#medium
Задача: 337. House Robber III

Вор снова нашел себе новое место для краж. В этом районе есть только один вход, который называется корнем.
Кроме корня, каждый дом имеет только один родительский дом. После осмотра, умный вор понял, что все дома в этом месте образуют бинарное дерево. Полиция будет автоматически уведомлена, если два дома, напрямую связанные между собой, будут ограблены в одну ночь.

Дано корневое дерево бинарного дерева, верните максимальную сумму денег, которую вор может украсть, не уведомляя полицию.

Пример:

Input: root = [3,4,5,1,3,null,1]
Output: 9
Explanation: Maximum amount of money the thief can rob = 4 + 5 = 9.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация и базовый случай:
Создайте вспомогательную функцию helper, которая принимает узел в качестве входных данных и возвращает массив из двух элементов, где первый элемент представляет максимальную сумму денег, которую можно украсть, если не грабить этот узел, а второй элемент - если грабить этот узел.
Базовый случай для вспомогательной функции - узел null, и в этом случае функция возвращает массив из двух нулей [0, 0].

2⃣ Рекурсивное исследование дерева:
В функции helper вызывайте её рекурсивно для левого и правого поддеревьев текущего узла.
Если грабить текущий узел, то нельзя грабить его потомков, поэтому сумма будет равна значению текущего узла плюс максимальные суммы для случаев, когда потомки не грабятся.
Если не грабить текущий узел, то можно свободно выбирать, грабить потомков или нет, поэтому сумма будет равна максимальной сумме из двух вариантов для каждого потомка.

3⃣ Возврат результата:
В основной функции rob вызовите helper для корня дерева и верните максимальное значение из двух элементов массива, возвращенного функцией helper.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def rob(self, root: TreeNode) -> int:
        def helper(node):
            if not node:
                return (0, 0)
            left = helper(node.left)
            right = helper(node.right)
            rob = node.val + left[1] + right[1]
            not_rob = max(left) + max(right)
            return (rob, not_rob)
        
        answer = helper(root)
        return max(answer)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 468. Validate IP Address

Допустимый IPv4-адрес — это IP в форме "x1.x2.x3.x4", где 0 <= xi <= 255 и xi не может содержать ведущие нули. Например, "192.168.1.1" и "192.168.1.0" являются допустимыми IPv4-адресами, тогда как "192.168.01.1", "192.168.1.00" и "192.168@1.1" являются недопустимыми IPv4-адресами.

Допустимый IPv6-адрес — это IP в форме "x1:x2:x3:x4:x5:x6:x7
", где:
1 <= xi.length <= 4
xi — это шестнадцатеричная строка, которая может содержать цифры, строчные английские буквы ('a' до 'f') и прописные английские буквы ('A' до 'F').
Ведущие нули в xi допускаются.

Пример:

Input: queryIP = "172.16.254.1"
Output: "IPv4"
Explanation: This is a valid IPv4 address, return "IPv4".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для проверки адреса IPv4:
Разделить IP на четыре части по разделителю ".".
Проверить каждую подстроку:
Является ли она целым числом между 0 и 255.
Не содержит ли она ведущих нулей (исключение — число "0").

2⃣Для проверки адреса IPv6:
Разделить IP на восемь частей по разделителю ":".
Проверить каждую подстроку:
Является ли она шестнадцатеричным числом длиной от 1 до 4 символов.

3⃣Если IP не соответствует ни одному из форматов, вернуть "Neither".

😎 Решение:

class Solution:
    def validateIPv4(self, IP: str) -> str:
        nums = IP.split(".")
        for x in nums:
            if len(x) == 0 or len(x) > 3:
                return "Neither"
            if x[0] == '0' and len(x) != 1:
                return "Neither"
            if not x.isdigit():
                return "Neither"
            if int(x) > 255:
                return "Neither"
        return "IPv4"

    def validateIPv6(self, IP: str) -> str:
        nums = IP.split(":")
        hexdigits = "0123456789abcdefABCDEF"
        for x in nums:
            if len(x) == 0 or len(x) > 4:
                return "Neither"
            for ch in x:
                if ch not in hexdigits:
                    return "Neither"
        return "IPv6"

    def validIPAddress(self, IP: str) -> str:
        if IP.count(".") == 3:
            return self.validateIPv4(IP)
        elif IP.count(":") == 7:
            return self.validateIPv6(IP)
        else:
            return "Neither"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 338. Counting Bits

Дано целое число n, верните массив ans длиной n + 1, такой что для каждого i (0 <= i <= n), ans[i] будет равняться количеству единиц в двоичном представлении числа i.

Пример:

Input: n = 5
Output: [0,1,1,2,1,2]
Explanation:
0 --> 0
1 --> 1
2 --> 10
3 --> 11
4 --> 100
5 --> 101

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация массива:
Создайте массив ans длиной n + 1, заполненный нулями. Этот массив будет содержать количество единиц в двоичном представлении каждого числа от 0 до n.

2⃣ Итерация и вычисление:
Пройдите в цикле по всем числам от 1 до n. Для каждого числа x используйте битовую операцию x & (x - 1), чтобы убрать последнюю установленную биту, и добавьте 1 к значению ans для этого результата. Это количество единиц в двоичном представлении числа x.

3⃣ Возврат результата:
Верните заполненный массив ans, который содержит количество единиц для каждого числа от 0 до n.

😎 Решение:

class Solution:
    def countBits(self, num: int) -> List[int]:
        ans = [0] * (num + 1)
        for x in range(1, num + 1):
            ans[x] = ans[x & (x - 1)] + 1
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 538. Convert BST to Greater Tree

Дано корень бинарного дерева поиска (BST), преобразуйте его в дерево, в котором каждый ключ исходного BST изменен на исходный ключ плюс сумму всех ключей, больших исходного ключа в BST.

Напоминаем, что бинарное дерево поиска — это дерево, удовлетворяющее следующим условиям:

Левое поддерево узла содержит только узлы с ключами, меньшими ключа узла.
Правое поддерево узла содержит только узлы с ключами, большими ключа узла.
И левое, и правое поддеревья также должны быть бинарными деревьями поиска.

Пример:

Input: root = [4,1,6,0,2,5,7,null,null,null,3,null,null,null,8]
Output: [30,36,21,36,35,26,15,null,null,null,33,null,null,null,8]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживаем глобальное состояние, чтобы каждая рекурсивная функция могла получать и изменять текущую сумму. Проверяем существование текущего узла, рекурсивно обрабатываем правое поддерево.

2⃣Посещаем текущий узел, обновляем его значение и общую сумму.

3⃣Рекурсивно обрабатываем левое поддерево.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.sum = 0

    def convertBST(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if root:
            self.convertBST(root.right)
            self.sum += root.val
            root.val = self.sum
            self.convertBST(root.left)
        return root

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 470. Implement Rand10() Using Rand7()

Дано API rand7(), которое генерирует случайное целое число в диапазоне [1, 7]. Напишите функцию rand10(), которая генерирует случайное целое число в диапазоне [1, 10]. Вы можете вызывать только API rand7(), и не должны вызывать другие API. Пожалуйста, не используйте встроенные в язык функции для генерации случайных чисел.

Каждый тестовый случай будет содержать один внутренний аргумент n, который указывает количество вызовов вашей реализованной функции rand10() во время тестирования. Обратите внимание, что это не аргумент, передаваемый в rand10().

Пример:

Input: n = 1
Output: [2]

😎 Решение:

class Solution:
    def rand10(self):
        while True:
            row = rand7()
            col = rand7()
            idx = col + (row - 1) * 7
            if idx <= 40:
                return 1 + (idx - 1) % 10

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 472. Concatenated Words

Дан массив строк words (без дубликатов). Верните все составные слова из данного списка слов.

Составное слово определяется как строка, которая полностью состоит как минимум из двух более коротких слов (не обязательно различных) из данного массива.

Пример:

Input: words = ["cat","cats","catsdogcats","dog","dogcatsdog","hippopotamuses","rat","ratcatdogcat"]
Output: ["catsdogcats","dogcatsdog","ratcatdogcat"]
Explanation: "catsdogcats" can be concatenated by "cats", "dog" and "cats"; 
"dogcatsdog" can be concatenated by "dog", "cats" and "dog"; 
"ratcatdogcat" can be concatenated by "rat", "cat", "dog" and "cat".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждого слова в списке:
Построить неявный граф, в котором узлы представляют индексы символов в слове, а ребра представляют возможность перехода от одного индекса к другому, если подстрока между ними является словом из списка.

2⃣Использовать поиск в глубину (DFS) для проверки, можно ли достигнуть узел с индексом word.length от узла с индексом 0 в графе.

3⃣Если узел word.length достижим от узла 0, добавить слово в ответ.

😎 Решение:

class Solution:
    def dfs(self, word, length, visited, dictionary):
        if length == len(word):
            return True
        if visited[length]:
            return False
        visited[length] = True
        for i in range(len(word) - (1 if length == 0 else 0), length, -1):
            if word[length:i] in dictionary and self.dfs(word, i, visited, dictionary):
                return True
        return False

    def findAllConcatenatedWordsInADict(self, words):
        dictionary = set(words)
        answer = []
        for word in words:
            visited = [False] * len(word)
            if self.dfs(word, 0, visited, dictionary):
                answer.append(word)
        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 378. Kth Smallest Element in a Sorted Matrix

Дана матрица размером n x n, где каждая строка и каждый столбец отсортированы в порядке возрастания. Верните k-й наименьший элемент в матрице.

Заметьте, что это k-й наименьший элемент в отсортированном порядке, а не k-й уникальный элемент.

Вы должны найти решение с использованием памяти лучше, чем O(n²).

Пример:

Input: matrix = [[-5]], k = 1
Output: -5

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать мин-кучу H. В нашем решении мы будем рассматривать каждую строку как отдельный список. Поскольку столбцы также отсортированы, мы можем рассматривать каждый столбец как отдельный список.

2⃣Взять первые элементы из min(N, K) строк, где N представляет количество строк, и добавить каждый из этих элементов в кучу. Важно знать, к какой строке и столбцу принадлежит элемент, чтобы в дальнейшем перемещаться по соответствующему списку.

3⃣Мин-куча будет содержать тройки информации (значение, строка, столбец). Куча будет упорядочена по значениям, и мы будем использовать номера строк и столбцов для добавления следующего элемента, если текущий элемент будет удален из кучи.

😎 Решение:

import heapq

class Solution:
    def kthSmallest(self, matrix: List[List[int]], k: int) -> int:
        
        N = len(matrix)
                minHeap = []
        for r in range(min(k, N)):
            
            minHeap.append((matrix[r][0], r, 0))
        
        heapq.heapify(minHeap)    
        
        while k:
            
            element, r, c = heapq.heappop(minHeap)
            
            if c < N - 1:
                heapq.heappush(minHeap, (matrix[r][c+1], r, c+1))
            
            k -= 1
        
        return element  

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 235. Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree

Дано бинарное дерево поиска (BST). Найдите наименьший общий предок (LCA) двух заданных узлов в BST.

Согласно определению LCA на Википедии: "Наименьший общий предок определяется между двумя узлами p и q как наименьший узел в дереве T, который имеет как p, так и q в качестве потомков (где мы допускаем, что узел может быть потомком самого себя)."

Пример:

Input: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8
Output: 6
Explanation: The LCA of nodes 2 and 8 is 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начало обхода дерева с корня: Начните обход дерева с корневого узла. Проверьте, находятся ли узлы p и q в правом или левом поддереве текущего узла.

2⃣Продолжение поиска в поддереве: Если оба узла p и q находятся в правом поддереве текущего узла, продолжайте поиск в правом поддереве, начиная с шага 1. Если оба узла p и q находятся в левом поддереве текущего узла, продолжайте поиск в левом поддереве, начиная с шага 1.

3⃣Нахождение LCA: Если узлы p и q находятся в разных поддеревьях относительно текущего узла или один из узлов равен текущему узлу, то текущий узел является наименьшим общим предком (LCA). Верните этот узел как результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
        parentVal = root.val
        pVal = p.val
        qVal = q.val

        if pVal > parentVal and qVal > parentVal:
            return self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)
        elif pVal < parentVal and qVal < parentVal:
            return self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
        else:
            return root

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 379. Design Phone Directory

Создайте телефонный справочник, который изначально имеет maxNumbers пустых слотов для хранения номеров. Справочник должен хранить номера, проверять, пуст ли определенный слот, и освобождать данный слот.

Реализуйте класс PhoneDirectory:

PhoneDirectory(int maxNumbers) Инициализирует телефонный справочник с количеством доступных слотов maxNumbers.
int get() Предоставляет номер, который никому не назначен. Возвращает -1, если номера недоступны.
bool check(int number) Возвращает true, если слот доступен, и false в противном случае.
void release(int number) Перераспределяет или освобождает номер слота.

Пример:

Input
["PhoneDirectory", "get", "get", "check", "get", "check", "release", "check"]
[[3], [], [], [2], [], [2], [2], [2]]
Output
[null, 0, 1, true, 2, false, null, true]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать массив isSlotAvailable размером maxNumbers, установив значение true во всех индексах.

2⃣Метод get(): Проходить по массиву isSlotAvailable. Если найдется true на каком-либо индексе, установить isSlotAvailable[i] = false и вернуть i. Если доступных слотов нет, вернуть -1.
Метод check(number): Вернуть значение isSlotAvailable[number].

3⃣Метод release(number): Установить isSlotAvailable[number] = true.

😎 Решение:

class PhoneDirectory:
    def __init__(self, maxNumbers):
        self.is_slot_available = [True] * maxNumbers

    def get(self):
        index = next((i for i, available in enumerate(self.is_slot_available) if available), -1)
        if index != -1:
            self.is_slot_available[index] = False
        return index

    def check(self, number):
        return self.is_slot_available[number]

    def release(self, number):
        self.is_slot_available[number] = True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree

Дано бинарное дерево. Найдите наименьший общий предок (LCA) двух заданных узлов в дереве.

Согласно определению LCA на Википедии: "Наименьший общий предок определяется между двумя узлами p и q как наименьший узел в дереве T, который имеет как p, так и q в качестве потомков (где мы допускаем, что узел может быть потомком самого себя)."

Пример:

Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
Output: 3
Explanation: The LCA of nodes 5 and 1 is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начало обхода дерева с корня: Начните обход дерева с корневого узла. Если текущий узел является одним из узлов p или q, установите переменную mid в значение True и продолжите поиск другого узла в левой и правой ветвях.

2⃣Проверка поддеревьев: Выполните рекурсивный обход левой и правой ветвей дерева. Если какая-либо из ветвей (левая или правая) возвращает True, это означает, что один из двух узлов найден ниже по дереву.

3⃣Определение LCA: Если в любой момент обхода дерева две из трех переменных (left, right или mid) становятся True, это означает, что найден наименьший общий предок (LCA) для узлов p и q.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.ans = None

    def recurseTree(self, currentNode, p, q):
        if not currentNode:
            return False

        left = self.recurseTree(currentNode.left, p, q) ? 1 : 0
        right = self.recurseTree(currentNode.right, p, q) ? 1 : 0
        mid = (currentNode == p or currentNode == q) ? 1 : 0

        if mid + left + right >= 2:
            self.ans = currentNode

        return mid + left + right > 0

    def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
        self.recurseTree(root, p, q)
        return self.ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 380. Insert Delete GetRandom O(1)

Реализуйте класс RandomizedSet:

RandomizedSet(): Инициализирует объект RandomizedSet.
bool insert(int val): Вставляет элемент val в множество, если его там нет. Возвращает true, если элемент отсутствовал, и false в противном случае.
bool remove(int val): Удаляет элемент val из множества, если он присутствует. Возвращает true, если элемент присутствовал, и false в противном случае.
int getRandom(): Возвращает случайный элемент из текущего множества элементов (гарантируется, что по крайней мере один элемент существует при вызове этого метода). Каждый элемент должен иметь равную вероятность быть возвращенным.
Вы должны реализовать функции класса таким образом, чтобы каждая функция работала в среднем за O(1) по времени.

Пример:

Input
["RandomizedSet", "insert", "remove", "insert", "getRandom", "remove", "insert", "getRandom"]
[[], [1], [2], [2], [], [1], [2], []]
Output
[null, true, false, true, 2, true, false, 2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создать словарь для хранения значений и их индексов, а также список для хранения значений.

2⃣Метод insert(val): Проверить наличие значения в словаре. Если отсутствует, добавить значение в список и обновить словарь с новым индексом.
Метод remove(val): Проверить наличие значения в словаре. Если присутствует, заменить удаляемое значение последним элементом списка, обновить его индекс в словаре, удалить последний элемент из списка и удалить значение из словаря.

3⃣Метод getRandom(): Возвращать случайный элемент из списка, используя встроенную функцию генерации случайных чисел.

😎 Решение:

import random

class RandomizedSet:
    def __init__(self):
        self.dict = {}
        self.list = []

    def insert(self, val: int) -> bool:
        if val in self.dict:
            return False
        self.dict[val] = len(self.list)
        self.list.append(val)
        return True

    def remove(self, val: int) -> bool:
        if val not in self.dict:
            return False
        last_element = self.list[-1]
        index = self.dict[val]
        self.list[index] = last_element
        self.dict[last_element] = index
        self.list.pop()
        del self.dict[val]
        return True

    def getRandom(self) -> int:
        return random.choice(self.list)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 339. Nested List Weight Sum

Вам дан вложенный список целых чисел nestedList. Каждый элемент либо целое число, либо список, элементы которого также могут быть целыми числами или другими списками.

Глубина целого числа — это количество списков, в которых оно находится. Например, вложенный список [1,[2,2],[[3],2],1] имеет значения каждого целого числа, установленные в его глубину.

Верните сумму каждого целого числа в nestedList, умноженного на его глубину.

Пример:

Input: nestedList = [1,[4,[6]]]
Output: 27
Explanation: One 1 at depth 1, one 4 at depth 2, and one 6 at depth 3. 1*1 + 4*2 + 6*3 = 27.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация и вызов рекурсивной функции:
Создайте основную функцию, которая принимает вложенный список и вызывает вспомогательную рекурсивную функцию с начальной глубиной 1.

2⃣ Рекурсивное исследование списка:
В вспомогательной функции пройдите по каждому элементу списка. Если элемент является целым числом, добавьте его значение, умноженное на текущую глубину, к общей сумме. Если элемент является списком, вызовите вспомогательную функцию рекурсивно с увеличенной глубиной.

3⃣ Возврат результата:
Возвращайте общую сумму на каждом уровне рекурсии. Основная функция возвращает итоговую сумму.

😎 Решение:

class Solution:
    def depthSum(self, nestedList: List[NestedInteger]) -> int:
        def dfs(lst, depth):
            total = 0
            for nested in lst:
                if nested.isInteger():
                    total += nested.getInteger() * depth
                else:
                    total += dfs(nested.getList(), depth + 1)
            return total
        
        return dfs(nestedList, 1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 237. Delete Node in a Linked List

Дан односвязный список с головой head, и требуется удалить узел node в этом списке.

Вам дан узел node, который нужно удалить. У вас нет доступа к первому узлу head.

Все значения в односвязном списке уникальны, и гарантируется, что данный узел node не является последним узлом в списке.

Удалите данный узел. Обратите внимание, что под удалением узла мы не подразумеваем его удаление из памяти. Мы имеем в виду:

- Значение данного узла не должно существовать в односвязном списке.
- Количество узлов в односвязном списке должно уменьшиться на один.
- Все значения перед узлом должны оставаться в том же порядке.
- Все значения после узла должны оставаться в том же порядке.

Пример:

Input: head = [4,5,1,9], node = 5
Output: [4,1,9]
Explanation: You are given the second node with value 5, the linked list should become 4 -> 1 -> 9 after calling your function.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Копирование данных: Скопируйте значение из следующего узла (node.next) в текущий узел (node). Таким образом, текущий узел будет иметь значение, которое было в следующем узле.

2⃣Обновление указателя: Обновите указатель next текущего узла, чтобы он ссылался на узел, следующий за узлом node.next. Это effectively удалит следующий узел из списка.

3⃣Удаление ссылки на следующий узел: Убедитесь, что следующий узел больше не ссылается на другие узлы, тем самым полностью исключая его из списка.

😎 Решение:

class Solution:
    def deleteNode(self, node: ListNode) -> None:
        node.val = node.next.val
        node.next = node.next.next

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 381. Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed

RandomizedCollection — это структура данных, содержащая набор чисел, возможно с дубликатами (т.е. мультимножество). Она должна поддерживать вставку и удаление определенных элементов, а также предоставление случайного элемента.

Реализуйте класс RandomizedCollection:

RandomizedCollection(): Инициализирует пустой объект RandomizedCollection.
bool insert(int val): Вставляет элемент val в мультимножество, даже если элемент уже присутствует. Возвращает true, если элемента не было, и false в противном случае.
bool remove(int val): Удаляет элемент val из мультимножества, если он присутствует. Возвращает true, если элемент присутствовал, и false в противном случае. Если у val несколько вхождений в мультимножестве, удаляется только одно из них.
int getRandom(): Возвращает случайный элемент из текущего мультимножества. Вероятность возврата каждого элемента пропорциональна числу вхождений этого элемента в мультимножество.
Реализуйте функции класса так, чтобы каждая функция работала в среднем за O(1) времени.

Пример:

Input
["RandomizedCollection", "insert", "insert", "insert", "getRandom", "remove", "getRandom"]
[[], [1], [1], [2], [], [1], []]
Output
[null, true, false, true, 2, true, 1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создать словарь для хранения значений и их индексов в списке, а также список для хранения всех элементов мультимножества.

2⃣Метод insert(val): Добавить значение в конец списка и обновить словарь, добавив индекс этого значения. Возвращать true, если значение отсутствовало ранее, и false в противном случае.
Метод remove(val): Удалить одно вхождение значения из словаря и списка. Для удаления значения заменить его последним элементом списка и обновить словарь. Возвращать true, если значение присутствовало, и false в противном случае.

3⃣Метод getRandom(): Возвращать случайный элемент из списка, обеспечивая равновероятное распределение на основе количества вхождений каждого элемента.

😎 Решение:

import random
from collections import defaultdict

class RandomizedCollection:
    def __init__(self):
        self.dict = defaultdict(set)
        self.list = []

    def insert(self, val: int) -> bool:
        self.dict[val].add(len(self.list))
        self.list.append(val)
        return len(self.dict[val]) == 1

    def remove(self, val: int) -> bool:
        if not self.dict[val]:
            return False
        index = self.dict[val].pop()
        last_element = self.list[-1]
        self.list[index] = last_element
        self.dict[last_element].add(index)
        self.dict[last_element].discard(len(self.list) - 1)
        self.list.pop()
        if not self.dict[val]:
            del self.dict[val]
        return True

    def getRandom(self) -> int:
        return random.choice(self.list)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 526. Beautiful Arrangement

Предположим, у вас есть n целых чисел, пронумерованных от 1 до n. Перестановка этих n целых чисел perm (нумерация с 1) считается красивой, если для каждого i (1 <= i <= n) выполняется одно из следующих условий:
perm[i] делится на i.
i делится на perm[i].
Дано целое число n, верните количество красивых перестановок, которые вы можете создать.

Пример:

Input: n = 2
Output: 2
Explanation: 
The first beautiful arrangement is [1,2]:
    - perm[1] = 1 is divisible by i = 1
    - perm[2] = 2 is divisible by i = 2
The second beautiful arrangement is [2,1]:
    - perm[1] = 2 is divisible by i = 1
    - i = 2 is divisible by perm[2] = 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация и подготовка массива:
Создайте массив чисел от 1 до N и инициализируйте счетчик красивых перестановок.
Создайте функцию для перестановки элементов массива.

2⃣ Рекурсивное создание перестановок и проверка условий:
Напишите рекурсивную функцию для создания всех возможных перестановок массива, начиная с текущей позиции l.
На каждом шаге перестановки проверяйте, удовлетворяет ли текущий элемент условиям делимости. Если условие выполняется, продолжайте создание перестановок рекурсивно для следующей позиции.

3⃣ Возврат результата:
В основной функции вызовите рекурсивную функцию с начальной позицией 0 и верните значение счетчика красивых перестановок.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.count = 0

    def countArrangement(self, N: int) -> int:
        nums = list(range(1, N + 1))
        self.permute(nums, 0)
        return self.count
    
    def permute(self, nums, l):
        if l == len(nums):
            self.count += 1
        for i in range(l, len(nums)):
            nums[i], nums[l] = nums[l], nums[i]
            if nums[l] % (l + 1) == 0 or (l + 1) % nums[l] == 0:
                self.permute(nums, l + 1)
            nums[i], nums[l] = nums[l], nums[i]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 238. Product of Array Except Self

Дан массив целых чисел nums, верните массив answer такой, что answer[i] равен произведению всех элементов массива nums, кроме nums[i].

Произведение любого префикса или суффикса массива nums гарантированно помещается в 32-битное целое число.

Вы должны написать алгоритм, который работает за время O(n) и не использует операцию деления.

Пример:

Input: nums = [1,2,3,4]
Output: [24,12,8,6]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация массивов L и R: Инициализируйте два пустых массива L и R. Массив L будет содержать произведение всех чисел слева от i, а массив R будет содержать произведение всех чисел справа от i. Заполните массив L, установив L[0] равным 1, а для остальных элементов используйте формулу L[i] = L[i-1] * nums[i-1]. Заполните массив R, установив R[length-1] равным 1, а для остальных элементов используйте формулу R[i] = R[i+1] * nums[i+1].

2⃣Заполнение массивов L и R: Пройдите два цикла для заполнения массивов L и R. В первом цикле заполните массив L, начиная с L[0] и двигаясь вправо. Во втором цикле заполните массив R, начиная с R[length-1] и двигаясь влево.

3⃣Формирование результата: Пройдите по исходному массиву и для каждого элемента i вычислите произведение всех элементов, кроме nums[i], используя L[i] * R[i]. Сохраните результат в массиве answer и верните его.

😎 Решение:

class Solution:
    def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        length = len(nums)
        L = [1] * length
        R = [1] * length
        answer = [1] * length

        for i in range(1, length):
            L[i] = nums[i - 1] * L[i - 1]

        for i in range(length - 2, -1, -1):
            R[i] = nums[i + 1] * R[i + 1]

        for i in range(length):
            answer[i] = L[i] * R[i]

        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 527. Word Abbreviation

Дано массив уникальных строк words, верните минимально возможные сокращения для каждого слова.

Правила сокращения строки следующие:
Первоначальное сокращение для каждого слова: первый символ, затем количество символов между первым и последним символом, затем последний символ.
Если более одного слова имеют одинаковое сокращение, выполните следующее:
Увеличьте префикс (символы в первой части) каждого из их сокращений на 1.
Например, начнем с слов ["abcdef", "abndef"], оба изначально сокращены как "a4f". Последовательность операций будет следующей: ["a4f", "a4f"] -> ["ab3f", "ab3f"] -> ["abc2f", "abn2f"].
Эта операция повторяется до тех пор, пока каждое сокращение не станет уникальным.
В конце, если сокращение не сделало слово короче, оставьте его в исходном виде.

Пример:

Input: words = ["like","god","internal","me","internet","interval","intension","face","intrusion"]
Output: ["l2e","god","internal","me","i6t","interval","inte4n","f2e","intr4n"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация и создание начальных сокращений:
Создайте массив для хранения сокращений и массив для отслеживания длины префикса каждого слова.
Для каждого слова создайте начальное сокращение с использованием первого символа, количества символов между первым и последним символом и последнего символа.

2⃣Обработка коллизий:
Для каждого слова проверьте, не совпадает ли его сокращение с уже существующими сокращениями.
Если сокращение не уникально, увеличьте длину префикса и повторите проверку.

3⃣ Возврат результата:
Верните окончательные сокращения для каждого слова, убедившись, что они минимально возможны и уникальны.

😎 Решение:

class Solution:
    def wordsAbbreviation(self, words: List[str]) -> List[str]:
        n = len(words)
        ans = [self.abbrev(word, 0) for word in words]
        prefix = [0] * n

        for i in range(n):
            while True:
                dupes = set()
                for j in range(i + 1, n):
                    if ans[i] == ans[j]:
                        dupes.add(j)

                if not dupes:
                    break

                dupes.add(i)
                for k in dupes:
                    prefix[k] += 1
                    ans[k] = self.abbrev(words[k], prefix[k])

        return ans

    def abbrev(self, word: str, i: int) -> str:
        n = len(word)
        if n - i <= 3:
            return word
        return word[:i + 1] + str(n - i - 2) + word[-1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 239. Sliding Window Maximum

Вам дан массив целых чисел nums. Существует скользящее окно размера k, которое перемещается с самого левого конца массива до самого правого. Вы можете видеть только k чисел в окне. Каждый раз скользящее окно перемещается вправо на одну позицию.

Верните максимальные значения скользящего окна.

Пример:

Input: nums = [1], k = 1
Output: [1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и заполнение первой части окна:
Создайте двустороннюю очередь dq для хранения индексов элементов и список res для хранения результатов.
Пройдите по первым k элементам массива nums (от i = 0 до k - 1). Для каждого элемента:
Удалите из dq все элементы, которые меньше или равны текущему элементу nums[i].
Добавьте текущий индекс i в конец dq.
Добавьте в res максимальный элемент первого окна, который находится в nums[dq[0]].

2⃣Сканирование оставшейся части массива:
Пройдите по оставшимся элементам массива nums (от i = k до n - 1). Для каждого элемента:
Если индекс элемента на передней части dq равен i - k, удалите этот элемент из dq, так как он выходит за пределы текущего окна.
Удалите из dq все элементы, которые меньше или равны текущему элементу nums[i].
Добавьте текущий индекс i в конец dq.
Добавьте в res максимальный элемент текущего окна, который находится в nums[dq[0]].

3⃣Возвращение результата:
Верните список res, содержащий максимальные элементы для каждого скользящего окна.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        dq = collections.deque()
        res = []

        for i in range(k):
            while dq and nums[i] >= nums[dq[-1]]:
                dq.pop()
            dq.append(i)
        res.append(nums[dq[0]])

        for i in range(k, len(nums)):
            if dq[0] == i - k:
                dq.popleft()
            while dq and nums[i] >= nums[dq[-1]]:
                dq.pop()
            dq.append(i)
            res.append(nums[dq[0]])

        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 528. Random Pick with Weight

Вам дан массив положительных целых чисел w, где w[i] описывает вес индекса i.
Вам нужно реализовать функцию pickIndex(), которая случайным образом выбирает индекс в диапазоне [0, w.length - 1] (включительно) и возвращает его. Вероятность выбора индекса i равна w[i] / sum(w).

Например, если w = [1, 3], вероятность выбора индекса 0 составляет 1 / (1 + 3) = 0.25 (т.е. 25%), а вероятность выбора индекса 1 составляет 3 / (1 + 3) = 0.75 (т.е. 75%).

Пример:

Input
["Solution","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex"]
[[[1,3]],[],[],[],[],[]]
Output
[null,1,1,1,1,0]

Explanation
Solution solution = new Solution([1, 3]);
solution.pickIndex(); // return 1. It is returning the second element (index = 1) that has a probability of 3/4.
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 0. It is returning the first element (index = 0) that has a probability of 1/4.

Since this is a randomization problem, multiple answers are allowed.
All of the following outputs can be considered correct:
[null,1,1,1,1,0]
[null,1,1,1,1,1]
[null,1,1,1,0,0]
[null,1,1,1,0,1]
[null,1,0,1,0,0]
......
and so on.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация и предобработка весов:
В конструкторе создайте массив накопительных сумм prefixSums, где каждая позиция будет содержать сумму всех предыдущих весов до текущего индекса включительно.
Также в конструкторе сохраните общую сумму весов totalSum.

2⃣ Генерация случайного числа и выбор индекса:
В функции pickIndex() сгенерируйте случайное число в диапазоне от 0 до общей суммы весов totalSum.
Используйте линейный поиск, чтобы найти первый индекс в prefixSums, который больше или равен сгенерированному числу.

3⃣ Возврат результата:
Верните найденный индекс.

😎 Решение:

import random

class Solution:
    def __init__(self, w: List[int]):
        self.prefixSums = []
        prefixSum = 0
        for weight in w:
            prefixSum += weight
            self.prefixSums.append(prefixSum)
        self.totalSum = prefixSum

    def pickIndex(self) -> int:
        target = self.totalSum * random.random()
        for i, prefixSum in enumerate(self.prefixSums):
            if target < prefixSum:
                return i
        return len(self.prefixSums) - 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 530. Minimum Absolute Difference in BST

Дано корень бинарного дерева поиска (BST), верните минимальную абсолютную разницу между значениями любых двух разных узлов в дереве.

Пример:

Input: root = [4,2,6,1,3]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Обход дерева в порядке возрастания (инфиксный обход):
Создайте список inorderNodes для хранения значений узлов.
Выполните инфиксный обход дерева, добавляя значения узлов в список.

2⃣ Нахождение минимальной разницы:
Создайте переменную minDifference и инициализируйте её бесконечностью.
Пройдите по списку inorderNodes, начиная с индекса 1, и найдите минимальную абсолютную разницу между последовательными элементами.

3⃣ Возврат результата:
Верните minDifference.

😎 Решение:

class Solution:
    def getMinimumDifference(self, root: TreeNode) -> int:
        inorderNodes = []
        self.inorderTraversal(root, inorderNodes)
        minDifference = float('inf')
        for i in range(1, len(inorderNodes)):
            minDifference = min(minDifference, inorderNodes[i] - inorderNodes[i - 1])
        return minDifference

    def inorderTraversal(self, node: TreeNode, inorderNodes: List[int]) -> None:
        if not node:
            return
        self.inorderTraversal(node.left, inorderNodes)
        inorderNodes.append(node.val)
        self.inorderTraversal(node.right, inorderNodes)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 540. Single Element in a Sorted Array

Дан отсортированный массив, состоящий только из целых чисел, где каждый элемент встречается ровно дважды, кроме одного элемента, который встречается ровно один раз.

Верните единственный элемент, который встречается только один раз.

Ваше решение должно работать за время O(log n) и использовать O(1) памяти.

Пример:

Input: nums = [1,1,2,3,3,4,4,8,8]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начиная с первого элемента, итерируемся через каждый второй элемент, проверяя, является ли следующий элемент таким же, как текущий. Если нет, то текущий элемент — это искомый элемент.

2⃣Если доходим до последнего элемента, то он является искомым элементом. Обрабатываем этот случай после завершения цикла, чтобы избежать выхода за пределы массива.

3⃣Возвращаем найденный элемент.

😎 Решение:

class Solution:
    def singleNonDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
        for i in range(0, len(nums) - 1, 2):
            if nums[i] != nums[i + 1]:
                return nums[i]
        return nums[-1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний