#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

#hard
Задача: 629. K Inverse Pairs Array

Для целочисленного массива nums инверсная пара - это пара целых чисел [i, j], где 0 <= i < j < nums.length и nums[i] > nums[j]. Учитывая два целых числа n и k, верните количество различных массивов, состоящих из чисел от 1 до n, в которых существует ровно k инверсных пар. Поскольку ответ может быть огромным, верните его по модулю 109 + 7.

Пример:

Input: n = 3, k = 0
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Создайте двумерный массив dp размером [n+1][k+1] и установите начальное значение dp[0][0] = 1. Остальные значения установите в 0.

2⃣Заполнение DP-таблицы
Используйте два вложенных цикла для заполнения таблицы DP. Внешний цикл перебирает длину массива i от 1 до n, а внутренний цикл перебирает количество инверсий j от 0 до k. Если j == 0, то dp[i][j] = 1. В противном случае обновляйте dp[i][j] с учетом всех возможных позиций вставки нового элемента в массив длины i-1.

3⃣Возвращение результата
Результатом будет значение dp[n][k].

😎 Решение:

def kInversePairs(n, k):
    MOD = 10**9 + 7
    dp = [[0] * (k + 1) for _ in range(n + 1)]
    dp[0][0] = 1
    
    for i in range(1, n + 1):
        dp[i][0] = 1
        for j in range(1, k + 1):
            dp[i][j] = dp[i][j - 1] + dp[i - 1][j]
            if j >= i:
                dp[i][j] -= dp[i - 1][j - i]
            dp[i][j] %= MOD
    
    return dp[n][k]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 630. Course Schedule III

Имеется n различных онлайн-курсов, пронумерованных от 1 до n. Вам дан массив courses, где courses[i] = [durationi, lastDayi] указывает, что i-й курс должен быть пройден непрерывно в течениеi дней и должен быть закончен до или в lastDayi. Вы начинаете в 1-й день и не можете проходить два или более курсов одновременно. Верните максимальное количество курсов, которые вы можете пройти.

Пример:

Input: courses = [[100,200],[200,1300],[1000,1250],[2000,3200]]
Output: 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сортировка курсов
Отсортируйте курсы по их конечным датам (lastDay). Это позволяет проходить курсы как можно ближе к их крайним срокам.

2⃣Проход по курсам
Используйте приоритетную очередь (max-heap) для отслеживания продолжительности пройденных курсов.

3⃣Добавление и удаление курсов
Для каждого курса: Добавьте его продолжительность в приоритетную очередь и обновите общее время прохождения курсов. Если общее время превышает крайний срок текущего курса, удалите самый длительный курс из очереди и скорректируйте общее время.

😎 Решение:

import heapq

def scheduleCourse(courses):
    courses.sort(key=lambda x: x[1])
    total_time = 0
    max_heap = []

    for duration, last_day in courses:
        heapq.heappush(max_heap, -duration)
        total_time += duration

        if total_time > last_day:
            total_time += heapq.heappop(max_heap)

    return len(max_heap)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 434. Number of Segments in a String

Дана строка s, верните количество сегментов в строке.

Сегмент определяется как непрерывная последовательность символов, отличных от пробелов.

Пример:

Input: s = "Hello, my name is John"
Output: 5
Explanation: The five segments are ["Hello,", "my", "name", "is", "John"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте счетчик сегментов segment_count равным 0.

2⃣Итеративно пройдитесь по строке s. Для каждого индекса i проверьте, начинается ли на этом индексе сегмент: Если символ s[i] не является пробелом, и (либо это первый символ строки, либо предыдущий символ s[i-1] является пробелом), увеличьте segment_count.

3⃣Верните segment_count.

😎 Решение:

class Solution:
    def countSegments(self, s: str) -> int:
        segment_count = 0

        for i in range(len(s)):
            if (i == 0 or s[i-1] == ' ') and s[i] != ' ':
                segment_count += 1

        return segment_count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 354. Russian Doll Envelopes

Вам дан двумерный массив целых чисел envelopes, где envelopes[i] = [wi, hi] представляет ширину и высоту конверта.

Один конверт может поместиться в другой, если и только если ширина и высота одного конверта больше ширины и высоты другого конверта.
Верните максимальное количество конвертов, которые вы можете вложить друг в друга (т.е. поместить один в другой).

Примечание: Вы не можете поворачивать конверт.

Пример:

Input: envelopes = [[5,4],[6,4],[6,7],[2,3]]
Output: 3
Explanation: The maximum number of envelopes you can Russian doll is 3 ([2,3] => [5,4] => [6,7]).

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив конвертов по возрастанию по первой размерности (ширине) и по убыванию по второй размерности (высоте).

2⃣Извлеките вторую размерность (высоты) отсортированного массива.

3⃣Найдите длину наибольшей возрастающей подпоследовательности в массиве высот.

😎 Решение:

class Solution:
    def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:
        dp = []
        for num in nums:
            i = bisect_left(dp, num)
            if i < len(dp):
                dp[i] = num
            else:
                dp.append(num)
        return len(dp)

    def maxEnvelopes(self, envelopes: List[List[int]]) -> int:
        envelopes.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))
        second_dim = [e[1] for e in envelopes]
        return self.lengthOfLIS(second_dim)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 631. Design Excel Sum Formula

Имеется n различных онлайн-курсов, пронумерованных от 1 до n. Вам дан массив courses, где courses[i] = [durationi, lastDayi] указывает, что i-й курс должен быть пройден непрерывно в течениеi дней и должен быть закончен до или в lastDayi. Вы начинаете в 1-й день и не можете проходить два или более курсов одновременно. Верните максимальное количество курсов, которые вы можете пройти.

Пример:

Input
["Excel", "set", "sum", "set", "get"]
[[3, "C"], [1, "A", 2], [3, "C", ["A1", "A1:B2"]], [2, "B", 2], [3, "C"]]
Output
[null, null, 4, null, 6]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Создайте класс Excel, который будет инициализировать матрицу нужного размера и хранить текущие значения ячеек. Реализуйте методы для установки значений, получения значений и вычисления суммы.

2⃣Метод установки значений
Реализуйте метод set, который будет изменять значение ячейки в матрице.

3⃣Метод вычисления суммы
Реализуйте метод sum, который будет вычислять сумму значений ячеек, указанных в списке numbers. Метод должен поддерживать как одиночные ячейки, так и диапазоны ячеек.

😎 Решение:

class Excel:

    def __init__(self, height: int, width: str):
        self.mat = [[0] * (ord(width) - ord('A') + 1) for _ in range(height)]
        self.formulas = {}

    def set(self, row: int, column: str, val: int) -> None:
        self.mat[row - 1][ord(column) - ord('A')] = val
        self.formulas.pop((row, column), None)

    def get(self, row: int, column: str) -> int:
        if (row, column) in self.formulas:
            return self._evaluate_formula(row, column)
        return self.mat[row - 1][ord(column) - ord('A')]

    def sum(self, row: int, column: str, numbers: List[str]) -> int:
        self.formulas[(row, column)] = numbers
        return self._evaluate_formula(row, column)

    def _evaluate_formula(self, row: int, column: str) -> int:
        total = 0
        for number in self.formulas[(row, column)]:
            if ':' in number:
                start, end = number.split(':')
                start_row, start_col = int(start[1:]), start[0]
                end_row, end_col = int(end[1:]), end[0]
                for r in range(start_row, end_row + 1):
                    for c in range(ord(start_col), ord(end_col) + 1):
                        total += self.get(r, chr(c))
            else:
                r, c = int(number[1:]), number[0]
                total += self.get(r, c)
        return total

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 435. Non-overlapping Intervals

Дан массив интервалов intervals, где intervals[i] = [starti, endi]. Верните минимальное количество интервалов, которые нужно удалить, чтобы остальные интервалы не пересекались.

Пример:

Input: intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]]
Output: 1
Explanation: [1,3] can be removed and the rest of the intervals are non-overlapping.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте интервалы по времени окончания.

2⃣Инициализируйте переменную ответа ans = 0 и целое число k для представления самого последнего времени окончания. k следует инициализировать небольшим значением, например, INT_MIN.

3⃣Итеративно пройдитесь по интервалам. Для каждого интервала: Если время начала больше или равно k, обновите k до времени окончания текущего интервала. В противном случае увеличьте ans. Верните ans.

😎 Решение:

class Solution:
    def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
        intervals.sort(key=lambda x: x[1])
        ans = 0
        k = float('-inf')
        
        for x, y in intervals:
            if x >= k:
                k = y
            else:
                ans += 1
        
        return ans
class Solution:
    def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
        intervals.sort(key=lambda x: x[1])
        ans = 0
        k = float('-inf')
        
        for x, y in intervals:
            if x >= k:
                k = y
            else:
                ans += 1
        
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 358. Rearrange String k Distance Apart

Дана строка s и целое число k, переставьте символы в s так, чтобы одинаковые символы находились на расстоянии не менее k друг от друга. Если невозможно переставить строку, верните пустую строку "".

Пример:

Input: s = "aabbcc", k = 3
Output: "abcabc"
Explanation: The same letters are at least a distance of 3 from each other.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте словарь частот для символов строки и определите максимальную частоту.

2⃣Разделите символы на группы по частоте и создайте сегменты для размещения символов.

3⃣Распределите оставшиеся символы по сегментам, проверяя условия, и объедините сегменты в итоговую строку.

😎 Решение:

from collections import defaultdict

class Solution:
    def rearrangeString(self, s: str, k: int) -> str:
        freqs = defaultdict(int)
        max_freq = 0
        
        for char in s:
            freqs[char] += 1
            max_freq = max(max_freq, freqs[char])
        
        most_chars = {char for char, freq in freqs.items() if freq == max_freq}
        second_chars = {char for char, freq in freqs.items() if freq == max_freq - 1}
        
        segments = [list() for _ in range(max_freq)]
        
        for i in range(max_freq):
            for char in most_chars:
                segments[i].append(char)
            if i < max_freq - 1:
                for char in second_chars:
                    segments[i].append(char)
        
        segment_id = 0
        
        for char, freq in freqs.items():
            if char in most_chars or char in second_chars:
                continue
            for _ in range(freq):
                segments[segment_id].append(char)
                segment_id = (segment_id + 1) % (max_freq - 1)
        
        for i in range(max_freq - 1):
            if len(segments[i]) < k:
                return ""
        
        return "".join("".join(segment) for segment in segments)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 632. Smallest Range Covering Elements from K Lists

У вас есть k списков отсортированных целых чисел в неубывающем порядке. Найдите наименьший диапазон, в который входит хотя бы одно число из каждого из k списков. Мы определяем, что диапазон [a, b] меньше диапазона [c, d], если b - a < d - c или a < c, если b - a == d - c.

Пример:

Input: nums = [[4,10,15,24,26],[0,9,12,20],[5,18,22,30]]
Output: [20,24]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и сбор всех начальных элементов
Создайте массив для хранения текущих индексов каждого списка и используйте минимальную кучу для отслеживания текущих минимальных элементов из каждого списка.

2⃣Нахождение минимального диапазона
Используйте кучу для извлечения минимального элемента и обновления текущего диапазона. Обновляйте максимальный элемент в текущем диапазоне при добавлении новых элементов.

3⃣Проверка и обновление диапазона
Продолжайте обновлять кучу и диапазон, пока возможно. Завершите, когда один из списков исчерпан.

😎 Решение:

from heapq import heappop, heappush

def smallestRange(nums):
    min_heap = []
    max_value = float('-inf')
    
    for i in range(len(nums)):
        heappush(min_heap, (nums[i][0], i, 0))
        max_value = max(max_value, nums[i][0])
    
    range_start, range_end = float('-inf'), float('inf')
    
    while len(min_heap) == len(nums):
        min_value, row, col = heappop(min_heap)
        
        if max_value - min_value < range_end - range_start:
            range_start, range_end = min_value, max_value
        
        if col + 1 < len(nums[row]):
            heappush(min_heap, (nums[row][col + 1], row, col + 1))
            max_value = max(max_value, nums[row][col + 1])
    
    return [range_start, range_end]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 559. Maximum Depth of N-ary Tree

Дано n-арное дерево, найдите его максимальную глубину.

Максимальная глубина - это количество узлов вдоль самого длинного пути от корневого узла до самого дальнего листового узла.

Сериализация ввода n-арного дерева представлена в порядке уровня, каждая группа дочерних узлов разделена значением null (см. примеры).

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Интуитивный подход заключается в решении задачи с помощью рекурсии.

2⃣Здесь мы демонстрируем пример с использованием стратегии поиска в глубину (DFS - Depth First Search).

3⃣Применяя DFS, проходим через все узлы дерева, вычисляя максимальную глубину.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxDepth(self, root: 'Node') -> int:
        if root is None:
            return 0
        elif not root.children:
            return 1
        else:
            heights = [self.maxDepth(child) for child in root.children]
            return max(heights) + 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 560. Subarray Sum Equals K

Дан массив целых чисел nums и целое число k, вернуть общее количество подмассивов, сумма которых равна k.

Подмассив - это непрерывная непустая последовательность элементов внутри массива.

Пример:

Input: nums = [1,1,1], k = 2
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Самый простой метод - рассмотреть каждый возможный подмассив данного массива nums.

2⃣Найти сумму элементов каждого из этих подмассивов и проверить равенство полученной суммы с заданным k.

3⃣Всякий раз, когда сумма равна k, увеличить счетчик, используемый для хранения необходимого результата.

😎 Решение:

class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        count = 0
        for start in range(len(nums)):
            for end in range(start + 1, len(nums) + 1):
                sum_ = sum(nums[start:end])
                if sum_ == k:
                    count += 1
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 561. Array Partition

Дан массив целых чисел nums из 2n элементов. Разделите эти числа на n пар (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) так, чтобы сумма min(ai, bi) для всех i была максимальной. Верните максимальную сумму.

Пример:

Input: nums = [1,4,3,2]
Output: 4
Explanation: All possible pairings (ignoring the ordering of elements) are:
1. (1, 4), (2, 3) -> min(1, 4) + min(2, 3) = 1 + 2 = 3
2. (1, 3), (2, 4) -> min(1, 3) + min(2, 4) = 1 + 2 = 3
3. (1, 2), (3, 4) -> min(1, 2) + min(3, 4) = 1 + 3 = 4
So the maximum possible sum is 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив nums в неубывающем порядке.

2⃣Итерируйте через массив, выбирая каждый второй элемент (начиная с первого).

3⃣Суммируйте выбранные элементы и верните эту сумму.

😎 Решение:

class Solution:
    def arrayPairSum(self, nums: List[int]) -> int:
        nums.sort()
        return sum(nums[i] for i in range(0, len(nums), 2))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 562. Longest Line of Consecutive One in Matrix

Дана бинарная матрица размера m x n. Вернуть длину самой длинной последовательной линии из единиц в матрице.

Линия может быть горизонтальной, вертикальной, диагональной или анти-диагональной.

Пример:

Input: mat = [[0,1,1,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1]]
Output: 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте 3 матрицы для хранения текущей длины последовательных единиц: horizontal, vertical, diagonal и anti_diagonal.

2⃣Итерируйте через каждый элемент матрицы: Если элемент равен 1, обновите соответствующие значения в матрицах horizontal, vertical, diagonal и anti_diagonal. Обновите максимальную длину последовательной линии.

3⃣Верните максимальную длину.

😎 Решение:

class Solution:
    def longestLine(self, mat: List[List[int]]) -> int:
        if not mat or not mat[0]:
            return 0
        
        m, n = len(mat), len(mat[0])
        max_length = 0
        
        horizontal = [[0] * n for _ in range(m)]
        vertical = [[0] * n for _ in range(m)]
        diagonal = [[0] * n for _ in range(m)]
        anti_diagonal = [[0] * n for _ in range(m)]
        
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if mat[i][j] == 1:
                    horizontal[i][j] = (horizontal[i][j-1] if j > 0 else 0) + 1
                    vertical[i][j] = (vertical[i-1][j] if i > 0 else 0) + 1
                    diagonal[i][j] = (diagonal[i-1][j-1] if i > 0 and j > 0 else 0) + 1
                    anti_diagonal[i][j] = (anti_diagonal[i-1][j+1] if i > 0 and j < n-1 else 0) + 1
                    
                    max_length = max(max_length, horizontal[i][j], vertical[i][j], diagonal[i][j], anti_diagonal[i][j])
        
        return max_length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

📊 Реклама в сети телеграм каналов easyoffer
✈️ Для заказа пишите @easyoffer_adv

easyoffer
Backend

Python | Вопросы
Python | Удалёнка
Python | LeetCode
Python | Тесты

Frontend | Вопросы
Frontend | Удалёнка
JavaScript | LeetCode
Frontend | Тесты

Java | Вопросы
Java | Удалёнка
Java | LeetCode
Java | Тесты

Тестировщик | Вопросы
Тестировщик | Удалёнка
Тестировщик | Тесты

Data Science | Вопросы
Data Science | Удалёнка
Data Science | Тесты

C# | Вопросы
C# | Удалёнка
C# | LeetCode
C# | Тесты

C/C++ | Вопросы
C/C++ | Удалёнка
C/C++ | LeetCode
C/C++ | Тесты

Golang | Вопросы
Golang | Удалёнка
Golang | LeetCode
Golang | Тесты

DevOps | Вопросы
DevOps | Удалёнка
DevOps | Тесты

PHP | Вопросы
PHP | Удалёнка
PHP | LeetCode
PHP | Тесты

Kotlin | Вопросы
Kotlin | Удалёнка
Kotlin | LeetCode
Kotlin | Тесты

Swift | Вопросы
Swift | Удалёнка
Swift | LeetCode
Swift | Тесты

📊 Реклама в сети телеграм каналов easyoffer
✈️ Для заказа пишите @easyoffer_adv

#easy
Задача: 563. Binary Tree Tilt

Дано корневое значение бинарного дерева. Вернуть сумму значений наклонов всех узлов дерева.

Наклон узла дерева - это абсолютная разница между суммой всех значений узлов левого поддерева и всех значений узлов правого поддерева. Если у узла нет левого потомка, то сумма значений узлов левого поддерева считается равной 0. То же правило применяется, если у узла нет правого потомка.

Пример:

Input: root = [1,2,3]
Output: 1
Explanation: 
Tilt of node 2 : |0-0| = 0 (no children)
Tilt of node 3 : |0-0| = 0 (no children)
Tilt of node 1 : |2-3| = 1 (left subtree is just left child, so sum is 2; right subtree is just right child, so sum is 3)
Sum of every tilt : 0 + 0 + 1 = 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите рекурсивную функцию, которая вычисляет сумму значений узлов поддерева и наклон текущего узла.

2⃣Для каждого узла вычислите сумму значений левого и правого поддерева, а также их наклон, добавляя наклон к общей сумме.

3⃣Верните общую сумму наклонов всех узлов.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def findTilt(self, root: TreeNode) -> int:
        self.total_tilt = 0
        
        def sum_and_tilt(node):
            if not node:
                return 0
            left_sum = sum_and_tilt(node.left)
            right_sum = sum_and_tilt(node.right)
            node_tilt = abs(left_sum - right_sum)
            self.total_tilt += node_tilt
            return node.val + left_sum + right_sum
        
        sum_and_tilt(root)
        return self.total_tilt

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 565. Array Nesting

Дан массив целых чисел nums длиной n, где nums является перестановкой чисел в диапазоне [0, n - 1].

Вы должны построить множество s[k] = {nums[k], nums[nums[k]], nums[nums[nums[k]]], ...} при соблюдении следующего правила:

Первый элемент в s[k] начинается с выбора элемента nums[k] с индексом k.
Следующий элемент в s[k] должен быть nums[nums[k]], затем nums[nums[nums[k]]], и так далее.
Мы прекращаем добавлять элементы непосредственно перед тем, как в s[k] появится дубликат.

Верните длину самого длинного множества s[k].

Пример:

Input: nums = [5,4,0,3,1,6,2]
Output: 4
Explanation: 
nums[0] = 5, nums[1] = 4, nums[2] = 0, nums[3] = 3, nums[4] = 1, nums[5] = 6, nums[6] = 2.
One of the longest sets s[k]:
s[0] = {nums[0], nums[5], nums[6], nums[2]} = {5, 6, 2, 0}

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте массив для отслеживания посещенных элементов.

2⃣Для каждого элемента в nums, если он не посещен, начните формирование множества s[k], последовательно переходя по элементам, пока не встретится уже посещенный элемент.

3⃣Обновите максимальную длину найденного множества.

😎 Решение:

class Solution:
    def arrayNesting(self, nums: List[int]) -> int:
        visited = [False] * len(nums)
        max_length = 0
        
        for i in range(len(nums)):
            if not visited[i]:
                start = i
                count = 0
                while not visited[start]:
                    visited[start] = True
                    start = nums[start]
                    count += 1
                max_length = max(max_length, count)
        
        return max_length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 1530. Number of Good Leaf Nodes Pairs

Вам дан корень бинарного дерева и целое число distance. Пара двух различных листовых узлов бинарного дерева называется хорошей, если длина кратчайшего пути между ними меньше или равна distance.

Верните количество хороших пар листовых узлов в дереве.

Пример:

Input: root = [1,2,3,null,4], distance = 3
Output: 1
Explanation: The leaf nodes of the tree are 3 and 4 and the length of the shortest path between them is 3. This is the only good pair.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализируйте список смежности для преобразования дерева в граф и множество для хранения листовых узлов. Используйте вспомогательный метод traverseTree для обхода дерева, чтобы построить граф и найти листовые узлы. В параметрах поддерживайте текущий узел, а также родительский узел. Если текущий узел является листом, добавьте его в множество. В списке смежности добавьте текущий узел в список соседей родительского узла и наоборот. Рекурсивно вызовите traverseTree для левого и правого дочернего узла текущего узла.

2⃣ Инициализируйте переменную ans для подсчета количества хороших пар листовых узлов. Итеративно переберите каждый листовой узел в множестве. Запустите BFS для текущего листового узла. BFS можно прервать досрочно, как только будут обнаружены все узлы, находящиеся на расстоянии от текущего листового узла. Увеличьте ans для каждого листового узла, найденного в каждом запуске BFS.

3⃣ Верните ans / 2. Мы считаем каждую пару дважды, поэтому нужно разделить на 2, чтобы получить фактическое количество.

😎 Решение🐍

class Solution:
    def countPairs(self, root: TreeNode, distance: int) -> int:
        graph = defaultdict(list)
        leafNodes = set()
        self.traverseTree(root, None, graph, leafNodes)
        ans = 0
        for leaf in leafNodes:
            bfsQueue = deque([leaf])
            seen = set([leaf])
            for i in range(distance + 1):
                size = len(bfsQueue)
                for _ in range(size):
                    currNode = bfsQueue.popleft()
                    if currNode in leafNodes and currNode != leaf:
                        ans += 1
                    for neighbor in graph[currNode]:
                        if neighbor not in seen:
                            bfsQueue.append(neighbor)
                            seen.add(neighbor)
        return ans // 2

    def traverseTree(self, currNode, prevNode, graph, leafNodes):
        if not currNode:
            return
        if not currNode.left and not currNode.right:
            leafNodes.add(currNode)
        if prevNode:
            graph[prevNode].append(currNode)
            graph[currNode].append(prevNode)
        self.traverseTree(currNode.left, currNode, graph, leafNodes)
        self.traverseTree(currNode.right, currNode, graph, leafNodes)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 669. Trim a Binary Search Tree

Дано корневое дерево двоичного поиска и нижняя и верхняя границы как low и high. Обрежьте дерево так, чтобы все его элементы лежали в диапазоне [low, high]. Обрезка дерева не должна изменять относительную структуру элементов, которые останутся в дереве (то есть любой потомок узла должен оставаться потомком). Можно доказать, что существует единственный ответ.

Верните корень обрезанного дерева двоичного поиска. Обратите внимание, что корень может измениться в зависимости от заданных границ.

Пример:

Input: root = [1,0,2], low = 1, high = 2
Output: [1,null,2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если node.val > high, то обрезанное двоичное дерево должно находиться слева от узла.

2⃣Если node.val < low, то обрезанное двоичное дерево должно находиться справа от узла.

3⃣В противном случае обрезаем обе стороны дерева.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def trimBST(self, root: TreeNode, low: int, high: int) -> TreeNode:
        if not root:
            return None
        if root.val > high:
            return self.trimBST(root.left, low, high)
        if root.val < low:
            return self.trimBST(root.right, low, high)
        root.left = self.trimBST(root.left, low, high)
        root.right = self.trimBST(root.right, low, high)
        return root

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown

Дан массив prices, где prices[i] — цена данной акции в i-й день.

Найдите максимальную прибыль, которую можно получить. Вы можете совершить любое количество транзакций (т. е. купить и продать одну акцию несколько раз) с следующими ограничениями:

После продажи акции вы не можете покупать акции на следующий день (т. е. необходимо один день подождать).

Пример:

Input: prices = [1]
Output: 0

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация состояний
Используйте три состояния для отслеживания максимальной прибыли: hold: максимальная прибыль на данный день, если у вас есть акция. sold: максимальная прибыль на данный день, если вы продали акцию. cooldown: максимальная прибыль на данный день, если вы находитесь в периоде ожидания после продажи.

2⃣Обновление состояний
Итерируйте по каждому дню, обновляя состояния: hold: максимальная прибыль, если у вас есть акция на текущий день. sold: максимальная прибыль, если вы продаете акцию на текущий день. cooldown: максимальная прибыль, если вы находитесь в периоде ожидания на текущий день.

3⃣Определение максимальной прибыли
В конце итерации максимальная прибыль будет максимальным значением между состояниями sold и cooldown, так как hold состояние не может быть конечным состоянием для получения максимальной прибыли.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if not prices:
            return 0
        
        n = len(prices)
        hold = -prices[0]
        sold = 0
        cooldown = 0
        
        for i in range(1, n):
            new_hold = max(hold, cooldown - prices[i])
            new_sold = hold + prices[i]
            new_cooldown = max(cooldown, sold)
            
            hold = new_hold
            sold = new_sold
            cooldown = new_cooldown
        
        return max(sold, cooldown)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний