связанному списку необходимо использовать следующие функции (напрямую к ImmutableListNode обращаться нельзя): ImmutableListNode.printValue(): Выводит значение текущего узла. ImmutableListNode.getNext(): Возвращает следующий узел. Входные данные даются только для внутренней инициализации связанного списка.Вы должны решить эту задачу, не изменяя связанный список. Другими словами, вы должны работать со связанным списком, используя только упомянутые API.

Пример:

Input: head = [1,2,3,4]
Output: [4,3,2,1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте рекурсию для достижения конца связного списка.

2⃣На обратном пути рекурсии распечатайте значение каждого узла.

3⃣Обратный порядок достигается благодаря природе рекурсии (стек вызовов).

😎 Решение:

def printLinkedListInReverse(head):
    def helper(node):
        if node.getNext():
            helper(node.getNext())
        node.printValue()
    helper(head)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 333. Largest BST Subtree
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева, найдите самое большое поддерево, которое также является деревом бинарного поиска (BST), где "самое большое" означает поддерево с наибольшим количеством узлов.

Дерево бинарного поиска (BST) — это дерево, в котором все узлы соблюдают следующие свойства:
Значения в левом поддереве меньше значения их родительского (корневого) узла.
Значения в правом поддереве больше значения их родительского (корневого) узла.
Примечание: Поддерево должно включать всех своих потомков.

Пример:

Input: root = [10,5,15,1,8,null,7]
Output: 3
Explanation: The Largest BST Subtree in this case is the highlighted one. The return value is the subtree's size, which is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пост-упорядоченный обход дерева:
Обходите каждую ноду дерева в пост-упорядоченном порядке (left-right-root). Это позволит гарантировать, что обе поддеревья ноды уже проверены на соответствие критериям BST перед проверкой самой ноды.

2⃣Проверка условий BST для каждой ноды:
Для каждой ноды определите минимальное и максимальное значения в её левом и правом поддеревьях. Проверьте, удовлетворяет ли текущее поддерево условиям BST:
- значение текущей ноды должно быть больше максимального значения в левом поддереве.
- значение текущей ноды должно быть меньше минимального значения в правом поддереве.
Если условия выполняются, вычислите размер текущего поддерева как сумму размеров левого и правого поддеревьев плюс 1 (для текущей ноды).

3⃣Возврат максимального размера BST:
Если текущее поддерево не является BST, верните максимальный размер BST из его левого или правого поддерева.
В конце рекурсивного обхода верните максимальный размер BST в дереве.

😎 Решение:

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

class NodeValue:
    def __init__(self, minNode, maxNode, maxSize):
        self.minNode = minNode
        self.maxNode = maxNode
        self.maxSize = maxSize

class Solution:
    def largestBSTSubtreeHelper(self, root: TreeNode) -> NodeValue:
        if not root:
            return NodeValue(float('inf'), float('-inf'), 0)
        
        left = self.largestBSTSubtreeHelper(root.left)
        right = self.largestBSTSubtreeHelper(root.right)
        
        if left.maxNode < root.val < right.minNode:
            return NodeValue(min(root.val, left.minNode), max(root.val, right.maxNode), 
                             left.maxSize + right.maxSize + 1)
        
        return NodeValue(float('-inf'), float('inf'), max(left.maxSize, right.maxSize))
    
    def largestBSTSubtree(self, root: TreeNode) -> int:
        return self.largestBSTSubtreeHelper(root).maxSize

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 510. Inorder Successor in BST II
Сложность: medium

Дан узел в двоичном дереве поиска, верните его последующего (in-order successor) в этом дереве. Если у узла нет последующего, верните null.

Последующий узла — это узел с наименьшим ключом, большим, чем node.val.

Вы будете иметь прямой доступ к узлу, но не к корню дерева. Каждый узел будет иметь ссылку на своего родителя. Ниже приведено определение для Node:

class Node {
    public int val;
    public Node left;
    public Node right;
    public Node parent;
}

Пример:

Input: tree = [5,3,6,2,4,null,null,1], node = 6
Output: null
Explanation: There is no in-order successor of the current node, so the answer is null.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка правого поддерева
Если у узла есть правый потомок, перейдите к правому узлу, затем спускайтесь влево до самого нижнего узла. Этот узел будет следующим узлом в порядке in-order.

2⃣Поиск предка
Если у узла нет правого потомка, поднимайтесь по дереву до тех пор, пока узел не станет левым потомком своего родителя. Родитель этого узла будет следующим узлом в порядке in-order.

3⃣Возвращение результата
Верните найденный узел или null, если следующий узел не найден.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def inorderSuccessor(self, x: 'Node') -> 'Node':
        if x.right:
            x = x.right
            while x.left:
                x = x.left
            return x

        while x.parent and x == x.parent.right:
            x = x.parent
        return x.parent

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 289. Game of Life
Сложность: medium

Согласно статье Википедии: "Игра Жизнь, также известная просто как Жизнь, — это клеточный автомат, созданный британским математиком Джоном Хортоном Конуэем в 1970 году."

Доска состоит из сетки клеток размером m x n, где каждая клетка имеет начальное состояние: живая (представляется числом 1) или мёртвая (представляется числом 0). Каждая клетка взаимодействует с восемью соседями (по горизонтали, вертикали и диагоналям) согласно следующим четырём правилам (взято из вышеупомянутой статьи Википедии):

Любая живая клетка с менее чем двумя живыми соседями умирает, как будто из-за недостатка населения.
Любая живая клетка с двумя или тремя живыми соседями остаётся живой до следующего поколения.
Любая живая клетка с более чем тремя живыми соседями умирает, как будто из-за перенаселения.
Любая мёртвая клетка с ровно тремя живыми соседями становится живой, как будто вследствие размножения.
Следующее состояние создаётся путем одновременного применения вышеупомянутых правил ко всем клеткам в текущем состоянии, где рождения и смерти происходят одновременно. Дано текущее состояние сетки m x n, верните следующее состояние.

Пример:

Input: board = [[0,1,0],[0,0,1],[1,1,1],[0,0,0]]
Output: [[0,0,0],[1,0,1],[0,1,1],[0,1,0]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Итерация по клеткам доски:
Пройдите через каждую клетку на доске. Для каждой клетки подсчитайте количество живых соседей, проверяя все восемь соседних клеток.

2⃣Применение правил:
На основе количества живых соседей и текущего состояния клетки примените правила игры:
Любая живая клетка с менее чем двумя живыми соседями умирает (становится -1).
Любая живая клетка с двумя или тремя живыми соседями остаётся живой (без изменений).
Любая живая клетка с более чем тремя живыми соседями умирает (становится -1).
Любая мёртвая клетка с ровно тремя живыми соседями становится живой (становится 2).

3⃣Обновление доски:
Пройдите через доску ещё раз и обновите состояния клеток:
Если значение клетки больше 0, установите её в 1 (живая).
Если значение клетки меньше или равно 0, установите её в 0 (мёртвая).

😎 Решение:

class Solution:
    def gameOfLife(self, board: List[List[int]]) -> None:
        neighbors = [0, 1, -1]
        rows = len(board)
        cols = len(board[0])

        for row in range(rows):
            for col in range(cols):
                live_neighbors = 0
                for i in range(3):
                    for j in range(3):
                        if not (neighbors[i] == 0 and neighbors[j] == 0):
                            r = row + neighbors[i]
                            c = col + neighbors[j]
                            if 0 <= r < rows and 0 <= c < cols and abs(board[r][c]) == 1:
                                live_neighbors += 1

                if board[row][col] == 1 and (live_neighbors < 2 or live_neighbors > 3):
                    board[row][col] = -1
                if board[row][col] == 0 and live_neighbors == 3:
                    board[row][col] = 2

        for row in range(rows):
            for col in range(cols):
                board[row][col] = 1 if board[row][col] > 0 else 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 174. Dungeon Game
Сложность: hard

Демоны захватили принцессу и заточили её в правом нижнем углу подземелья. Подземелье состоит из m x n комнат, расположенных в виде двумерной сетки. Наш отважный рыцарь изначально находится в левом верхнем углу и должен пробиться через подземелье, чтобы спасти принцессу.

У рыцаря есть начальное количество очков здоровья, представленное положительным целым числом. Если в какой-то момент его очки здоровья упадут до 0 или ниже, он немедленно умрёт.

Некоторые комнаты охраняются демонами (представлены отрицательными числами), поэтому рыцарь теряет здоровье, заходя в эти комнаты; другие комнаты либо пусты (представлены как 0), либо содержат магические шары, увеличивающие здоровье рыцаря (представлены положительными числами).

Чтобы как можно быстрее добраться до принцессы, рыцарь решает двигаться только вправо или вниз на каждом шаге.

Верните минимальное начальное количество здоровья рыцаря, чтобы он мог спасти принцессу.

Учтите, что любая комната может содержать угрозы или усиления, включая первую комнату, в которую входит рыцарь, и последнюю комнату, где заточена принцесса.

Пример:

Input: dungeon = [[-2,-3,3],[-5,-10,1],[10,30,-5]]
Output: 7
Explanation: The initial health of the knight must be at least 7 if he follows the optimal path: RIGHT-> RIGHT -> DOWN -> DOWN.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определяем матрицу dp[row][col], где элемент dp[row][col] указывает минимальное количество очков здоровья, которое потребуется рыцарю, начиная с соответствующей ячейки подземелья dungeon[row][col], чтобы добраться до цели.

2️⃣Для расчета значений матрицы dp начинаем с правого нижнего угла подземелья и идем в порядке справа-налево и снизу-вверх. Для каждой ячейки подземелья рассчитываем соответствующее значение dp[row][col].

3️⃣Значение dp[row][col] определяется следующими условиями:
Если возможно, сделав шаг вправо из текущей ячейки подземелья, рыцарь может нуждаться в right_health очках здоровья.
Если возможно, сделав шаг вниз из текущей ячейки подземелья, рыцарь может нуждаться в down_health очках здоровья.
Если существует хотя бы одна из вышеуказанных альтернатив, берём минимальное значение из них для dp[row][col].
Если ни одна из вышеуказанных альтернатив не существует, то есть мы находимся в целевой ячейке, возможны два случая:
Если текущая ячейка содержит магический шар, то достаточно одного очка здоровья.
Если текущая ячейка содержит демона, то рыцарь должен иметь одно очко здоровья плюс очки урона, которые нанесет демон.

😎 Решение:

class Solution(object):
    def calculateMinimumHP(self, dungeon: List[List[int]]) -> int:
        rows, cols = len(dungeon), len(dungeon[0])
        dp = [[float("inf")] * cols for _ in range(rows)]

        def get_min_health(currCell: int, nextRow: int, nextCol: int) -> float:
            if nextRow >= rows or nextCol >= cols:
                return float("inf")
            nextCell = dp[nextRow][nextCol]
            return max(1, nextCell - currCell)

        for row in reversed(range(rows)):
            for col in reversed(range(cols)):
                currCell = dungeon[row][col]

                right_health = get_min_health(currCell, row, col + 1)
                down_health = get_min_health(currCell, row + 1, col)
                next_health = min(right_health, down_health)

                if next_health != float("inf"):
                    min_health = next_health
                else:
                    min_health = 1 if currCell >= 0 else (1 - currCell)

                dp[row][col] = min_health

        return dp[0][0]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 730. Count Different Palindromic Subsequences
Сложность: hard

Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 109 + 7. Подпоследовательность строки получается путем удаления из нее нуля или более символов. Последовательность является палиндромной, если она равна последовательности, обращенной назад. Две последовательности a1, a2, ... и b1, b2, ... различны, если существует некоторое i, для которого ai != bi.

Пример:

Input: s = "bccb"
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для подсчета количества палиндромных подпоследовательностей.

2⃣Введите двумерный массив dp, где dp[i][j] представляет количество палиндромных подпоследовательностей в подстроке от i до j.

3⃣Итерируйте по длине подстрок от 1 до длины строки и обновляйте значения в dp на основе состояния предыдущих подстрок.

😎 Решение:

def countPalindromicSubsequences(s):
    MOD = 10**9 + 7
    n = len(s)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]
    
    for i in range(n):
        dp[i][i] = 1
        
    for length in range(2, n + 1):
        for i in range(n - length + 1):
            j = i + length - 1
            if s[i] == s[j]:
                l, r = i + 1, j - 1
                while l <= r and s[l] != s[i]:
                    l += 1
                while l <= r and s[r] != s[j]:
                    r -= 1
                if l > r:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 + 2
                elif l == r:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 + 1
                else:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 - dp[l + 1][r - 1]
            else:
                dp[i][j] = dp[i + 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i + 1][j - 1]
            dp[i][j] = (dp[i][j] + MOD) % MOD
    
    return dp[0][n - 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 205. Isomorphic Strings
Сложность: easy

Даны две строки s и t, определите, являются ли они изоморфными.

Две строки s и t являются изоморфными, если символы в s могут быть заменены для получения t.

Все вхождения одного символа должны быть заменены другим символом, сохраняя порядок символов. Два символа не могут отображаться в один и тот же символ, но один символ может отображаться сам на себя.

Пример:

Input: s = "egg", t = "add"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определите два словаря: mapping_s_t для отображения символов из строки s в символы строки t, и mapping_t_s для отображения символов из строки t в символы строки s.

2️⃣Итеративно пройдитесь по символам строк s и t. Для каждого символа c1 из s и соответствующего c2 из t, если c1 нет в mapping_s_t и c2 нет в mapping_t_s, добавьте соответствующие отображения; если одно из отображений существует, проверьте, соответствует ли оно ожидаемому значению.

3️⃣Если в процессе проверки какое-либо отображение неверно, верните false. Если все проверки пройдены успешно, верните true после окончания итерации по строкам.

😎 Решение:

class Solution:
    def isIsomorphic(self, s: str, t: str) -> bool:

        mapping_s_t = {}
        mapping_t_s = {}

        for c1, c2 in zip(s, t):
            if (c1 not in mapping_s_t) and (c2 not in mapping_t_s):
                mapping_s_t[c1] = c2
                mapping_t_s[c2] = c1
            elif mapping_s_t.get(c1) != c2 or mapping_t_s.get(c2) != c1:
                return False

        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 201. Bitwise AND of Numbers Range
Сложность: medium

Даны два целых числа left и right, которые представляют диапазон [left, right], верните побитовое И всех чисел в этом диапазоне включительно.

Пример:

Input: left = 5, right = 7
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Сдвигать left и right вправо, пока они не станут равными.

2️⃣Подсчитать количество сдвигов.

3️⃣Сдвинуть left влево на количество сдвигов и вернуть результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def rangeBitwiseAnd(self, m: int, n: int) -> int:
        shift = 0
        while m < n:
            m = m >> 1
            n = n >> 1
            shift += 1
        return m << shift

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний