#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

#medium
Задача: 670. Maximum Swap

Дано целое число num. Вы можете поменять местами две цифры не более одного раза, чтобы получить число с наибольшим значением.

Верните число с наибольшим значением, которое можно получить.

Пример:

Input: num = 2736
Output: 7236
Explanation: Swap the number 2 and the number 7.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраняем кандидатов как списки длины len(num). Для каждой пары позиций (i, j) выполняем обмен цифр, записываем кандидата, если он больше текущего ответа, затем возвращаем цифры обратно.

2⃣Проверяем, что не добавили ведущий ноль. Фактически, проверять это не нужно, так как изначальное число его не содержит.

3⃣Возвращаем максимальное значение из всех кандидатов.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximumSwap(self, num: int) -> int:
        A = list(str(num))
        ans = A[:]
        for i in range(len(A)):
            for j in range(i + 1, len(A)):
                A[i], A[j] = A[j], A[i]
                for k in range(len(A)):
                    if A[k] != ans[k]:
                        if A[k] > ans[k]:
                            ans = A[:]
                        break
                A[i], A[j] = A[j], A[i]
        return int(''.join(ans))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 310. Minimum Height Trees

Дерево — это неориентированный граф, в котором любые две вершины соединены ровно одним путем. Другими словами, любое связное граф без простых циклов является деревом.

Дано дерево из n узлов, помеченных от 0 до n - 1, и массив из n - 1 ребер, где edges[i] = [ai, bi] указывает на наличие неориентированного ребра между узлами ai и bi в дереве. Вы можете выбрать любой узел дерева в качестве корня. Когда вы выбираете узел x в качестве корня, дерево имеет высоту h. Среди всех возможных корневых деревьев те, которые имеют минимальную высоту (то есть min(h)), называются деревьями с минимальной высотой (MHT).

Верните список всех меток корней MHT. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Высота корневого дерева — это количество ребер на самом длинном нисходящем пути между корнем и листом.

Пример:

Input: n = 4, edges = [[1,0],[1,2],[1,3]]
Output: [1]
Explanation: As shown, the height of the tree is 1 when the root is the node with label 1 which is the only MHT.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создание списка смежности
Создайте список смежности, представляющий граф.

2⃣Удаление листьев
Начните с удаления всех листьев. Лист — это узел с одной гранью. В каждой итерации удаляйте текущие листья и обновляйте список смежности. Новые листья будут вершинами, которые стали листьями после удаления предыдущих листьев.

3⃣Повторение процесса
Повторяйте процесс до тех пор, пока не останется два или менее узлов. Эти узлы будут корнями деревьев с минимальной высотой (MHT).

😎 Решение:

class Solution:
    def findMinHeightTrees(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
        if n == 1:
            return [0]
        
        from collections import defaultdict, deque
        adj = defaultdict(list)
        for u, v in edges:
            adj[u].append(v)
            adj[v].append(u)
        leaves = deque()
        for i in range(n):
            if len(adj[i]) == 1:
                leaves.append(i)
        remaining_nodes = n
        while remaining_nodes > 2:
            leaves_size = len(leaves)
            remaining_nodes -= leaves_size
            for _ in range(leaves_size):
                leaf = leaves.popleft()
                neighbor = adj[leaf].pop()
                adj[neighbor].remove(leaf)
                if len(adj[neighbor]) == 1:
                    leaves.append(neighbor)
        
        return list(leaves)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 672. Bulb Switcher II

Есть комната с n лампочками, пронумерованными от 1 до n, которые изначально все включены, и четыре кнопки на стене. Каждая из четырех кнопок имеет разную функциональность:

Кнопка 1: Переключает состояние всех лампочек.
Кнопка 2: Переключает состояние всех лампочек с четными номерами (т.е. 2, 4, ...).
Кнопка 3: Переключает состояние всех лампочек с нечетными номерами (т.е. 1, 3, ...).
Кнопка 4: Переключает состояние всех лампочек с номером j = 3k + 1, где k = 0, 1, 2, ... (т.е. 1, 4, 7, 10, ...).
Необходимо сделать ровно presses нажатий кнопок. Для каждого нажатия можно выбрать любую из четырех кнопок для нажатия.

Даны два целых числа n и presses, вернуть количество различных возможных состояний после выполнения всех presses нажатий кнопок.

Пример:

Input: n = 1, presses = 1
Output: 2
Explanation: Status can be:
- [off] by pressing button 1
- [on] by pressing button 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Рассчитаем возможные множества остатков: то есть какие множества c_i = f_i (mod 2) возможны.

2⃣Так как c_i ≡ f_i и c_i ≤ f_i, если ∑f_i ≠ ∑c_i, или если ∑f_i < ∑c_i, это невозможно. В противном случае это возможно простым построением: выполните операции, указанные c_i, затем выполните операцию номер 1 с четным числом оставшихся операций.

3⃣Для каждого возможного множества остатков симулируем и запоминаем, как будут выглядеть первые 6 лампочек, сохраняя это в структуре Set. В конце возвращаем размер этого множества.

😎 Решение:

class Solution:
    def flipLights(self, n: int, m: int) -> int:
        seen = set()
        n = min(n, 6)
        shift = max(0, 6 - n)
        for cand in range(16):
            bcount = bin(cand).count('1')
            if bcount % 2 == m % 2 and bcount <= m:
                lights = 0
                if ((cand >> 0) & 1) > 0: lights ^= 0b111111 >> shift
                if ((cand >> 1) & 1) > 0: lights ^= 0b010101 >> shift
                if ((cand >> 2) & 1) > 0: lights ^= 0b101010 >> shift
                if ((cand >> 3) & 1) > 0: lights ^= 0b100100 >> shift
                seen.add(lights)
        return len(seen)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 311. Sparse Matrix Multiplication

Даны две разреженные матрицы mat1 размером m x k и mat2 размером k x n. Верните результат перемножения матриц mat1 x mat2. Вы можете предположить, что умножение всегда возможно.

Пример:

Input: mat1 = [[1,0,0],[-1,0,3]], mat2 = [[7,0,0],[0,0,0],[0,0,1]]
Output: [[7,0,0],[-7,0,3]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация результирующей матрицы
Создайте результирующую матрицу result размером m x n, заполненную нулями.

2⃣Хранение ненулевых элементов
Пройдите по каждой строке матрицы mat1 и сохраните индексы и значения ненулевых элементов в хеш-карте mat1_map. Пройдите по каждой колонке матрицы mat2 и сохраните индексы и значения ненулевых элементов в хеш-карте mat2_map.

3⃣Вычисление произведения
Для каждой строки i в mat1 и для каждой колонки j в mat2: Если в mat1_map есть ненулевой элемент в строке i и в mat2_map есть ненулевой элемент в колонке j с одинаковым индексом k, добавьте произведение этих элементов к result[i][j].

😎 Решение:

class Solution:
    def multiply(self, mat1: List[List[int]], mat2: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        n = len(mat1)
        k = len(mat1[0])
        m = len(mat2[0])
        
        ans = [[0] * m for _ in range(n)]
        
        for rowIndex in range(n):
            for elementIndex in range(k):
                if mat1[rowIndex][elementIndex] != 0:
                    for colIndex in range(m):
                        ans[rowIndex][colIndex] += mat1[rowIndex][elementIndex] * mat2[elementIndex][colIndex]
        
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 673. Number of Longest Increasing Subsequence

Дан массив целых чисел nums, верните количество самых длинных строго возрастающих подпоследовательностей.

Пример:

Input: n = 1, presses = 1
Output: 2
Explanation: Status can be:
- [off] by pressing button 1
- [on] by pressing button 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Объявите два массива динамического программирования length и count, и инициализируйте их значениями length[i]=1 и count[i]=1. Итерируйте i от 0 до n−1. Для каждого i итерируйте j от 0 до i−1 и, если nums[j] < nums[i], обновите length[i] и count[i] в зависимости от значений length[j] и count[j].

2⃣Найдите максимальное значение в массиве length и сохраните его в переменной maxLength. Инициализируйте переменную result = 0.

3⃣Итерируйте i от 0 до n−1 и, если length[i] = maxLength, добавьте count[i] к result. Верните result.

😎 Решение:

class Solution:
    def findNumberOfLIS(self, nums):
        n = len(nums)
        length = [1] * n
        count = [1] * n

        for i in range(n):
            for j in range(i):
                if nums[j] < nums[i]:
                    if length[j] + 1 > length[i]:
                        length[i] = length[j] + 1
                        count[i] = 0
                    if length[j] + 1 == length[i]:
                        count[i] += count[j]

        maxLength = max(length)
        result = 0

        for i in range(n):
            if length[i] == maxLength:
                result += count[i]

        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 674. Longest Continuous Increasing Subsequence

Дан неотсортированный массив целых чисел nums, верните длину самой длинной непрерывной возрастающей подпоследовательности (т.е. подмассива). Подпоследовательность должна быть строго возрастающей.

Непрерывная возрастающая подпоследовательность определяется двумя индексами l и r (l < r) так, что она имеет вид [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] и для каждого l <= i < r выполняется nums[i] < nums[i + 1].

Пример:

Input: nums = [1,3,5,4,7]
Output: 3
Explanation: The longest continuous increasing subsequence is [1,3,5] with length 3.
Even though [1,3,5,7] is an increasing subsequence, it is not continuous as elements 5 and 7 are separated by element
4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Каждая (непрерывная) возрастающая подпоследовательность не пересекается, и граница каждой такой подпоследовательности возникает, когда nums[i-1] >= nums[i]. В этом случае начинается новая возрастающая подпоследовательность с nums[i], и мы сохраняем такой i в переменной anchor.

2⃣Например, если nums = [7, 8, 9, 1, 2, 3], то anchor начинается с 0 (nums[anchor] = 7) и затем устанавливается на anchor = 3 (nums[anchor] = 1). Независимо от значения anchor, мы записываем кандидата на ответ длиной i - anchor + 1, длина подмассива nums[anchor], nums[anchor+1], ..., nums[i], и наш ответ обновляется соответствующим образом.

3⃣Возвращаем максимальную длину найденной непрерывной возрастающей подпоследовательности.

😎 Решение:

class Solution:
    def findLengthOfLCIS(self, nums: List[int]) -> int:
        ans = 0
        anchor = 0
        for i in range(len(nums)):
            if i > 0 and nums[i - 1] >= nums[i]:
                anchor = i
            ans = max(ans, i - anchor + 1)
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 675. Cut Off Trees for Golf Event

Вам необходимо срубить все деревья в лесу для проведения гольф-мероприятия. Лес представлен в виде матрицы m x n. В этой матрице:

- 0 означает, что ячейка непроходима.
- 1 представляет собой пустую проходимую ячейку.
- Число больше 1 представляет собой дерево в ячейке, и это число обозначает высоту дерева.

За один шаг вы можете передвигаться в любом из четырех направлений: север, восток, юг и запад. Если вы стоите в ячейке с деревом, вы можете выбрать, срубить его или нет.

Вы должны срубить деревья в порядке от самого низкого до самого высокого. Когда вы срубаете дерево, значение в его ячейке становится 1 (пустая ячейка).

Начиная с точки (0, 0), верните минимальное количество шагов, необходимых для того, чтобы срубить все деревья. Если невозможно срубить все деревья, верните -1.

Примечание: Входные данные сформированы так, что нет двух деревьев с одинаковой высотой, и нужно срубить как минимум одно дерево.

Пример:

Input: forest = [[1,2,3],[0,0,4],[7,6,5]]
Output: 6
Explanation: Following the path above allows you to cut off the trees from shortest to tallest in 6 steps.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начиная с (0, 0), для каждого дерева в порядке возрастания высоты будем вычислять расстояние от текущего местоположения до следующего дерева (и перемещаться туда), добавляя это расстояние к ответу.

2⃣Формулируем задачу как предоставление функции расстояния dist(forest, sr, sc, tr, tc), которая вычисляет расстояние от точки (sr, sc) до цели (tr, tc) с учетом препятствий, где dist[i][j] == 0. (Эта функция расстояния вернет -1, если путь невозможен.)

3⃣Далее следует код и анализ сложности, которые общие для всех трех подходов. Затем алгоритмы, представленные в наших подходах, будут сосредоточены только на предоставлении нашей функции dist.

😎 Решение:

class Solution(object):
    def cutOffTree(self, forest):
        trees = sorted((v, r, c) for r, row in enumerate(forest)
                       for c, v in enumerate(row) if v > 1)
        sr = sc = ans = 0
        for _, tr, tc in trees:
            d = self.dist(forest, sr, sc, tr, tc)
            if d < 0:
                return -1
            ans += d
            sr, sc = tr, tc
        return ans

    def dist(self, forest, sr, sc, tr, tc):
        # Implement the distance function here
        return 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 312. Burst Balloons

Дано n воздушных шаров, пронумерованных от 0 до n - 1. Каждый шарик окрашен в число, представленное массивом nums. Вам нужно лопнуть все шарики.

Если вы лопаете шарик i, вы получите nums[i - 1] * nums[i] * nums[i + 1] монет. Если i - 1 или i + 1 выходит за границы массива, то считайте, что там находится шарик с числом 1.

Верните максимальное количество монет, которое можно собрать, лопая шарики с умом.

Пример:

Input: nums = [1,5]
Output: 10

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и подготовка данных
Добавьте по одному шару с числом 1 в начало и конец массива nums, чтобы упростить обработку граничных случаев. Определите функцию dp(left, right), которая будет возвращать максимальное количество монет, если лопнуть все шары на интервале [left, right] включительно.

2⃣Вычисление значений для всех интервалов
Для каждого интервала [left, right] и каждого индекса i в этом интервале: Вычислите максимальные монеты, которые можно получить, сначала лопая все шары кроме i, а затем лопая i. Обновите dp(left, right) максимальной суммой этих монет.

3⃣Возврат результата
Верните значение dp(1, n - 2), которое будет содержать максимальное количество монет, которое можно собрать, лопнув все шары с умом, исключая добавленные нами шары.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxCoins(self, nums: List[int]) -> int:
        nums = [1] + nums + [1]
        n = len(nums)
        
        @lru_cache(None)
        def dp(left: int, right: int) -> int:
            if left > right:
                return 0
            max_coins = 0
            for i in range(left, right + 1):
                coins = dp(left, i - 1) + dp(i + 1, right) + nums[left - 1] * nums[i] * nums[right + 1]
                max_coins = max(max_coins, coins)
            return max_coins
        
        return dp(1, n - 2)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 634. Find the Derangement of An Array

В комбинаторной математике отклонение - это перестановка элементов множества таким образом, что ни один элемент не оказывается на прежнем месте. Вам дано целое число n. Изначально имеется массив, состоящий из n целых чисел от 1 до n в порядке возрастания, верните количество отклонений, которые он может породить. Поскольку ответ может быть огромным, верните его по модулю 109 + 7.

Пример:

Input: n = 3
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация массива для хранения результатов
Создайте массив dp для хранения количества отклонений для каждого значения от 0 до n. Установите начальные значения: dp[0] = 1 и dp[1] = 0.

2⃣Вычисление количества отклонений
Используйте динамическое программирование для вычисления количества отклонений для каждого значения от 2 до n. Формула для вычисления: dp[i] = (i - 1) * (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD.

3⃣Возвращение результата
Верните значение dp[n], которое будет количеством отклонений для n элементов, по модулю 10^9 + 7.

😎 Решение:

def countDerangements(n: int) -> int:
    MOD = 10**9 + 7
    if n == 0:
        return 1
    if n == 1:
        return 0
    dp = [0] * (n + 1)
    dp[0], dp[1] = 1, 0
    for i in range(2, n + 1):
        dp[i] = (i - 1) * (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD
    return dp[n]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 635. Design Log Storage System

Вам дается несколько журналов, где каждый журнал содержит уникальный идентификатор и временную метку. Временная метка - это строка, имеющая следующий формат: Год:Месяц:День:Час:Минута:Секунда, например, 2017:01:01:23:59:59. Все домены - десятичные числа с нулевым добавлением. Реализация класса LogSystem: LogSystem() Инициализирует объект LogSystem. void put(int id, string timestamp) Сохраняет заданный журнал (id, timestamp) в вашей системе хранения.
int[] retrieve(string start, string end, string granularity) Возвращает идентификаторы журналов, временные метки которых находятся в диапазоне от start до end включительно. start и end имеют тот же формат, что и timestamp, а granularity означает, насколько точным должен быть диапазон (т. е. с точностью до дня, минуты и т. д.). Например, start = "2017:01:01:23:59:59", end = "2017:01:02:23:59:59", а granularity = "Day" означает, что нам нужно найти журналы в диапазоне от 1 января 2017 года до 2 января 2017 года включительно, а час, минуту и секунду для каждой записи журнала можно игнорировать.

Пример:

Input
["LogSystem", "put", "put", "put", "retrieve", "retrieve"]
[[], [1, "2017:01:01:23:59:59"], [2, "2017:01:01:22:59:59"], [3, "2016:01:01:00:00:00"], ["2016:01:01:01:01:01", "2017:01:01:23:00:00", "Year"], ["2016:01:01:01:01:01", "2017:01:01:23:00:00", "Hour"]]
Output
[null, null, null, null, [3, 2, 1], [2, 1]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и хранение журналов
Реализуйте метод put, который будет сохранять журнал с заданным id и timestamp в системе хранения.

2⃣Формирование диапазона
Реализуйте метод retrieve, который будет формировать диапазон временных меток на основе заданного start, end и granularity.

3⃣Фильтрация и возврат результатов
Используйте сформированный диапазон для фильтрации журналов и возврата идентификаторов тех журналов, чьи временные метки попадают в этот диапазон.

😎 Решение:

class LogSystem:
    def __init__(self):
        self.logs = []

    def put(self, id: int, timestamp: str) -> None:
        self.logs.append((id, timestamp))

    def retrieve(self, start: str, end: str, granularity: str) -> [int]:
        index = {
            'Year': 4,
            'Month': 7,
            'Day': 10,
            'Hour': 13,
            'Minute': 16,
            'Second': 19
        }[granularity]
        
        start = start[:index]
        end = end[:index]
        
        result = []
        for id, timestamp in self.logs:
            if start <= timestamp[:index] <= end:
                result.append(id)
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 636. Exclusive Time of Functions

На однопоточном процессоре выполняется программа, содержащая n функций. Каждая функция имеет уникальный ID от 0 до n-1. Вызовы функций хранятся в стеке вызовов: когда начинается вызов функции, ее ID заталкивается в стек, а когда вызов функции заканчивается, ее ID выгружается из стека. Функция, чей идентификатор находится в верхней части стека, является текущей выполняемой функцией. Каждый раз, когда функция запускается или завершается, мы пишем лог с идентификатором, началом или завершением и меткой времени. Вам предоставляется список logs, где logs[i] представляет собой i-е сообщение лога, отформатированное как строка "{function_id}:{"start" | "end"}:{timestamp}". Например, "0:start:3" означает, что вызов функции с идентификатором 0 начался в начале временной метки 3, а "1:end:2" означает, что вызов функции с идентификатором 1 завершился в конце временной метки 2. Обратите внимание, что функция может быть вызвана несколько раз, возможно, рекурсивно. Исключительное время функции - это сумма времен выполнения всех вызовов функции в программе. Например, если функция вызывается дважды, причем один вызов выполняется за 2 единицы времени, а другой - за 1 единицу, то эксклюзивное время равно 2 + 1 = 3. Верните эксклюзивное время каждой функции в массив, где значение по i-му индексу представляет собой эксклюзивное время для функции с идентификатором i.

Пример:

Input: n = 2, logs = ["0:start:0","1:start:2","1:end:5","0:end:6"]
Output: [3,4]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Парсинг логов: Пройдитесь по каждому логу, чтобы распознать действие (start или end) и идентификатор функции вместе с временной меткой.

2⃣Использование стека: Используйте стек для отслеживания текущих вызовов функций. Если лог содержит start, добавьте функцию в стек и начните отсчет времени. Если лог содержит end, снимите функцию со стека и обновите эксклюзивное время.

3⃣Обновление времени выполнения: Когда функция завершает выполнение, обновите ее эксклюзивное время и также учитывайте время выполнения вложенных функций.

😎 Решение:

def exclusiveTime(n, logs):
    stack = []
    times = [0] * n
    prev_time = 0
    
    for log in logs:
        fid, typ, time = log.split(':')
        fid, time = int(fid), int(time)
        
        if typ == 'start':
            if stack:
                times[stack[-1]] += time - prev_time
            stack.append(fid)
            prev_time = time
        else:
            times[stack.pop()] += time - prev_time + 1
            prev_time = time + 1
    
    return times

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 637. Average of Levels in Binary Tree

Учитывая корень бинарного дерева, верните среднее значение узлов на каждом уровне в виде массива. Принимаются ответы в пределах 10-5 от фактического ответа.

Пример:

Input: root = [3,9,20,null,null,15,7]
Output: [3.00000,14.50000,11.00000]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Обход дерева: Используйте обход в ширину (BFS) для обхода каждого уровня дерева.
2⃣Подсчет среднего значения: Для каждого уровня дерева подсчитайте сумму значений узлов и количество узлов, чтобы вычислить среднее значение.
3⃣Сохранение результата: Сохраните среднее значение каждого уровня в массив и верните его.

😎 Решение:

from collections import deque

def averageOfLevels(root):
    result = []
    queue = deque([root])
    
    while queue:
        level_sum, level_count = 0, len(queue)
        for _ in range(level_count):
            node = queue.popleft()
            level_sum += node.val
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)
        result.append(level_sum / level_count)
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 638. Shopping Offers

В магазине LeetCode Store есть n предметов для продажи. Каждый товар имеет свою цену. Однако существуют специальные предложения, и специальное предложение состоит из одного или нескольких различных видов товаров с распродажной ценой. Вам дан целочисленный массив price, где price[i] - цена i-го товара, и целочисленный массив needs, где needs[i] - количество штук i-го товара, который вы хотите купить. Вам также дан массив special, где special[i] имеет размер n + 1, где special[i][j] - количество штук j-го товара в i-м предложении, а special[i][n] (т.е., Возвращает наименьшую цену, которую вы можете заплатить за определенный товар из заданных, где вы могли бы оптимально использовать специальные предложения. Вам не разрешается покупать больше товаров, чем вы хотите, даже если это снизит общую цену. Вы можете использовать любое из специальных предложений столько раз, сколько захотите.

Пример:

Input: price = [2,5], special = [[3,0,5],[1,2,10]], needs = [3,2]
Output: 14

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Рекурсивное вычисление стоимости: Определите функцию, которая рекурсивно вычисляет минимальную стоимость для оставшихся нужд, используя динамическое программирование для запоминания уже вычисленных значений.

2⃣Использование специальных предложений: Для каждой комбинации товаров в специальных предложениях, определите, можно ли использовать это предложение без превышения нужд. Если можно, вычислите новую стоимость, учитывая это предложение.

3⃣Выбор минимальной стоимости: Сравните стоимость при использовании специальных предложений и стоимость при покупке товаров по индивидуальным ценам, выбирая минимальную стоимость.

😎 Решение:

def shoppingOffers(price, special, needs):
    memo = {}
    
    def dfs(cur_needs):
        val = sum(cur_needs[i] * price[i] for i in range(len(needs)))
        for sp in special:
            new_needs = []
            for i in range(len(needs)):
                if sp[i] > cur_needs[i]:
                    break
                new_needs.append(cur_needs[i] - sp[i])
            if len(new_needs) == len(needs):
                val = min(val, memo.get(tuple(new_needs), dfs(new_needs)) + sp[-1])
        memo[tuple(cur_needs)] = val
        return val

    return dfs(needs)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 639. Decode Ways II

Сообщение, содержащее буквы от A-Z, может быть закодировано в цифры с помощью следующего отображения: 'A' -> "1" 'B' -> "2" ... 'Z' -> "26" Чтобы декодировать закодированное сообщение, все цифры должны быть сгруппированы, а затем снова преобразованы в буквы с помощью обратного отображения (может быть несколько способов). Например, "11106" может быть преобразовано в: "AAJF" с группировкой (1 1 10 6) "KJF" с группировкой (11 10 6) Обратите внимание, что группировка (1 11 06) недействительна, поскольку "06" не может быть преобразовано в "F", так как "6" отличается от "06". В дополнение к вышеуказанным преобразованиям кодированное сообщение может содержать символ "*", который может представлять любую цифру от "1" до "9" ("0" исключается). Например, кодированное сообщение "1*" может представлять любое из кодированных сообщений "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18" или "19". Декодирование "1*" эквивалентно декодированию любого из кодированных сообщений, которые оно может представлять. Если задана строка s, состоящая из цифр и символов '*', верните количество способов ее декодирования. Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 109 + 7.

Пример:

Input: s = "*"
Output: 9

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация: Создайте массив dp, где dp[i] представляет количество способов декодирования подстроки s[0:i]. Установите начальные значения dp[0] = 1 (пустая строка имеет один способ декодирования).

2⃣Обход строки: Используйте цикл для обхода строки и вычисления количества способов декодирования для каждого символа, включая обработку символа '*'.

3⃣Модульное вычисление: Поскольку количество способов декодирования может быть большим, вычисляйте результаты по модулю 10^9 + 7.

😎 Решение:

def numDecodings(s: str) -> int:
    MOD = 10**9 + 7
    n = len(s)
    dp = [0] * (n + 1)
    dp[0] = 1

    for i in range(1, n + 1):
        if s[i - 1] == '*':
            dp[i] += 9 * dp[i - 1]
        elif s[i - 1] != '0':
            dp[i] += dp[i - 1]

        if i > 1:
            if s[i - 2] == '*':
                if s[i - 1] == '*':
                    dp[i] += 15 * dp[i - 2]
                elif '0' <= s[i - 1] <= '6':
                    dp[i] += 2 * dp[i - 2]
                else:
                    dp[i] += dp[i - 2]
            elif s[i - 2] == '1':
                if s[i - 1] == '*':
                    dp[i] += 9 * dp[i - 2]
                else:
                    dp[i] += dp[i - 2]
            elif s[i - 2] == '2':
                if s[i - 1] == '*':
                    dp[i] += 6 * dp[i - 2]
                elif '0' <= s[i - 1] <= '6':
                    dp[i] += dp[i - 2]

        dp[i] %= MOD

    return dp[n]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 640. Solve the Equation

Решите заданное уравнение и верните значение 'x' в виде строки "x=#value". Уравнение содержит только операции '+', '-', переменную 'x' и ее коэффициент. Вы должны вернуть "No solution", если для уравнения нет решения, или "Infinite solutions", если для уравнения существует бесконечное количество решений. Если для уравнения существует ровно одно решение, мы убеждаемся, что значение 'x' является целым числом.

Пример:

Input: s = "*"
Output: 9

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Разделение уравнения: Разделите уравнение на левую и правую части относительно знака равенства '='.

2⃣Парсинг и упрощение: Пройдитесь по каждой части уравнения, упрощая ее до суммы коэффициентов 'x' и числовых значений.

3⃣Решение уравнения: Используйте уравнение вида ax + b = cx + d, чтобы решить для 'x'. Если коэффициенты 'x' равны и числовые значения равны, уравнение имеет бесконечное количество решений. Если коэффициенты 'x' равны, но числовые значения различны, решения нет. В противном случае вычислите значение 'x'.

😎 Решение:

def solveEquation(equation: str) -> str:
    def parse(equ):
        coeff, const = 0, 0
        num, sign = 0, 1
        i = 0
        while i < len(equ):
            if equ[i] == '+':
                sign = 1
                i += 1
            elif equ[i] == '-':
                sign = -1
                i += 1
            elif equ[i].isdigit():
                num = 0
                while i < len(equ) and equ[i].isdigit():
                    num = num * 10 + int(equ[i])
                    i += 1
                if i < len(equ) and equ[i] == 'x':
                    coeff += sign * num
                    i += 1
                else:
                    const += sign * num
            elif equ[i] == 'x':
                coeff += sign
                i += 1
        return coeff, const
    
    left, right = equation.split('=')
    left_coeff, left_const = parse(left)
    right_coeff, right_const = parse(right)
    
    coeff = left_coeff - right_coeff
    const = right_const - left_const
    
    if coeff == 0:
        return "Infinite solutions" if const == 0 else "No solution"
    return f"x={const // coeff}"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 566. Reshape the Matrix

В MATLAB есть удобная функция под названием reshape, которая может преобразовать матрицу размером m x n в новую матрицу с другим размером r x c, сохраняя исходные данные.

Вам дана матрица m x n mat и два целых числа r и c, представляющие количество строк и столбцов желаемой преобразованной матрицы.

Преобразованная матрица должна быть заполнена всеми элементами исходной матрицы в том же порядке обхода строк, в котором они были.

Если операция преобразования с заданными параметрами возможна и допустима, выведите новую преобразованную матрицу; в противном случае выведите исходную матрицу.

Пример:

Input: mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4
Output: [[1,2,3,4]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверить, можно ли преобразовать матрицу с заданными параметрами r и c. Это возможно, если произведение m * n равно произведению r * c. Если преобразование невозможно, вернуть исходную матрицу.

2⃣Создать новый массив для хранения преобразованной матрицы. Перебрать все элементы исходной матрицы и вставить их в новый массив в порядке обхода строк.

3⃣Вернуть преобразованную матрицу, если преобразование возможно, иначе вернуть исходную матрицу.

😎 Решение:

class Solution:
    def matrixReshape(self, mat, r, c):
        m, n = len(mat), len(mat[0])
        if m * n != r * c:
            return mat
        reshaped_matrix = [[0] * c for _ in range(r)]
        row = col = 0
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                reshaped_matrix[row][col] = mat[i][j]
                col += 1
                if col == c:
                    col = 0
                    row += 1
        return reshaped_matrix

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний