Задача: 1062. Longest Repeating Substring
Сложность: medium
Дана строка s. Вернуть длину самой длинной повторяющейся подстроки. Если повторяющаяся подстрока отсутствует, вернуть 0.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Перемещайте скользящее окно длиной L по строке длиной N.
2⃣Проверьте, находится ли строка в скользящем окне в хэш-наборе уже виденных строк. Если да, то повторяющаяся подстрока находится здесь. Если нет, сохраните строку из скользящего окна в хэш-наборе.
3⃣Очевидный недостаток этого подхода — большое потребление памяти в случае длинных строк.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дана строка s. Вернуть длину самой длинной повторяющейся подстроки. Если повторяющаяся подстрока отсутствует, вернуть 0.
Пример:
Input: s = "abcd"
Output: 0
Explanation: There is no repeating substring.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Перемещайте скользящее окно длиной L по строке длиной N.
2⃣Проверьте, находится ли строка в скользящем окне в хэш-наборе уже виденных строк. Если да, то повторяющаяся подстрока находится здесь. Если нет, сохраните строку из скользящего окна в хэш-наборе.
3⃣Очевидный недостаток этого подхода — большое потребление памяти в случае длинных строк.
😎 Решение:
class Solution:
def search(self, L, n, S):
seen = set()
for start in range(n - L + 1):
tmp = S[start:start + L]
if tmp in seen:
return start
seen.add(tmp)
return -1
def longestRepeatingSubstring(self, S):
n = len(S)
left, right = 1, n
while left <= right:
L = left + (right - left) // 2
if self.search(L, n, S) != -1:
left = L + 1
else:
right = L - 1
return left - 1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1103. Distribute Candies to People
Сложность: easy
Мы распределяем некоторое количество конфет ряду из n = num_people человек следующим образом:
Сначала даем 1 конфету первому человеку, 2 конфеты второму человеку и так далее, пока не дадим n конфет последнему человеку.
Затем мы возвращаемся к началу ряда, давая n + 1 конфету первому человеку, n + 2 конфеты второму человеку и так далее, пока не дадим 2 * n конфет последнему человеку.
Этот процесс повторяется (мы каждый раз даем на одну конфету больше и возвращаемся к началу ряда после достижения конца), пока у нас не закончатся конфеты. Последний человек получит все оставшиеся конфеты (не обязательно на одну больше, чем в предыдущий раз).
Верните массив (длиной num_people и суммой candies), который представляет собой окончательное распределение конфет.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Вычислите количество людей, получивших полные подарки, и оставшиеся конфеты:
p = floor(sqrt(2C+0.25)-0.5)
remainig = C - p(p+1)/2
2⃣Вычислите количество полных циклов и распределите конфеты:
rows = p // n
d[i]= i*rows + n*rows*(rows-1)/2
3⃣Добавьте конфеты за дополнительный неполный цикл и оставшиеся конфеты:
d[i]+=i+n⋅rows для первых p%n людей
d[p%n]+=remaining
Верните распределение конфет d
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Мы распределяем некоторое количество конфет ряду из n = num_people человек следующим образом:
Сначала даем 1 конфету первому человеку, 2 конфеты второму человеку и так далее, пока не дадим n конфет последнему человеку.
Затем мы возвращаемся к началу ряда, давая n + 1 конфету первому человеку, n + 2 конфеты второму человеку и так далее, пока не дадим 2 * n конфет последнему человеку.
Этот процесс повторяется (мы каждый раз даем на одну конфету больше и возвращаемся к началу ряда после достижения конца), пока у нас не закончатся конфеты. Последний человек получит все оставшиеся конфеты (не обязательно на одну больше, чем в предыдущий раз).
Верните массив (длиной num_people и суммой candies), который представляет собой окончательное распределение конфет.
Пример:
Input: candies = 7, num_people = 4
Output: [1,2,3,1]
Explanation:
On the first turn, ans[0] += 1, and the array is [1,0,0,0].
On the second turn, ans[1] += 2, and the array is [1,2,0,0].
On the third turn, ans[2] += 3, and the array is [1,2,3,0].
On the fourth turn, ans[3] += 1 (because there is only one candy left), and the final array is [1,2,3,1].
👨💻 Алгоритм:
1⃣Вычислите количество людей, получивших полные подарки, и оставшиеся конфеты:
p = floor(sqrt(2C+0.25)-0.5)
remainig = C - p(p+1)/2
2⃣Вычислите количество полных циклов и распределите конфеты:
rows = p // n
d[i]= i*rows + n*rows*(rows-1)/2
3⃣Добавьте конфеты за дополнительный неполный цикл и оставшиеся конфеты:
d[i]+=i+n⋅rows для первых p%n людей
d[p%n]+=remaining
Верните распределение конфет d
😎 Решение:
class Solution:
def distributeCandies(self, candies: int, num_people: int) -> List[int]:
n = num_people
p = int((2 * candies + 0.25)**0.5 - 0.5)
remaining = int(candies - (p + 1) * p * 0.5)
rows, cols = p // n, p % n
d = [0] * n
for i in range(n):
d[i] = (i + 1) * rows + int(rows * (rows - 1) * 0.5) * n
if i < cols:
d[i] += i + 1 + rows * n
d[cols] += remaining
return d
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1312. Minimum Insertion Steps to Make a String Palindrome
Сложность: hard
Дана строка s. За один шаг вы можете вставить любой символ в любой индекс строки.
Верните минимальное количество шагов, необходимых для превращения s в палиндром.
Палиндром — это строка, которая читается одинаково как вперед, так и назад.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создайте целочисленную переменную n и инициализируйте её размером строки s. Создайте строковую переменную sReverse и установите её значение как обратную строку s.
2⃣Создайте двумерный массив memo размером n + 1 на n + 1, где memo[i][j] будет содержать длину наибольшей общей подпоследовательности, учитывая первые i символов строки s и первые j символов строки sReverse. Инициализируйте массив значением -1.
3⃣Верните n - lcs(s, sReverse, n, n, memo), где lcs - это рекурсивный метод с четырьмя параметрами: первая строка s1, вторая строка s2, длина подстроки от начала s1, длина подстроки от начала s2 и memo. Метод возвращает длину наибольшей общей подпоследовательности в подстроках s1 и s2. В этом методе выполните следующее:
Если m == 0 или n == 0, это означает, что одна из двух подстрок пуста, поэтому верните 0.
Если memo[m][n] != -1, это означает, что мы уже решили эту подзадачу, поэтому верните memo[m][n].
Если последние символы подстрок совпадают, добавьте 1 и найдите длину наибольшей общей подпоследовательности, исключив последний символ обеих подстрок. Верните memo[i][j] = 1 + lcs(s1, s2, m - 1, n - 1, memo).
В противном случае, если последние символы не совпадают, рекурсивно найдите наибольшую общую подпоследовательность в обеих подстроках, исключив их последние символы по одному. Верните memo[i][j] = max(lcs(s1, s2, m - 1, n, memo), lcs(s1, s2, m, n - 1, memo)).
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: hard
Дана строка s. За один шаг вы можете вставить любой символ в любой индекс строки.
Верните минимальное количество шагов, необходимых для превращения s в палиндром.
Палиндром — это строка, которая читается одинаково как вперед, так и назад.
Пример:
Input: s = "zzazz"
Output: 0
Explanation: The string "zzazz" is already palindrome we do not need any insertions.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создайте целочисленную переменную n и инициализируйте её размером строки s. Создайте строковую переменную sReverse и установите её значение как обратную строку s.
2⃣Создайте двумерный массив memo размером n + 1 на n + 1, где memo[i][j] будет содержать длину наибольшей общей подпоследовательности, учитывая первые i символов строки s и первые j символов строки sReverse. Инициализируйте массив значением -1.
3⃣Верните n - lcs(s, sReverse, n, n, memo), где lcs - это рекурсивный метод с четырьмя параметрами: первая строка s1, вторая строка s2, длина подстроки от начала s1, длина подстроки от начала s2 и memo. Метод возвращает длину наибольшей общей подпоследовательности в подстроках s1 и s2. В этом методе выполните следующее:
Если m == 0 или n == 0, это означает, что одна из двух подстрок пуста, поэтому верните 0.
Если memo[m][n] != -1, это означает, что мы уже решили эту подзадачу, поэтому верните memo[m][n].
Если последние символы подстрок совпадают, добавьте 1 и найдите длину наибольшей общей подпоследовательности, исключив последний символ обеих подстрок. Верните memo[i][j] = 1 + lcs(s1, s2, m - 1, n - 1, memo).
В противном случае, если последние символы не совпадают, рекурсивно найдите наибольшую общую подпоследовательность в обеих подстроках, исключив их последние символы по одному. Верните memo[i][j] = max(lcs(s1, s2, m - 1, n, memo), lcs(s1, s2, m, n - 1, memo)).
😎 Решение:
class Solution:
def lcs(self, s1, s2, m, n, memo):
if m == 0 or n == 0:
return 0
if memo[m][n] != -1:
return memo[m][n]
if s1[m - 1] == s2[n - 1]:
memo[m][n] = 1 + self.lcs(s1, s2, m - 1, n - 1, memo)
else:
memo[m][n] = max(self.lcs(s1, s2, m - 1, n, memo), self.lcs(s1, s2, m, n - 1, memo))
return memo[m][n]
def minInsertions(self, s: str) -> int:
n = len(s)
sReverse = s[::-1]
memo = [[-1] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]
return n - self.lcs(s, sReverse, n, n, memo)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 949. Largest Time for Given Digits
Сложность: medium
Учитывая массив arr из 4 цифр, найдите самое позднее 24-часовое время, которое можно составить, используя каждую цифру ровно один раз. 24-часовое время имеет формат "ЧЧ:ММ", где ЧЧ - от 00 до 23, а ММ - от 00 до 59. Самое раннее 24-часовое время - 00:00, а самое позднее - 23:59. Верните самое позднее 24-часовое время в формате "HH:MM". Если не удается определить действительное время, возвращается пустая строка.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Перебрать все возможные перестановки массива arr.
2⃣Проверить каждую перестановку, можно ли из нее составить допустимое 24-часовое время.
Найти самое позднее допустимое время среди всех перестановок.
3⃣Алгоритм
Перебрать все возможные перестановки массива arr.
Проверить каждую перестановку, можно ли из нее составить допустимое 24-часовое время.
Найти самое позднее допустимое время среди всех перестановок.
Вернуть найденное время в формате "HH
". Если допустимое время не найдено, вернуть пустую строку.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Учитывая массив arr из 4 цифр, найдите самое позднее 24-часовое время, которое можно составить, используя каждую цифру ровно один раз. 24-часовое время имеет формат "ЧЧ:ММ", где ЧЧ - от 00 до 23, а ММ - от 00 до 59. Самое раннее 24-часовое время - 00:00, а самое позднее - 23:59. Верните самое позднее 24-часовое время в формате "HH:MM". Если не удается определить действительное время, возвращается пустая строка.
Пример:
Input: arr = [1,2,3,4]
Output: "23:41"
👨💻 Алгоритм:
1⃣Перебрать все возможные перестановки массива arr.
2⃣Проверить каждую перестановку, можно ли из нее составить допустимое 24-часовое время.
Найти самое позднее допустимое время среди всех перестановок.
3⃣Алгоритм
Перебрать все возможные перестановки массива arr.
Проверить каждую перестановку, можно ли из нее составить допустимое 24-часовое время.
Найти самое позднее допустимое время среди всех перестановок.
Вернуть найденное время в формате "HH
". Если допустимое время не найдено, вернуть пустую строку.
😎 Решение:
from itertools import permutations
def largestTimeFromDigits(arr):
max_time = -1
for perm in permutations(arr):
hours = perm[0] * 10 + perm[1]
minutes = perm[2] * 10 + perm[3]
if hours < 24 and minutes < 60:
max_time = max(max_time, hours * 60 + minutes)
if max_time == -1:
return ""
return f"{max_time // 60:02}:{max_time % 60:02}"
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 958. Check Completeness of a Binary Tree
Сложность: medium
Дан корень бинарного дерева, определите, является ли оно полным бинарным деревом.
В полном бинарном дереве каждый уровень, за исключением, возможно, последнего, полностью заполнен, и все узлы на последнем уровне расположены как можно левее. На последнем уровне h может быть от 1 до 2^h узлов включительно.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Если корень дерева равен null, верните true.
2⃣Инициализируйте переменную nullNodeFound как false для отслеживания того, встречался ли уже null-узел. Создайте очередь и поместите в неё корень дерева.
3⃣Пока очередь не пуста:
Извлеките первый элемент из очереди.
Если элемент равен null, установите nullNodeFound в true.
Если элемент не равен null, проверьте, встречался ли уже null-узел. Если nullNodeFound равен true, верните false. В противном случае добавьте в очередь левого и правого потомков текущего узла.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан корень бинарного дерева, определите, является ли оно полным бинарным деревом.
В полном бинарном дереве каждый уровень, за исключением, возможно, последнего, полностью заполнен, и все узлы на последнем уровне расположены как можно левее. На последнем уровне h может быть от 1 до 2^h узлов включительно.
Пример:
Input: root = [1,2,3,4,5,6]
Output: true
Explanation: Every level before the last is full (ie. levels with node-values {1} and {2, 3}), and all nodes in the last level ({4, 5, 6}) are as far left as possible.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Если корень дерева равен null, верните true.
2⃣Инициализируйте переменную nullNodeFound как false для отслеживания того, встречался ли уже null-узел. Создайте очередь и поместите в неё корень дерева.
3⃣Пока очередь не пуста:
Извлеките первый элемент из очереди.
Если элемент равен null, установите nullNodeFound в true.
Если элемент не равен null, проверьте, встречался ли уже null-узел. Если nullNodeFound равен true, верните false. В противном случае добавьте в очередь левого и правого потомков текущего узла.
😎 Решение:
from collections import deque
class Solution:
def isCompleteTree(self, root: TreeNode) -> bool:
if not root:
return True
queue = deque([root])
nullNodeFound = False
while queue:
node = queue.popleft()
if not node:
nullNodeFound = True
else:
if nullNodeFound:
return False
queue.append(node.left)
queue.append(node.right)
return True
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
🔥 Скрытые вакансии с удаленной работой для Python разработчика, которые нигде больше не публикуются. Напрямую от компаний, с контактами рекрутеров.
🔹 Python Jobs | Вакансии
🔹 Data Science ML | Вакансии
🔹 Golang Go Jobs | Вакансии
🔸 Все каналы с вакансиями
🔹 Python Jobs | Вакансии
🔹 Data Science ML | Вакансии
🔹 Golang Go Jobs | Вакансии
🔸 Все каналы с вакансиями
Задача: 1249. Minimum Remove to Make Valid Parentheses
Сложность: medium
Дана строка s из '(' , ')' и строчных английских символов. Ваша задача - удалить минимальное количество скобок ( '(' или ')' в любых позициях), чтобы полученная строка со скобками была допустимой, и вернуть любую допустимую строку. Формально строка со скобками допустима тогда и только тогда, когда: она пустая, содержит только строчные символы, или может быть записана как AB (A, конкатенированная с B), где A и B - допустимые строки, или может быть записана как (A), где A - допустимая строка.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Пройдите по строке s и сохраните индексы всех открывающих скобок '(' в стек. При встрече закрывающей скобки ')', удалите соответствующую открытую скобку из стека. Если в стеке нет соответствующей открывающей скобки, пометьте эту закрывающую скобку для удаления.
2⃣После первого прохода, все оставшиеся в стеке открывающие скобки пометьте для удаления.
3⃣Создайте новую строку, удалив все помеченные скобки.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дана строка s из '(' , ')' и строчных английских символов. Ваша задача - удалить минимальное количество скобок ( '(' или ')' в любых позициях), чтобы полученная строка со скобками была допустимой, и вернуть любую допустимую строку. Формально строка со скобками допустима тогда и только тогда, когда: она пустая, содержит только строчные символы, или может быть записана как AB (A, конкатенированная с B), где A и B - допустимые строки, или может быть записана как (A), где A - допустимая строка.
Пример:
Input: s = "lee(t(c)o)de)"
Output: "lee(t(c)o)de"
👨💻 Алгоритм:
1⃣Пройдите по строке s и сохраните индексы всех открывающих скобок '(' в стек. При встрече закрывающей скобки ')', удалите соответствующую открытую скобку из стека. Если в стеке нет соответствующей открывающей скобки, пометьте эту закрывающую скобку для удаления.
2⃣После первого прохода, все оставшиеся в стеке открывающие скобки пометьте для удаления.
3⃣Создайте новую строку, удалив все помеченные скобки.
😎 Решение:
def minRemoveToMakeValid(s):
stack = []
s = list(s)
for i in range(len(s)):
if s[i] == '(':
stack.append(i)
elif s[i] == ')':
if stack:
stack.pop()
else:
s[i] = ''
while stack:
s[stack.pop()] = ''
return ''.join(s)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 436. Find Right Interval
Сложность: medium
Дан массив интервалов, где intervals[i] = [starti, endi] и каждый starti уникален.
Правый интервал для интервала i - это интервал j, такой что startj >= endi и startj минимален. Обратите внимание, что i может быть равен j.
Верните массив индексов правых интервалов для каждого интервала i. Если правого интервала для интервала i не существует, то поставьте -1 в индекс i.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Интуиция за этим подходом такова: если мы будем поддерживать два массива - intervals, который отсортирован по начальным точкам, и endIntervals, который отсортирован по конечным точкам. Когда мы выбираем первый интервал (или, скажем, i-ый интервал) из массива endIntervals, мы можем определить подходящий интервал, удовлетворяющий критериям правого интервала, просматривая интервалы в массиве intervals слева направо, так как массив intervals отсортирован по начальным точкам. Допустим, индекс выбранного элемента из массива intervals окажется j.
2⃣Теперь, когда мы выбираем следующий интервал (скажем, (i+1)-ый интервал) из массива endIntervals, нам не нужно начинать сканирование массива intervals с первого индекса. Вместо этого мы можем начать прямо с индекса j, где мы остановились в последний раз в массиве intervals. Это потому, что конечная точка, соответствующая endIntervals[i+1], больше, чем та, которая соответствует endIntervals[i], и ни один из интервалов из intervals[k], таких что 0 < k < j, не удовлетворяет критериям правого соседа с endIntervals[i], а значит, и с endIntervals[i+1] тоже.
3⃣Если в какой-то момент мы достигнем конца массива, т.е. j = intervals.length, и ни один элемент, удовлетворяющий критериям правого интервала, не будет доступен в массиве intervals, мы ставим -1 в соответствующую запись res. То же самое касается всех оставшихся элементов массива endIntervals, конечные точки которых даже больше, чем у предыдущего интервала. Также мы используем хеш-таблицу hash изначально, чтобы сохранить индексы, соответствующие интервалам, даже после сортировки.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан массив интервалов, где intervals[i] = [starti, endi] и каждый starti уникален.
Правый интервал для интервала i - это интервал j, такой что startj >= endi и startj минимален. Обратите внимание, что i может быть равен j.
Верните массив индексов правых интервалов для каждого интервала i. Если правого интервала для интервала i не существует, то поставьте -1 в индекс i.
Пример:
Input: intervals = [[1,2]]
Output: [-1]
Explanation: There is only one interval in the collection, so it outputs -1.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Интуиция за этим подходом такова: если мы будем поддерживать два массива - intervals, который отсортирован по начальным точкам, и endIntervals, который отсортирован по конечным точкам. Когда мы выбираем первый интервал (или, скажем, i-ый интервал) из массива endIntervals, мы можем определить подходящий интервал, удовлетворяющий критериям правого интервала, просматривая интервалы в массиве intervals слева направо, так как массив intervals отсортирован по начальным точкам. Допустим, индекс выбранного элемента из массива intervals окажется j.
2⃣Теперь, когда мы выбираем следующий интервал (скажем, (i+1)-ый интервал) из массива endIntervals, нам не нужно начинать сканирование массива intervals с первого индекса. Вместо этого мы можем начать прямо с индекса j, где мы остановились в последний раз в массиве intervals. Это потому, что конечная точка, соответствующая endIntervals[i+1], больше, чем та, которая соответствует endIntervals[i], и ни один из интервалов из intervals[k], таких что 0 < k < j, не удовлетворяет критериям правого соседа с endIntervals[i], а значит, и с endIntervals[i+1] тоже.
3⃣Если в какой-то момент мы достигнем конца массива, т.е. j = intervals.length, и ни один элемент, удовлетворяющий критериям правого интервала, не будет доступен в массиве intervals, мы ставим -1 в соответствующую запись res. То же самое касается всех оставшихся элементов массива endIntervals, конечные точки которых даже больше, чем у предыдущего интервала. Также мы используем хеш-таблицу hash изначально, чтобы сохранить индексы, соответствующие интервалам, даже после сортировки.
😎 Решение:
class Solution:
def findRightInterval(self, intervals):
endIntervals = intervals[:]
hash = {tuple(interval): i for i, interval in enumerate(intervals)}
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
endIntervals.sort(key=lambda x: x[1])
j = 0
res = [-1] * len(intervals)
for i in range(len(endIntervals)):
while j < len(intervals) and intervals[j][0] < endIntervals[i][1]:
j += 1
res[hash[tuple(endIntervals[i])]] = -1 if j == len(intervals) else hash[tuple(intervals[j])]
return res
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 997. Find the Town Judge
Сложность: easy
В городе есть n человек, помеченных от 1 до n. Ходят слухи, что один из этих людей тайно является городским судьей. Если городской судья существует, то: городской судья никому не доверяет. Все (кроме городского судьи) доверяют городскому судье. Существует ровно один человек, удовлетворяющий свойствам 1 и 2. Вам дан массив trust, где trust[i] = [ai, bi], представляющий, что человек, помеченный ai, доверяет человеку, помеченному bi. Если в массиве trust не существует доверительных отношений, то таких отношений не существует. Верните метку городского судьи, если городской судья существует и может быть идентифицирован, или верните -1 в противном случае.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создание счетчиков доверия:
Инициализируйте массив для подсчета количества людей, которым доверяет каждый человек, и массив для подсчета количества людей, которые доверяют каждому человеку.
2⃣Подсчет доверия:
Пройдитесь по каждому элементу в массиве trust и обновите счетчики: увеличьте количество доверий для того, кто доверяет, и увеличьте количество доверенных людей для того, кому доверяют.
3⃣Проверка условий судьи:
Пройдитесь по массиву людей и найдите того, кто никому не доверяет (количество доверий равно 0) и кому доверяют все остальные (количество доверенных людей равно n-1). Верните метку этого человека. Если такого человека нет, верните -1.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
В городе есть n человек, помеченных от 1 до n. Ходят слухи, что один из этих людей тайно является городским судьей. Если городской судья существует, то: городской судья никому не доверяет. Все (кроме городского судьи) доверяют городскому судье. Существует ровно один человек, удовлетворяющий свойствам 1 и 2. Вам дан массив trust, где trust[i] = [ai, bi], представляющий, что человек, помеченный ai, доверяет человеку, помеченному bi. Если в массиве trust не существует доверительных отношений, то таких отношений не существует. Верните метку городского судьи, если городской судья существует и может быть идентифицирован, или верните -1 в противном случае.
Пример:
Input: n = 2, trust = [[1,2]]
Output: 2
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создание счетчиков доверия:
Инициализируйте массив для подсчета количества людей, которым доверяет каждый человек, и массив для подсчета количества людей, которые доверяют каждому человеку.
2⃣Подсчет доверия:
Пройдитесь по каждому элементу в массиве trust и обновите счетчики: увеличьте количество доверий для того, кто доверяет, и увеличьте количество доверенных людей для того, кому доверяют.
3⃣Проверка условий судьи:
Пройдитесь по массиву людей и найдите того, кто никому не доверяет (количество доверий равно 0) и кому доверяют все остальные (количество доверенных людей равно n-1). Верните метку этого человека. Если такого человека нет, верните -1.
😎 Решение:
class Solution:
def findJudge(self, n: int, trust: List[List[int]]) -> int:
if not trust and n == 1:
return 1
trust_count = [0] * (n + 1)
trusted_by = [0] * (n + 1)
for a, b in trust:
trust_count[a] += 1
trusted_by[b] += 1
for i in range(1, n + 1):
if trust_count[i] == 0 and trusted_by[i] == n - 1:
return i
return -1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 104. Maximum Depth of Binary Tree
Сложность: easy
Дан корень бинарного дерева, верните его максимальную глубину.
Максимальная глубина бинарного дерева — это количество узлов вдоль самого длинного пути от корневого узла до самого удалённого листового узла.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Можно обойти дерево, используя стратегию поиска в глубину (DFS) или поиска в ширину (BFS).
2️⃣Для данной задачи подойдет несколько способов.
3️⃣Здесь мы демонстрируем решение, реализованное с использованием стратегии DFS и рекурсии.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дан корень бинарного дерева, верните его максимальную глубину.
Максимальная глубина бинарного дерева — это количество узлов вдоль самого длинного пути от корневого узла до самого удалённого листового узла.
Пример:
Input: root = [3,9,20,null,null,15,7]
Output: 3
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Можно обойти дерево, используя стратегию поиска в глубину (DFS) или поиска в ширину (BFS).
2️⃣Для данной задачи подойдет несколько способов.
3️⃣Здесь мы демонстрируем решение, реализованное с использованием стратегии DFS и рекурсии.
😎 Решение:
class Solution:
def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root is None:
return 0
else:
left_height = self.maxDepth(root.left)
right_height = self.maxDepth(root.right)
return max(left_height, right_height) + 1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1056. Confusing Number
Сложность: easy
Запутанное число - это число, которое при повороте на 180 градусов становится другим числом, каждая цифра которого действительна. Мы можем повернуть цифры числа на 180 градусов, чтобы получить новые цифры. Когда 0, 1, 6, 8 и 9 поворачиваются на 180 градусов, они становятся 0, 1, 9, 8 и 6 соответственно.
При повороте на 180 градусов 2, 3, 4, 5 и 7 становятся недействительными. Обратите внимание, что после поворота числа мы можем игнорировать ведущие нули. Например, после поворота 8000 мы получим 0008, которое считается просто 8. Если задано целое число n, верните true, если это запутанное число, или false в противном случае.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Преобразуй число в строку для удобства работы с его цифрами.
Используй словарь для хранения соответствий цифр при повороте на 180 градусов.
2⃣Пройди по цифрам числа, проверяя, что все цифры действительны и заменяя их на соответствующие при повороте.
3⃣Проверь, что перевернутая строка отличается от исходной.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Запутанное число - это число, которое при повороте на 180 градусов становится другим числом, каждая цифра которого действительна. Мы можем повернуть цифры числа на 180 градусов, чтобы получить новые цифры. Когда 0, 1, 6, 8 и 9 поворачиваются на 180 градусов, они становятся 0, 1, 9, 8 и 6 соответственно.
При повороте на 180 градусов 2, 3, 4, 5 и 7 становятся недействительными. Обратите внимание, что после поворота числа мы можем игнорировать ведущие нули. Например, после поворота 8000 мы получим 0008, которое считается просто 8. Если задано целое число n, верните true, если это запутанное число, или false в противном случае.
Пример:
Input: n = 6
Output: true
👨💻 Алгоритм:
1⃣Преобразуй число в строку для удобства работы с его цифрами.
Используй словарь для хранения соответствий цифр при повороте на 180 градусов.
2⃣Пройди по цифрам числа, проверяя, что все цифры действительны и заменяя их на соответствующие при повороте.
3⃣Проверь, что перевернутая строка отличается от исходной.
😎 Решение:
def isConfusingNumber(n):
rotation_map = {'0': '0', '1': '1', '6': '9', '8': '8', '9': '6'}
n_str = str(n)
rotated_str = ""
for char in n_str:
if char not in rotation_map:
return False
rotated_str = rotation_map[char] + rotated_str
return rotated_str != n_str
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 462. Minimum Moves to Equal Array Elements II
Сложность: medium
Дан массив целых чисел nums размера n, вернуть минимальное количество ходов, необходимых для того, чтобы сделать все элементы массива равными.
В одном ходе вы можете увеличить или уменьшить элемент массива на 1.
Тестовые случаи составлены так, что ответ поместится в 32-битное целое число.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Найти минимальный и максимальный элементы в массиве. Пусть k будет числом, к которому должны быть приведены все элементы массива.
2⃣Перебирать значения k в диапазоне между минимальным и максимальным элементами, вычисляя количество ходов, необходимых для каждого k.
3⃣Определить минимальное количество ходов среди всех возможных k, что и будет конечным результатом.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан массив целых чисел nums размера n, вернуть минимальное количество ходов, необходимых для того, чтобы сделать все элементы массива равными.
В одном ходе вы можете увеличить или уменьшить элемент массива на 1.
Тестовые случаи составлены так, что ответ поместится в 32-битное целое число.
Пример:
Input: nums = [1,2,3]
Output: 2
Explanation:
Only two moves are needed (remember each move increments or decrements one element):
[1,2,3] => [2,2,3] => [2,2,2]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Найти минимальный и максимальный элементы в массиве. Пусть k будет числом, к которому должны быть приведены все элементы массива.
2⃣Перебирать значения k в диапазоне между минимальным и максимальным элементами, вычисляя количество ходов, необходимых для каждого k.
3⃣Определить минимальное количество ходов среди всех возможных k, что и будет конечным результатом.
😎 Решение:
class Solution:
def minMoves2(self, nums: List[int]) -> int:
ans = float('inf')
minval = min(nums)
maxval = max(nums)
for i in range(minval, maxval + 1):
sum_moves = 0
for num in nums:
sum_moves += abs(num - i)
ans = min(ans, sum_moves)
return int(ans)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 977. Squares of a Sorted Array
Сложность: easy
Дан целочисленный массив nums, отсортированный в неубывающем порядке. Верните массив квадратов каждого числа, отсортированный в неубывающем порядке.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создайте массив квадратов каждого элемента.
2⃣Отсортируйте массив квадратов.
3⃣Верните отсортированный массив квадратов.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дан целочисленный массив nums, отсортированный в неубывающем порядке. Верните массив квадратов каждого числа, отсортированный в неубывающем порядке.
Пример:
Input: nums = [-4,-1,0,3,10]
Output: [0,1,9,16,100]
Explanation: After squaring, the array becomes [16,1,0,9,100].
After sorting, it becomes [0,1,9,16,100].
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создайте массив квадратов каждого элемента.
2⃣Отсортируйте массив квадратов.
3⃣Верните отсортированный массив квадратов.
😎 Решение:
class Solution:
def sortedSquares(self, nums: list[int]) -> list[int]:
ans = [num * num for num in nums]
ans.sort()
return ans
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
💊2