#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

#easy
Задача: 1496. Path Crossing

Дана строка path, где path[i] = 'N', 'S', 'E' или 'W', каждая из которых представляет движение на одну единицу на север, юг, восток или запад соответственно. Вы начинаете с точки (0, 0) на 2D плоскости и идете по пути, указанному в path.

Верните true, если путь пересекает сам себя в какой-либо точке, то есть если вы в какой-то момент окажетесь в месте, которое уже посещали ранее. В противном случае верните false.

Пример:

Input: path = "NESWW"
Output: true
Explanation: Notice that the path visits the origin twice.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных
Создать хэш-карту moves, которая сопоставляет символы 'N', 'S', 'E', 'W' с соответствующими значениями. Инициализировать множество visited с начальной точкой (0, 0). Установить начальные координаты x = 0 и y = 0.

2⃣Проход по строке path
Для каждого символа c в path получить значения (dx, dy) из moves[c]. Обновить координаты: добавить dx к x и dy к y. Проверить, содержится ли текущая точка (x, y) в visited. Если да, вернуть true. Добавить текущую точку (x, y) в visited.

3⃣Возврат результата
Если ни одна точка не пересекалась, вернуть false.

😎 Решение:

class Solution:
    def isPathCrossing(self, path: str) -> bool:
        moves = {'N': (0, 1), 'S': (0, -1), 'E': (1, 0), 'W': (-1, 0)}
        visited = {(0, 0)}
        x = y = 0
        
        for c in path:
            dx, dy = moves[c]
            x += dx
            y += dy
            if (x, y) in visited:
                return True
            visited.add((x, y))
        
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 622. Design Circular Queue

Разработайте свою реализацию круговой очереди. Круговая очередь - это линейная структура данных, в которой операции выполняются по принципу FIFO (First In First Out), а последняя позиция соединяется с первой, образуя круг. Одно из преимуществ круговой очереди заключается в том, что мы можем использовать пространство перед очередью. В обычной очереди, когда очередь становится полной, мы не можем вставить следующий элемент, даже если перед очередью есть свободное место. Но с помощью круговой очереди мы можем использовать пространство для хранения новых значений. Реализация класса MyCircularQueue: MyCircularQueue(k) Инициализирует объект с размером очереди k. int Front() Получает первый элемент из очереди. Если очередь пуста, возвращается -1. int Rear() Получает последний элемент из очереди. Если очередь пуста, возвращается -1. boolean enQueue(int value) Вставляет элемент в циклическую очередь. Возвращает true, если операция прошла успешно. boolean deQueue() Удаляет элемент из круговой очереди. Возвращает true, если операция выполнена успешно. boolean isEmpty() Проверяет, пуста ли круговая очередь. boolean isFull() Проверяет, заполнена ли круговая очередь. Вы должны решить проблему без использования встроенной структуры данных очереди в вашем языке программирования.

Пример:

Input
["MyCircularQueue", "enQueue", "enQueue", "enQueue", "enQueue", "Rear", "isFull", "deQueue", "enQueue", "Rear"]
[[3], [1], [2], [3], [4], [], [], [], [4], []]
Output
[null, true, true, true, false, 3, true, true, true, 4]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте массив фиксированного размера для хранения элементов очереди и два указателя: front для отслеживания начала очереди и rear для отслеживания конца очереди.

2⃣Реализуйте методы enQueue и deQueue для вставки и удаления элементов, обновляя указатели по круговому принципу.

3⃣Реализуйте методы Front, Rear, isEmpty и isFull для доступа к элементам и проверки состояния очереди.

😎 Решение:

class MyCircularQueue:

    def __init__(self, k: int):
        self.queue = [-1] * k
        self.front = 0
        self.rear = -1
        self.size = 0
        self.capacity = k

    def enQueue(self, value: int) -> bool:
        if self.isFull():
            return False
        self.rear = (self.rear + 1) % self.capacity
        self.queue[self.rear] = value
        self.size += 1
        return True

    def deQueue(self) -> bool:
        if self.isEmpty():
            return False
        self.front = (self.front + 1) % self.capacity
        self.size -= 1
        return True

    def Front(self) -> int:
        return -1 if self.isEmpty() else self.queue[self.front]

    def Rear(self) -> int:
        return -1 if self.isEmpty() else self.queue[self.rear]

    def isEmpty(self) -> bool:
        return self.size == 0

    def isFull(self) -> bool:
        return self.size == self.capacity

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 623. Add One Row to Tree

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

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

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

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

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

😎 Решение:

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

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 624. Maximum Distance in Arrays

Вам дано m массивов, где каждый массив отсортирован по возрастанию. Вы можете взять два целых числа из двух разных массивов (каждый массив выбирает одно) и вычислить расстояние. Мы определяем расстояние между двумя целыми числами a и b как их абсолютную разность |a - b|. Верните максимальное расстояние.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найдите минимальный элемент из всех первых элементов массивов и максимальный элемент из всех последних элементов массивов.

2⃣Рассчитайте максимальное расстояние между минимальным и максимальным элементами.

3⃣Верните это максимальное расстояние.

😎 Решение:

def maxDistance(arrays):
    min_val = arrays[0][0]
    max_val = arrays[0][-1]
    max_distance = 0
    
    for i in range(1, len(arrays)):
        max_distance = max(max_distance, abs(arrays[i][-1] - min_val), abs(arrays[i][0] - max_val))
        min_val = min(min_val, arrays[i][0])
        max_val = max(max_val, arrays[i][-1])
    
    return max_distance

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 625. Minimum Factorization

Если задано целое положительное число num, верните наименьшее целое положительное число x, умножение каждого разряда которого равно num. Если ответа нет или ответ не помещается в 32-битное знаковое целое число, возвращается 0.

Пример:

Input: num = 48
Output: 68

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если num равно 1, верните 1. Инициализируйте массив для хранения множителей.

2⃣Разделите num на множители от 9 до 2, пока num больше 1. Если в процессе остаются множители больше 9, верните 0.

3⃣Постройте результат, собирая найденные множители в обратном порядке. Если результат больше 32-битного целого числа, верните 0.

😎 Решение:

def smallestFactorization(num):
    if num == 1:
        return 1
    
    factors = []
    
    for i in range(9, 1, -1):
        while num % i == 0:
            factors.append(i)
            num //= i
    
    if num > 1:
        return 0
    
    result = 0
    for factor in reversed(factors):
        result = result * 10 + factor
        if result > 2**31 - 1:
            return 0
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 628. Maximum Product of Three Numbers

Задав целочисленный массив nums, найдите три числа, произведение которых максимально, и верните максимальное произведение.

Пример:

Input: nums = [1,2,3]
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив nums.

2⃣Найдите два возможных максимальных произведения: Произведение трех наибольших элементов массива. Произведение двух наименьших (отрицательных) и одного наибольшего элемента массива.

3⃣Верните максимальное из двух найденных произведений.

😎 Решение:

def maximumProduct(nums):
    nums.sort()
    max1 = nums[-1] * nums[-2] * nums[-3]
    max2 = nums[0] * nums[1] * nums[-1]
    return max(max1, max2)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний