#Hard
Задача: 600. Non-negative Integers without Consecutive Ones

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

#medium
Задача: 633. Sum of Square Numbers

Учитывая целое неотрицательное число c, решите, существуют ли два целых числа a и b такие, что a2 + b2 = c.

Пример:

Input: c = 5
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка границ: Проверьте, если c меньше 0, немедленно верните false, так как сумма квадратов двух целых чисел не может быть отрицательной.

2⃣Инициализация указателей: Используйте два указателя a и b. Инициализируйте a на 0 и b на значение квадратного корня из c.
Поиск решения: Используйте цикл для поиска a и b, таких что a^2 + b^2 == c:
Если a^2 + b^2 равно c, верните true.
Если a^2 + b^2 меньше c, увеличьте a на 1.
Если a^2 + b^2 больше c, уменьшите b на 1.

3⃣Возвращение результата: Если цикл завершится без нахождения подходящих a и b, верните false.

😎 Решение:

import math

def judgeSquareSum(c: int) -> bool:
    a = 0
    b = int(math.sqrt(c))
    while a <= b:
        total = a * a + b * b
        if total == c:
            return true
        elif total < c:
            a += 1
        else:
            b -= 1
    return false

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 513. Find Bottom Left Tree Value

Дан корень двоичного дерева, верните самое левое значение в последней строке дерева.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменную maxDepth для хранения глубины нижнего уровня дерева. Инициализируйте переменную bottomLeftValue для хранения самого левого значения в последней строке дерева.

2⃣Реализуйте рекурсивную функцию dfs, которая обходит дерево и находит самое левое значение в последней строке дерева. Параметры функции: current (текущий узел) и depth (его глубина). Проверьте, пуст ли текущий узел. Если да, то вернитесь.

3⃣Проверьте, превышает ли текущая глубина глобальную переменную maxDepth. Если да, это значит, что мы нашли новый уровень. Установите maxDepth в значение текущей глубины. Установите bottomLeftValue в значение текущего узла. Рекурсивно вызовите dfs для левого поддерева текущего узла, увеличив глубину на один. Рекурсивно вызовите dfs для правого поддерева текущего узла, увеличив глубину на один. Вызовите dfs с корнем и начальной глубиной 0. Верните bottomLeftValue.

😎 Решение:

class Solution:
    def findBottomLeftValue(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        self.maxDepth = -1
        self.bottomLeftValue = 0
        self.dfs(root, 0)
        return self.bottomLeftValue

    def dfs(self, current: TreeNode, depth: int):
        if not current:
            return
        
        if depth > self.maxDepth:
            self.maxDepth = depth
            self.bottomLeftValue = current.val

        self.dfs(current.left, depth + 1)
        self.dfs(current.right, depth + 1)
        return

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 514. Freedom Trail

В видеоигре Fallout 4 в квесте "Дорога к свободе" игрокам нужно добраться до металлического диска, называемого "Кольцо Свободы", и использовать его для набора определённого ключевого слова, чтобы открыть дверь.

Дана строка ring, представляющая код, выгравированный на внешнем кольце, и другая строка key, представляющая ключевое слово, которое нужно набрать. Верните минимальное количество шагов, чтобы набрать все символы ключевого слова.

Изначально первый символ кольца выровнен в направлении "12 часов". Вы должны набирать все символы из строки key один за другим, поворачивая кольцо по часовой или против часовой стрелки, чтобы каждый символ строки key выровнять в направлении "12 часов", а затем нажимая на центральную кнопку.

На этапе вращения кольца для набора символа key[i]:

Вы можете вращать кольцо по часовой или против часовой стрелки на одно место, что считается одним шагом. Конечная цель вращения — выровнять один из символов кольца в направлении "12 часов", и этот символ должен быть равен key[i].
Если символ key[i] уже выровнен в направлении "12 часов", нажмите центральную кнопку, чтобы набрать его, что также считается одним шагом. После нажатия вы можете начинать набирать следующий символ из key (следующий этап). Иначе, вы завершили весь набор.

Пример:

Input: ring = "godding", key = "godding"
Output: 13

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите функцию countSteps для вычисления минимального пути между двумя индексами кольца ring. Создайте переменные ringLen и keyLen для хранения длин кольца и ключа соответственно. Создайте словарь bestSteps для хранения минимального количества шагов для нахождения символа на keyIndex, когда ringIndex кольца выровнен в позиции "12 часов".

2⃣Определите функцию tryLock, которая возвращает минимальное количество шагов для набора ключевого слова. Параметры: ringIndex, keyIndex, minSteps (минимальные шаги для набора ключевого слова на данный момент). Проверьте, равен ли keyIndex значению keyLen; если да, верните 0. Проверьте, есть ли пара (ringIndex, keyIndex) в bestSteps. Если есть, верните bestSteps[ringIndex][keyIndex]. Пройдите по каждому charIndex в ring. Если ring[charIndex] равен key[keyIndex], вычислите totalSteps, добавляя результат countSteps, единицу (нажатие центральной кнопки) и результат tryLock для следующего символа в key. Сохраните минимальное значение между totalSteps и текущим minSteps в minSteps. Сохраните minSteps для (ringIndex, keyIndex) в bestSteps.

3⃣Вызовите tryLock(0, 0, INT_MAX), начиная с нулевого индекса ring в позиции "12 часов" и первого символа в key. Наибольшее целое число передается как последний параметр, так как путь между нулевым индексом ring и первым символом key еще не определен.

😎 Решение:

class Solution:
    def findRotateSteps(self, ring: str, key: str) -> int:
        ring_len = len(ring)
        key_len = len(key)
        best_steps = {}

        def count_steps(curr, next):
            steps_between = abs(curr - next)
            steps_around = ring_len - steps_between
            return min(steps_between, steps_around)

        def try_lock(ring_index, key_index):
            if (ring_index, key_index) in best_steps:
                return best_steps[(ring_index, key_index)]
            
            if key_index == key_len:
                best_steps[(ring_index, key_index)] = 0
                return 0
            
            min_steps = float('inf')
            for char_index in range(ring_len):
                if ring[char_index] == key[key_index]:
                    min_steps = min(min_steps, 
                                    count_steps(ring_index, char_index)
                                    + 1
                                    + try_lock(char_index, key_index + 1))
            
            best_steps[(ring_index, key_index)] = min_steps
            return min_steps

        return try_lock(0, 0)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 515. Find Largest Value in Each Tree Row

Дан корень двоичного дерева, верните массив наибольших значений в каждой строке дерева (индексация с 0).

Пример:

Input: root = [1,3,2,5,3,null,9]
Output: [1,3,9]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если корень дерева равен null (пустое дерево), верните пустой список. Инициализируйте список ans для хранения результатов и очередь с корнем дерева для выполнения поиска в ширину (BFS).

2⃣Выполните BFS, пока очередь не пуста: инициализируйте currMax минимальным значением и сохраните длину очереди в currentLength. Повторите currentLength раз: удалите узел из очереди, обновите currMax, если значение узла больше. Для каждого дочернего узла, если он не равен null, добавьте его в очередь.

3⃣Добавьте currMax в ans. Верните ans.

😎 Решение:

from collections import deque
from typing import List, Optional

class Solution:
    def largestValues(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
        if not root:
            return []
        
        ans = []
        queue = deque([root])
        
        while queue:
            current_length = len(queue)
            curr_max = float("-inf")
            
            for _ in range(current_length):
                node = queue.popleft()
                curr_max = max(curr_max, node.val)
                if node.left:
                    queue.append(node.left)
                if node.right:
                    queue.append(node.right)
            
            ans.append(curr_max)
        
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 516. Longest Palindromic Subsequence

Дана строка s, найдите длину самой длинной палиндромной подпоследовательности в s.

Подпоследовательность — это последовательность, которую можно получить из другой последовательности путем удаления некоторых или ни одного элемента без изменения порядка оставшихся элементов.

Пример:

Input: s = "bbbab"
Output: 4
Explanation: One possible longest palindromic subsequence is "bbbb".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте целочисленную переменную n и инициализируйте её размером строки s. Создайте двумерный массив memo размером n на n, где memo[i][j] содержит длину самой длинной палиндромной подпоследовательности подстроки, сформированной от индекса i до j в s.

2⃣Верните lps(s, 0, n - 1, memo), где lps — это рекурсивный метод с четырьмя параметрами: s, начальный индекс подстроки как i, конечный индекс подстроки как j и memo. Если memo[i][j] != 0, это означает, что мы уже решили эту подзадачу, поэтому возвращаем memo[i][j]. Если i > j, строка пуста, возвращаем 0. Если i == j, это подстрока, содержащая один символ, возвращаем 1.

3⃣Если первый и последний символы совпадают, т.е. s[i] == s[j], включаем эти два символа в палиндромную подпоследовательность и добавляем её к самой длинной палиндромной подпоследовательности, сформированной с использованием подстроки от индекса i + 1 до j - 1. Выполняем memo[i][j] = lps(s, i + 1, j - 1, memo) + 2. Если первый и последний символы не совпадают, рекурсивно ищем самую длинную палиндромную подпоследовательность в обеих подстроках, сформированных после игнорирования первого и последнего символов. Выбираем максимум из этих двух и выполняем memo[i][j] = max(lps(s, i + 1, j, memo), lps(s, i, j - 1, memo)). Возвращаем memo[i][j].

😎 Решение:

class Solution:
    def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        memo = {}
        
        def lps(l, r):
            if (l, r) in memo:
                return memo[(l, r)]
            if l > r:
                return 0
            if l == r:
                return 1

            if s[l] == s[r]:
                memo[(l, r)] = lps(l + 1, r - 1) + 2
            else:
                memo[(l, r)] = max(lps(l, r - 1), lps(l + 1, r))
            return memo[(l, r)]

        return lps(0, n - 1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 517. Super Washing Machines

У вас есть n супер стиральных машин, расположенных в одну линию. Изначально каждая стиральная машина содержит некоторое количество платьев или пуста.

За один ход вы можете выбрать любые m (1 <= m <= n) стиральные машины и одновременно передать одно платье из каждой выбранной машины в одну из её соседних стиральных машин.

Дан целочисленный массив machines, представляющий количество платьев в каждой стиральной машине слева направо по линии. Верните минимальное количество ходов, необходимых для того, чтобы во всех стиральных машинах стало одинаковое количество платьев. Если это невозможно, верните -1.

Пример:

Input: machines = [1,0,5]
Output: 3
Explanation:
1st move:    1     0 <-- 5    =>    1     1     4
2nd move:    1 <-- 1 <-- 4    =>    2     1     3
3rd move:    2     1 <-- 3    =>    2     2     2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверьте, можно ли решить задачу: длина массива machines должна быть делителем суммы элементов массива machines. Если нет, верните -1. Вычислите количество платьев, которое должно быть в каждой машине: dresses_per_machine = sum(machines) / len(machines). Нормализуйте задачу, заменив количество платьев в каждой машине на количество платьев, которые нужно удалить из этой машины (может быть отрицательное значение).

2⃣Инициализируйте переменные curr_sum, max_sum и res нулем. Итеративно пройдитесь по всем машинам m в массиве machines, обновляя curr_sum и max_sum на каждом шагу: curr_sum += m, max_sum = max(max_sum, abs(curr_sum)).

3⃣Обновляйте результат res на каждом шагу: res = max(res, max_sum, m). Верните res.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMinMoves(self, machines: List[int]) -> int:
        n = len(machines)
        dressTotal = sum(machines)
        if dressTotal % n != 0:
            return -1
        
        dressPerMachine = dressTotal // n
        machines = [m - dressPerMachine for m in machines]

        currSum = maxSum = res = 0
        for m in machines:
            currSum += m
            maxSum = max(maxSum, abs(currSum))
            res = max(res, maxSum, m)
        
        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 518. Coin Change II

Вам дан целочисленный массив coins, представляющий монеты разных номиналов, и целое число amount, представляющее общую сумму денег.

Верните количество комбинаций, которые составляют эту сумму. Если эту сумму нельзя составить никакой комбинацией монет, верните 0.

Предположим, что у вас есть бесконечное количество каждой монеты.

Ответ гарантированно вписывается в знаковое 32-битное целое число.

Пример:

Input: amount = 5, coins = [1,2,5]
Output: 4
Explanation: there are four ways to make up the amount:
5=5
5=2+2+1
5=2+1+1+1
5=1+1+1+1+1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте двумерный массив memo с n строками и amount + 1 столбцами. Инициализируйте значения -1, чтобы указать, что подзадача еще не решена. Реализуйте рекурсивный метод numberOfWays, который принимает два параметра: индекс i текущей рассматриваемой монеты и оставшуюся сумму, которую нужно составить. Он возвращает количество способов составить сумму, используя монеты, начиная с индекса i до последней монеты.

2⃣Если amount == 0, верните 1. Мы можем выбрать один способ, не выбирая ни одной монеты, чтобы составить сумму 0. Если i == n, у нас не осталось монет для составления суммы, верните 0. Если эта подзадача уже решена, т.е. memo[i][amount] != -1, верните memo[i][amount]. Если значение текущей монеты превышает сумму, мы не можем её использовать. Рекурсивно вызовите numberOfWays(i + 1, amount), присвойте результат memo[i][amount] и верните его.

3⃣В противном случае, добавьте общее количество способов составить сумму, как выбирая текущую монету, так и игнорируя её. Сложите значения numberOfWays(i, amount - coins[i]) и numberOfWays(i + 1, amount), сохраните результат в memo[i][amount] и верните его. Верните numberOfWays(0, amount), ответ на исходную задачу.

😎 Решение:

class Solution:
    def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int:
        def numberOfWays(i: int, amount: int) -> int:
            if amount == 0:
                return 1
            if i == len(coins):
                return 0
            if memo[i][amount] != -1:
                return memo[i][amount]

            if coins[i] > amount:
                memo[i][amount] = numberOfWays(i + 1, amount)
            else:
                memo[i][amount] = numberOfWays(i, amount - coins[i]) + numberOfWays(i + 1, amount)
            
            return memo[i][amount]

        memo = [[-1] * (amount + 1) for _ in range(len(coins))]
        return numberOfWays(0, amount)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 520. Detect Capital

Мы определяем правильное использование заглавных букв в слове, когда выполняется одно из следующих условий:

Все буквы в этом слове заглавные, как "USA".
Все буквы в этом слове строчные, как "leetcode".
Только первая буква в этом слове заглавная, как "Google".
Дана строка word. Верните true, если использование заглавных букв в ней правильное.

Пример:

Input: word = "USA"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Шаблон для первого случая в регулярном выражении: [A-Z]*, где [A-Z] соответствует одной заглавной букве от 'A' до 'Z', а * означает повторение предыдущего шаблона 0 или более раз. Этот шаблон представляет "Все заглавные буквы".

2⃣Шаблон для второго случая в регулярном выражении: [a-z]*, где [a-z] соответствует одной строчной букве от 'a' до 'z'. Этот шаблон представляет "Все строчные буквы". Шаблон для третьего случая в регулярном выражении: [A-Z][a-z]*, где первая буква заглавная, а остальные строчные.

3⃣Объедините эти три шаблона: [A-Z]*|[a-z]*|[A-Z][a-z]*, где | означает "или". Мы можем объединить второй и третий случай, получив . [a-z]*, где . соответствует любому символу. Итоговый шаблон: [A-Z]*|.[a-z]*.

😎 Решение:

import re

class Solution:
    def detectCapitalUse(self, word: str) -> bool:
        return re.fullmatch(r"[A-Z]*|.[a-z]*", word) is not None

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 521. Longest Uncommon Subsequence I

Даны две строки a и b. Верните длину самой длинной несообщей подпоследовательности между a и b. Если такой несообщей подпоследовательности не существует, верните -1.

Несообщая подпоследовательность между двумя строками — это строка, которая является подпоследовательностью только одной из них.

Пример:

Input: a = "aba", b = "cdc"
Output: 3
Explanation: One longest uncommon subsequence is "aba" because "aba" is a subsequence of "aba" but not "cdc".
Note that "cdc" is also a longest uncommon subsequence.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если строка a равна строке b, верните -1, так как не существует несообщей подпоследовательности.

2⃣В противном случае: Вычислите длины строк a и b. Верните длину более длинной строки.

😎 Решение:

class Solution:
    def findLUSlength(self, a: str, b: str) -> int:
        if a == b:
            return -1
        else:
            return max(len(a), len(b))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#Easy
Задача: 604. Design Compressed String Iterator

Разработайте и реализуйте структуру данных для итератора сжатой строки. Данная сжатая строка будет в виде каждой буквы, за которой следует положительное целое число, представляющее количество этой буквы в оригинальной несжатой строке.

Реализуйте класс StringIterator:

- next(): Возвращает следующий символ, если в оригинальной строке еще остались несжатые символы, в противном случае возвращает пробел.
- hasNext(): Возвращает true, если в оригинальной строке остались символы, которые нужно распаковать, в противном случае возвращает false.

Пример:

Input
["StringIterator", "next", "next", "next", "next", "next", "next", "hasNext", "next", "hasNext"]
[["L1e2t1C1o1d1e1"], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
Output
[null, "L", "e", "e", "t", "C", "o", true, "d", true]

Explanation
StringIterator stringIterator = new StringIterator("L1e2t1C1o1d1e1");
stringIterator.next(); // return "L"
stringIterator.next(); // return "e"
stringIterator.next(); // return "e"
stringIterator.next(); // return "t"
stringIterator.next(); // return "C"
stringIterator.next(); // return "o"
stringIterator.hasNext(); // return True
stringIterator.next(); // return "d"
stringIterator.hasNext(); // return True

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Предварительная обработка
Мы заранее создаем несжатую строку. Для этого проходим по данному сжатому строковому представлению и добавляем несжатые буквы для каждой сжатой буквы в результирующий строковый строитель res. Чтобы найти количество несжатых букв, мы проходим по данному сжатому строковому представлению. Когда находим букву, определяем следующее за ней число, используя десятичную арифметику. Таким образом, получаем два элемента (букву и количество), необходимые для формирования текущего фрагмента несжатой строки.

2⃣Операция next()
Начинаем с проверки, есть ли еще несжатые буквы в строке. Если нет, hasNext() возвращает False, а next() возвращает пробел (' '). В противном случае возвращаем букву, на которую указывает ptr, указывающий на следующую букву для возврата. Перед возвратом буквы также обновляем ptr, чтобы указывать на следующую букву в res.

3⃣Операция hasNext()
Если указатель ptr выходит за пределы массива res, это указывает на то, что больше несжатых букв нет. В этом случае возвращаем False. В противном случае возвращаем True.

😎 Решение:

class StringIterator:
    def __init__(self, s: str):
        self.res = []
        self.ptr = 0
        i = 0
        while i < len(s):
            ch = s[i]
            i += 1
            num = 0
            while i < len(s) and s[i].isdigit():
                num = num * 10 + int(s[i])
                i += 1
            self.res.extend([ch] * num)

    def next(self) -> str:
        if not self.hasNext():
            return ' '
        char = self.res[self.ptr]
        self.ptr += 1
        return char

    def hasNext(self) -> bool:
        return self.ptr < len(self.res)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 523. Continuous Subarray Sum

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

Хороший подмассив — это подмассив, который:

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

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

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

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

2⃣Итеративно пройдите по всем элементам массива nums.

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

😎 Решение:

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

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

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

        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 524. Longest Word in Dictionary through Deleting


Даны строка s и массив строк dictionary. Верните самую длинную строку из dictionary, которую можно сформировать, удаляя некоторые символы из данной строки s. Если возможных результатов несколько, верните самое длинное слово с наименьшим лексикографическим порядком. Если возможного результата нет, верните пустую строку.

Пример:

Input: s = "abpcplea", dictionary = ["ale","apple","monkey","plea"]
Output: "apple"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменную для хранения самой длинной строки, соответствующей критериям. Пройдите по каждой строке x в неотсортированном массиве dictionary и проверьте, является ли x подпоследовательностью строки s.

2⃣Если строка x является подпоследовательностью, сравните её с текущей самой длинной строкой по длине. Если длина x больше или равна длине текущей самой длинной строки и она меньше текущей строки в лексикографическом порядке (если равны по длине), обновите текущую самую длинную строку.

3⃣После рассмотрения всех строк в dictionary, верните найденную строку. Если ни одна строка не подошла, верните пустую строку.

😎 Решение:

class Solution:
    def isSubsequence(self, x: str, y: str) -> bool:
        j = 0
        for i in range(len(y)):
            if j < len(x) and x[j] == y[i]:
                j += 1
        return j == len(x)

    def findLongestWord(self, s: str, d: List[str]) -> str:
        max_str = ""
        for str in d:
            if self.isSubsequence(str, s):
                if len(str) > len(max_str) or (len(str) == len(max_str) and str < max_str):
                    max_str = str
        return max_str

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#Easy
Задача: 605. Can Place Flowers

У вас есть длинная клумба, на которой некоторые участки засажены, а некоторые нет. Однако цветы нельзя сажать на соседних участках.

Дан целочисленный массив flowerbed, содержащий 0 и 1, где 0 означает пустой участок, а 1 — занятый участок, и целое число n. Верните true, если n новых цветов можно посадить на клумбе, не нарушая правила о соседних цветах, и false в противном случае.

Пример:

Input: flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Решение очень простое. Мы можем определить максимальное количество дополнительных цветов, count, которые можно посадить для данного расположения клумбы. Для этого мы проходим по всем элементам массива flowerbed и находим те элементы, которые равны 0 (означает пустую позицию).

2⃣Для каждого такого элемента проверяем, пусты ли обе его соседние позиции. Если да, мы можем посадить цветок в текущей позиции, не нарушая правило соседних цветов. Для первого и последнего элементов не нужно проверять предыдущие и следующие соседние позиции соответственно.

3⃣Если полученное количество count больше или равно n, требуемому количеству цветов для посадки, мы можем посадить n цветов на пустые места, иначе - нет.

😎 Решение:

class Solution:
    def canPlaceFlowers(self, flowerbed: List[int], n: int) -> bool:
        count = 0
        for i in range(len(flowerbed)):
            if flowerbed[i] == 0:
                empty_left = i == 0 or flowerbed[i - 1] == 0
                empty_right = i == len(flowerbed) - 1 or flowerbed[i + 1] == 0
                if empty_left and empty_right:
                    flowerbed[i] = 1
                    count += 1
        return count >= n

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#Medium
Задача: 606. Construct String from Binary Tree

Дано корневой узел бинарного дерева, ваша задача — создать строковое представление дерева, следуя определенным правилам форматирования. Представление должно быть основано на прямом обходе бинарного дерева и должно соответствовать следующим требованиям:

Представление узлов: Каждый узел в дереве должен быть представлен его целочисленным значением.

Скобки для дочерних узлов: Если у узла есть хотя бы один дочерний узел (левый или правый), его дочерние узлы должны быть представлены в скобках. Конкретно:

- Если у узла есть левый дочерний узел, значение левого дочернего узла должно быть заключено в скобки сразу после значения узла.
- Если у узла есть правый дочерний узел, значение правого дочернего узла также должно быть заключено в скобки. Скобки для правого дочернего узла должны следовать за скобками для левого дочернего узла.

Пропуск пустых скобок: Любые пустые пары скобок (т.е. ()) должны быть опущены в окончательном строковом представлении дерева, за одним исключением: когда у узла есть правый дочерний узел, но нет левого дочернего узла. В таких случаях вы должны включить пустую пару скобок, чтобы указать на отсутствие левого дочернего узла. Это гарантирует, что однозначное соответствие между строковым представлением и исходной структурой бинарного дерева сохраняется.

В итоге, пустые пары скобок должны быть опущены, когда у узла есть только левый дочерний узел или нет дочерних узлов. Однако, когда у узла есть правый дочерний узел, но нет левого дочернего узла, пустая пара скобок должна предшествовать представлению правого дочернего узла, чтобы точно отразить структуру дерева.

Пример:

Input: root = [1,2,3,4]
Output: "1(2(4))(3)"
Explanation: Originally, it needs to be "1(2(4)())(3()())", but you need to omit all the empty parenthesis pairs. And it will be "1(2(4))(3)".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и рекурсия
Начинаем с корневого узла бинарного дерева и выполняем прямой обход (preorder traversal) с использованием рекурсии. Для каждого узла добавляем его значение к строке результата.

2⃣Обработка дочерних узлов
Случай 1: Если у узла есть оба дочерних узла (левый и правый), оборачиваем результаты прямого обхода для обоих дочерних узлов в скобки. Случай 2: Если у узла нет дочерних узлов, пропускаем скобки для них. Случай 3: Если у узла есть только левый дочерний узел, обходим его и добавляем результат в скобках, пропуская пустые скобки для правого дочернего узла. Случай 4: Если у узла есть только правый дочерний узел, добавляем пустые скобки для левого дочернего узла и обходим правый дочерний узел, добавляя его результат в скобках.

3⃣Объединение результатов
Собираем результаты для каждого узла, учитывая все упомянутые случаи, чтобы получить строковое представление дерева.

😎 Решение:

class Solution:
    def tree2str(self, t: TreeNode) -> str:
        def dfs(t):
            if not t:
                return ""
            res = str(t.val)
            if not t.left and not t.right:
                return res
            res += f"({dfs(t.left)})"
            if t.right:
                res += f"({dfs(t.right)})"
            return res
        return dfs(t)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 525. Contiguous Array


Дан бинарный массив nums. Верните максимальную длину непрерывного подмассива с равным количеством 0 и 1.

Пример:

Input: nums = [0,1]
Output: 2
Explanation: [0, 1] is the longest contiguous subarray with an equal number of 0 and 1.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменную count для отслеживания разности между количеством 1 и 0, и переменную max_length для хранения максимальной длины подмассива. Создайте хеш-таблицу map для хранения первых встреч каждого значения count. Добавьте начальное значение (0, -1) в хеш-таблицу.

2⃣Итеративно пройдите по массиву nums. На каждой итерации обновляйте значение count (увеличивайте на 1 для 1 и уменьшайте на 1 для 0). Если текущее значение count уже существует в хеш-таблице, вычислите длину подмассива между текущим индексом и индексом из хеш-таблицы. Обновите max_length, если текущий подмассив длиннее.

3⃣Если текущее значение count не существует в хеш-таблице, добавьте его с текущим индексом. После завершения итерации верните max_length.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
        count_map = {0: -1}
        max_length = 0
        count = 0
        
        for i, num in enumerate(nums):
            count += 1 if num == 1 else -1
            
            if count in count_map:
                max_length = max(max_length, i - count_map[count])
            else:
                count_map[count] = i
        
        return max_length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 353. Design Snake Game

Разработайте игру "Змейка", которая играется на устройстве с экраном размером height x width. Поиграйте в игру онлайн, если вы не знакомы с ней.

Змейка изначально находится в верхнем левом углу (0, 0) с длиной в 1 единицу.
Вам дан массив food, где food[i] = (ri, ci) представляет собой строку и столбец позиции пищи, которую змейка может съесть. Когда змейка съедает кусочек пищи, ее длина и очки игры увеличиваются на 1.
Каждый кусочек пищи появляется по очереди на экране, то есть второй кусочек пищи не появится, пока змейка не съест первый кусочек пищи.
Когда кусочек пищи появляется на экране, гарантируется, что он не появится на блоке, занятом змейкой.
Игра заканчивается, если змейка выходит за пределы экрана (врезается в стену) или если ее голова занимает пространство, которое занимает ее тело после движения (например, змейка длиной 4 не может врезаться в себя).

Реализуйте класс SnakeGame:
SnakeGame(int width, int height, int[][] food) Инициализирует объект с экраном размером height x width и позициями пищи.
int move(String direction) Возвращает счет игры после применения одного движения змейки в направлении. Если игра окончена, верните -1.

Пример:

Input
["SnakeGame", "move", "move", "move", "move", "move", "move"]
[[3, 2, [[1, 2], [0, 1]]], ["R"], ["D"], ["R"], ["U"], ["L"], ["U"]]
Output
[null, 0, 0, 1, 1, 2, -1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте объекты игры, такие как экран, еда, положение змейки и счетчик, в конструкторе.

2⃣Реализуйте функцию для вычисления нового положения головы змейки на основе направления движения.

3⃣Обновите положение змейки и проверьте условия завершения игры. Верните текущий счет или -1, если игра закончена.

😎 Решение:

class SnakeGame:
    def __init__(self, width, height, food):
        self.width = width
        self.height = height
        self.food = food
        self.score = 0
        self.snake = [(0, 0)]
        self.snake_set = set([(0, 0)])
        self.food_index = 0

    def move(self, direction):
        head = self.snake[0]
        new_head = list(head)

        if direction == "U":
            new_head[0] -= 1
        elif direction == "D":
            new_head[0] += 1
        elif direction == "L":
            new_head[1] -= 1
        elif direction == "R":
            new_head[1] += 1

        new_head = tuple(new_head)

        if new_head[0] < 0 or new_head[0] >= self.height or new_head[1] < 0 or new_head[1] >= self.width:
            return -1

        if new_head in self.snake_set and new_head != self.snake[-1]:
            return -1

        if self.food_index < len(self.food) and new_head == tuple(self.food[self.food_index]):
            self.food_index += 1
        else:
            tail = self.snake.pop()
            self.snake_set.remove(tail)

        self.snake.insert(0, new_head)
        self.snake_set.add(new_head)

        return len(self.snake) - 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 609. Find Duplicate File in System

Получив список paths информации о каталоге, включающий путь к каталогу и все файлы с содержимым в этом каталоге, верните все дубликаты файлов в файловой системе по их путям. Вы можете вернуть ответ в любом порядке. Группа дубликатов состоит как минимум из двух файлов с одинаковым содержимым. Одна строка информации о каталоге во входном списке имеет следующий формат: "root/d1/d2/.../dm f1.txt(f1_content) f2.txt(f2_content) ... fn.txt(fn_content)" Это означает, что в каталоге "root/d1/d2/.../dm" имеется n файлов (f1.txt, f2.txt ... fn.txt) с содержимым (f1_content, f2_content ... fn_content) соответственно. Обратите внимание, что n >= 1 и m >= 0. Если m = 0, это означает, что каталог является только корневым. На выходе получается список групп дублирующихся путей к файлам. Для каждой группы он содержит все пути к файлам, которые имеют одинаковое содержимое. Путь к файлу - это строка, имеющая следующий формат: "каталог_путь/имя_файла.txt".

Пример:

Input: paths = ["root/a 1.txt(abcd) 2.txt(efgh)","root/c 3.txt(abcd)","root/c/d 4.txt(efgh)","root 4.txt(efgh)"]
Output: [["root/a/2.txt","root/c/d/4.txt","root/4.txt"],["root/a/1.txt","root/c/3.txt"]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пройдите по списку путей, разберите каждый путь и соберите информацию о содержимом файлов и соответствующих им путях.

2⃣Используйте словарь для хранения списков путей файлов, сгруппированных по их содержимому.

3⃣Пройдите по словарю и соберите группы дубликатов, содержащие как минимум два пути.

😎 Решение:

def findDuplicate(paths):
    content_to_file_paths = {}
    
    for path in paths:
        parts = path.split(" ")
        root = parts[0]
        
        for part in parts[1:]:
            file_name, content = part.split("(")
            content = content[:-1]
            file_path = f"{root}/{file_name}"
            
            if content not in content_to_file_paths:
                content_to_file_paths[content] = []
            content_to_file_paths[content].append(file_path)
    
    return [file_paths for file_paths in content_to_file_paths.values() if len(file_paths) > 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 616. Add Bold Tag in String

Вам дана строка s и массив строк words. Вы должны добавить закрытую пару полужирных тегов <b> и </b>, чтобы обернуть подстроки в s, которые существуют в words. Если две такие подстроки пересекаются, вы должны обернуть их вместе только одной парой закрытых полужирных тегов. Если две подстроки, обернутые полужирными тегами, идут подряд, вы должны объединить их. Верните s после добавления полужирных тегов.

Пример:

Input: s = "abcxyz123", words = ["abc","123"]
Output: "<b>abc</b>xyz<b>123</b>"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найдите все позиции вхождений подстрок из words в строку s и пометьте эти позиции для выделения тегами <b> и </b>.

2⃣Пройдитесь по помеченным позициям, чтобы определить области, которые нужно обернуть в полужирные теги, слияя пересекающиеся и смежные области.

3⃣Постройте новую строку s, добавляя теги <b> и </b> в определенные позиции.

😎 Решение:

def addBoldTag(s, words):
    n = len(s)
    bold = [False] * n
    
    for word in words:
        start = s.find(word)
        while start != -1:
            for i in range(start, start + len(word)):
                bold[i] = True
            start = s.find(word, start + 1)
    
    result = []
    i = 0
    while i < n:
        if bold[i]:
            result.append("<b>")
            while i < n and bold[i]:
                result.append(s[i])
                i += 1
            result.append("</b>")
        else:
            result.append(s[i])
            i += 1
    
    return "".join(result)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 617. Merge Two Binary Trees

Вам даны два бинарных дерева root1 и root2. Представьте, что при наложении одного из них на другое некоторые узлы двух деревьев перекрываются, а другие - нет. Вам нужно объединить эти два дерева в новое бинарное дерево. Правило слияния таково: если два узла пересекаются, то в качестве нового значения объединенного узла используется сумма значений узлов. В противном случае в качестве узла нового дерева будет использоваться узел NOT null. Возвращается объединенное дерево. Примечание: Процесс объединения должен начинаться с корневых узлов обоих деревьев.

Пример:

Input: root1 = [1,3,2,5], root2 = [2,1,3,null,4,null,7]
Output: [3,4,5,5,4,null,7]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если один из узлов пуст (null), возвращаем другой узел. Если оба узла пустые, возвращаем null.

2⃣Если оба узла не пустые, создаем новый узел, значение которого равно сумме значений двух узлов. Рекурсивно объединяем левые и правые поддеревья.

3⃣Возвращаем новый узел, который является корнем объединенного дерева.

😎 Решение:

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

def mergeTrees(root1, root2):
    if not root1:
        return root2
    if not root2:
        return root1
    
    mergedNode = TreeNode(root1.val + root2.val)
    mergedNode.left = mergeTrees(root1.left, root2.left)
    mergedNode.right = mergeTrees(root1.right, root2.right)
    
    return mergedNode

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 621. Task Scheduler

Вам дан массив задач процессора, каждая из которых представлена буквами от A до Z, и время охлаждения, n. Каждый цикл или интервал позволяет завершить одну задачу. Задачи могут быть выполнены в любом порядке, но есть ограничение: одинаковые задачи должны быть разделены не менее чем n интервалами из-за времени охлаждения. Верните минимальное количество интервалов, необходимое для выполнения всех задач.

Пример:

Input: tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 2
Output: 8

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчитайте количество каждой задачи и найдите максимальное количество вхождений (maxFreq).

2⃣Вычислите количество интервалов, необходимых для задач с maxFreq: (maxFreq - 1) * (n + 1) + countMaxFreq, где countMaxFreq - количество задач, имеющих maxFreq.

3⃣Верните максимум между вычисленным значением и длиной массива задач, поскольку некоторые задачи могут заполнять интервал до n.

😎 Решение:

from collections import Counter

def leastInterval(tasks, n):
    task_counts = Counter(tasks)
    max_freq = max(task_counts.values())
    count_max_freq = list(task_counts.values()).count(max_freq)
    
    return max(len(tasks), (max_freq - 1) * (n + 1) + count_max_freq)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний