#medium
Задача: 731. My Calendar II

Вы создаете программу для использования в качестве календаря. Мы можем добавить новое событие, если его добавление не приведет к тройному бронированию. Тройное бронирование происходит, когда три события имеют некоторое непустое пересечение (т.е, Событие можно представить в виде пары целых чисел start и end, которая представляет собой бронирование на полуоткрытом интервале [start, end), диапазоне вещественных чисел x таких, что start <= x < end. Реализация класса MyCalendarTwo: MyCalendarTwo() Инициализирует объект календаря. boolean book(int start, int end) Возвращает true, если событие может быть успешно добавлено в календарь, не вызывая тройного бронирования. В противном случае возвращается false и событие не добавляется в календарь.

Пример:

Input
["MyCalendarTwo", "book", "book", "book", "book", "book", "book"]
[[], [10, 20], [50, 60], [10, 40], [5, 15], [5, 10], [25, 55]]
Output
[null, true, true, true, false, true, true]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте два списка: один для отслеживания всех событий, второй для отслеживания пересечений. подпоследовательностей.

2⃣При добавлении нового события сначала проверьте, не пересекается ли оно с любыми существующими пересечениями.

3⃣Если пересечение не обнаружено, добавьте новое событие и обновите список пересечений при необходимости.

😎 Решение:

class MyCalendarTwo:
    def __init__(self):
        self.events = []
        self.overlaps = []

    def book(self, start, end):
        for os, oe in self.overlaps:
            if start < oe and end > os:
                return False
        for es, ee in self.events:
            if start < ee and end > es:
                self.overlaps.append((max(start, es), min(end, ee)))
        self.events.append((start, end))
        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 732. My Calendar III

k-бронирование происходит, когда k событий имеют некоторое непустое пересечение (т.е, дано некоторое время, общее для всех k событий). Даны некоторые события [startTime, endTime), после каждого данного события верните целое число k, представляющее максимальное k-бронирование между всеми предыдущими событиями. Реализация класса MyCalendarThree: MyCalendarThree() Инициализирует объект. int book(int startTime, int endTime) Возвращает целое число k, представляющее наибольшее целое число, при котором в календаре существует k-бронирование.

Пример:

Input
["MyCalendarThree", "book", "book", "book", "book", "book", "book"]
[[], [10, 20], [50, 60], [10, 40], [5, 15], [5, 10], [25, 55]]
Output
[null, 1, 1, 2, 3, 3, 3]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте два словаря для хранения изменений времени бронирования: один для начала событий, другой для конца событий.

2⃣Для каждого нового события обновите словари начала и конца событий.

3⃣Поддерживайте текущее количество активных бронирований и обновляйте максимальное количество активных бронирований по мере добавления новых событий.

😎 Решение:

from collections import defaultdict

class MyCalendarThree:
    def __init__(self):
        self.start_times = defaultdict(int)
        self.end_times = defaultdict(int)

    def book(self, startTime, endTime):
        self.start_times[startTime] += 1
        self.end_times[endTime] += 1
        
        active = 0
        max_active = 0
        for time in sorted(self.start_times.keys()):
            active += self.start_times[time]
            if time in self.end_times:
                active -= self.end_times[time]
            max_active = max(max_active, active)
        
        return max_active

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 733. Flood Fill

Изображение представлено в виде целочисленной сетки m x n, где image[i][j] - значение пикселя изображения. Вам также даны три целых числа sr, sc и color. Вы должны выполнить заливку изображения, начиная с пикселя image[sr][sc]. Чтобы выполнить заливку, рассмотрите начальный пиксель, плюс все пиксели, соединенные по 4-м направлениям с начальным пикселем, того же цвета, что и начальный пиксель, плюс все пиксели, соединенные по 4-м направлениям с этими пикселями (также того же цвета), и так далее. Замените цвет всех вышеупомянутых пикселей на цвет. Верните измененное изображение после выполнения заливки.

Пример:

Input: image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]], sr = 1, sc = 1, color = 2
Output: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Получите цвет начального пикселя.

2⃣Используйте обход в глубину (DFS) или обход в ширину (BFS) для замены цвета всех пикселей, которые соединены с начальным пикселем и имеют тот же цвет.

3⃣Обновите изображение и верните его.

😎 Решение:

def floodFill(image, sr, sc, color):
    original_color = image[sr][sc]
    if original_color == color:
        return image
    
    def dfs(x, y):
        if x < 0 or x >= len(image) or y < 0 or y >= len(image[0]) or image[x][y] != original_color:
            return
        image[x][y] = color
        dfs(x + 1, y)
        dfs(x - 1, y)
        dfs(x, y + 1)
        dfs(x, y - 1)
    
    dfs(sr, sc)
    return image

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 734. Sentence Similarity

Мы можем представить предложение в виде массива слов, например, предложение "I am happy with leetcode" можно представить как arr = ["I", "am",happy", "with", "leetcode"].

Даны два предложения sentence1 и sentence2, каждое из которых представлено в виде массива строк, и массив пар строк similarPairs, где similarPairs[i] = [xi, yi] указывает, что два слова xi и yi похожи. Возвращается true, если предложения sentence1 и sentence2 похожи, или false, если они не похожи. Два предложения похожи, если: у них одинаковая длина (т.е, Заметьте, что слово всегда похоже само на себя, также обратите внимание, что отношение сходства не является транзитивным. Например, если слова a и b похожи, а слова b и c похожи, то a и c не обязательно похожи.

Пример:

Input: sentence1 = ["great","acting","skills"], sentence2 = ["fine","drama","talent"], similarPairs = [["great","fine"],["drama","acting"],["skills","talent"]]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверьте, равны ли длины предложений sentence1 и sentence2. Если нет, верните false.

2⃣Создайте словарь для хранения всех пар похожих слов.

3⃣Проверьте каждую пару слов из предложений sentence1 и sentence2 на схожесть, используя словарь и правило, что слово всегда похоже на само себя.

😎 Решение:

def areSentencesSimilar(sentence1, sentence2, similarPairs):
    if len(sentence1) != len(sentence2):
        return False
    
    similar = {}
    for x, y in similarPairs:
        if x not in similar:
            similar[x] = set()
        if y not in similar:
            similar[y] = set()
        similar[x].add(y)
        similar[y].add(x)
    
    for w1, w2 in zip(sentence1, sentence2):
        if w1 != w2 and (w1 not in similar or w2 not in similar[w1]):
            return False
    
    return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 735. Asteroid Collision

Нам дан массив asteroids, состоящий из целых чисел, представляющих астероиды в ряд. Для каждого астероида абсолютное значение обозначает его размер, а знак - направление движения (положительное - вправо, отрицательное - влево). Каждый астероид движется с одинаковой скоростью. Определите состояние астероидов после всех столкновений. Если два астероида столкнутся, меньший из них взорвется. Если оба одинакового размера, то взорвутся оба. Два астероида, движущиеся в одном направлении, никогда не встретятся.

Пример:

Input: sentence1 = ["great","acting","skills"], sentence2 = ["fine","drama","talent"], similarPairs = [["great","fine"],["drama","acting"],["skills","talent"]]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте стек для отслеживания движущихся вправо астероидов.

2⃣Пройдите по массиву астероидов: Если астероид движется вправо, добавьте его в стек. Если астероид движется влево, сравните его с последним астероидом в стеке (если он есть и движется вправо): Если движущийся вправо астероид больше, текущий взорвется. Если движущийся влево астероид больше, последний астероид в стеке взорвется, и продолжите сравнение. Если они одинакового размера, оба взорвутся.

3⃣Добавьте оставшиеся астероиды из стека и текущий астероид в результат.

😎 Решение:

def asteroidCollision(asteroids):
    stack = []
    
    for asteroid in asteroids:
        while stack and asteroid < 0 < stack[-1]:
            if stack[-1] < -asteroid:
                stack.pop()
                continue
            elif stack[-1] == -asteroid:
                stack.pop()
            break
        else:
            stack.append(asteroid)
    
    return stack

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 736. Parse Lisp Expression

Нам дан массив asteroids, состоящий из целых чисел, представляющих астероиды в ряд. Для каждого астероида абсолютное значение обозначает его размер, а знак - направление движения (положительное - вправо, отрицательное - влево). Каждый астероид движется с одинаковой скоростью. Определите состояние астероидов после всех столкновений. Если два астероида столкнутся, меньший из них взорвется. Если оба одинакового размера, то взорвутся оба. Два астероида, движущиеся в одном направлении, никогда не встретятся.

Пример:

Input: expression = "(let x 2 (mult x (let x 3 y 4 (add x y))))"
Output: 14

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите функцию для оценки выражений.

2⃣Используйте рекурсивный подход для обработки различных типов выражений (let, add, mult, и переменных).

3⃣Используйте словарь для отслеживания значений переменных с учетом области видимости.

😎 Решение:

class Solution:
    def evaluate(self, expression: str) -> int:
        def evaluate(expression, env):
            if expression[0] != '(':
                if expression[0].isalpha():
                    return env[expression]
                return int(expression)
            
            tokens = tokenize(expression)
            if tokens[0] == 'let':
                for i in range(1, len(tokens) - 2, 2):
                    env[tokens[i]] = evaluate(tokens[i + 1], env)
                return evaluate(tokens[-1], env)
            elif tokens[0] == 'add':
                return evaluate(tokens[1], env) + evaluate(tokens[2], env)
            elif tokens[0] == 'mult':
                return evaluate(tokens[1], env) * evaluate(tokens[2], env)
        
        def tokenize(expression):
            tokens, token, parens = [], '', 0
            for char in expression:
                if char == '(':
                    parens += 1
                    if parens == 1:
                        continue
                elif char == ')':
                    parens -= 1
                    if parens == 0:
                        tokens.append(tokenize(token))
                        token = ''
                        continue
                elif char == ' ' and parens == 1:
                    if token:
                        tokens.append(token)
                        token = ''
                    continue
                token += char
            if token:
                tokens.append(token)
            return tokens
        
        return evaluate(expression, {})

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 737. Sentence Similarity II

Мы можем представить предложение в виде массива слов, например, предложение "I am happy with leetcode" можно представить как arr = ["I", "am",happy", "with", "leetcode"].

Даны два предложения sentence1 и sentence2, каждое из которых представлено в виде массива строк, и массив пар строк similarPairs, где similarPairs[i] = [xi, yi] указывает, что два слова xi и yi похожи. Возвращается true, если предложения sentence1 и sentence2 похожи, или false, если они не похожи. Два предложения похожи, если: у них одинаковая длина (т.е, Заметьте, что слово всегда похоже само на себя, также обратите внимание, что отношение сходства является транзитивным. Например, если слова a и b похожи, а слова b и c похожи, то a и c похожи.

Пример:

Input: sentence1 = ["great","acting","skills"], sentence2 = ["fine","drama","talent"], similarPairs = [["great","good"],["fine","good"],["drama","acting"],["skills","talent"]]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверить, одинаковой ли длины предложения sentence1 и sentence2. Если нет, вернуть false.

2⃣Построить граф схожести слов с использованием словаря.

3⃣Использовать поиск в глубину (DFS) для проверки транзитивной схожести слов в предложениях.

😎 Решение:

def areSentencesSimilar(sentence1, sentence2, similarPairs):
    if len(sentence1) != len(sentence2):
        return False
    
    graph = {}
    for x, y in similarPairs:
        if x not in graph:
            graph[x] = []
        if y not in graph:
            graph[y] = []
        graph[x].append(y)
        graph[y].append(x)
    
    def dfs(word1, word2, visited):
        if word1 == word2:
            return True
        visited.add(word1)
        for neighbor in graph.get(word1, []):
            if neighbor not in visited and dfs(neighbor, word2, visited):
                return True
        return False
    
    for w1, w2 in zip(sentence1, sentence2):
        if w1 != w2 and not dfs(w1, w2, set()):
            return False
    
    return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 738. Monotone Increasing Digits

Целое число имеет монотонно возрастающие цифры тогда и только тогда, когда каждая пара соседних цифр x и y удовлетворяет x <= y. Задав целое число n, верните наибольшее число, которое меньше или равно n с монотонно возрастающими цифрами.

Пример:

Input: n = 10
Output: 9

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуйте число в строку для удобства обработки.

2⃣Найдите позицию, где последовательность перестает быть монотонной.

3⃣Уменьшите соответствующую цифру и установите все последующие цифры в 9.

😎 Решение:

def monotoneIncreasingDigits(n):
    digits = list(str(n))
    mark = len(digits)
    
    for i in range(len(digits) - 1, 0, -1):
        if digits[i] < digits[i - 1]:
            mark = i
            digits[i - 1] = str(int(digits[i - 1]) - 1)
    
    for i in range(mark, len(digits)):
        digits[i] = '9'
    
    return int("".join(digits))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 739. Daily Temperatures

Задав массив целых чисел temperature, представляющих дневные температуры, верните массив answer, такой, что answer[i] - это количество дней, которые нужно подождать после i-го дня, чтобы температура стала теплее. Если в будущем не существует дня, для которого это возможно, сохраните answer[i] == 0.

Пример:

Input: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]
Output: [1,1,4,2,1,1,0,0]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте стек для хранения индексов дней с температурами, для которых еще не найден более теплый день.

2⃣Пройдите по массиву температур и для каждого дня: Пока текущая температура больше температуры дня на вершине стека, обновляйте массив ответов и удаляйте вершину стека. Добавьте текущий день в стек.

3⃣Возвращайте массив ответов.

😎 Решение:

def dailyTemperatures(T):
    n = len(T)
    answer = [0] * n
    stack = []
    
    for i in range(n):
        while stack and T[i] > T[stack[-1]]:
            j = stack.pop()
            answer[j] = i - j
        stack.append(i)
    
    return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 740. Delete and Earn

Вам дан целочисленный массив nums. Вы хотите максимизировать количество очков, выполнив следующую операцию любое количество раз: Выберите любой элемент nums[i] и удалите его, чтобы заработать nums[i] очков. После этого вы должны удалить каждый элемент, равный nums[i] - 1, и каждый элемент, равный nums[i] + 1. Верните максимальное количество очков, которое вы можете заработать, применив вышеуказанную операцию некоторое количество раз.

Пример:

Input: nums = [3,4,2]
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчитайте количество каждого числа в массиве nums.

2⃣Используйте динамическое программирование для расчета максимальных очков, которые можно заработать, используя накопленный результат для чисел, меньших текущего. Добавьте текущий день в стек.

3⃣Для каждого числа num в nums, учитывайте два случая: не брать число или взять число и добавить его очки.

😎 Решение:

def deleteAndEarn(nums):
    from collections import Counter
    
    count = Counter(nums)
    prev = None
    avoid = using = 0
    
    for num in sorted(count):
        if num - 1 != prev:
            new_avoid, new_using = max(avoid, using), num * count[num] + max(avoid, using)
        else:
            new_avoid, new_using = max(avoid, using), num * count[num] + avoid
        avoid, using = new_avoid, new_using
        prev = num
    
    return max(avoid, using)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 741. Cherry Pickup

Вам дана сетка n x n, представляющая поле вишен. Каждая клетка - одно из трех возможных целых чисел. 0 означает, что клетка пуста, и вы можете пройти через нее, 1 означает, что клетка содержит вишню, которую вы можете сорвать и пройти через нее, или -1 означает, что клетка содержит шип, который преграждает вам путь. Верните максимальное количество вишен, которое вы можете собрать, следуя следующим правилам: Начиная с позиции (0, 0) и достигая (n - 1, n - 1) путем перемещения вправо или вниз через допустимые клетки пути (клетки со значением 0 или 1).
После достижения (n - 1, n - 1) вернитесь в (0, 0), двигаясь влево или вверх по клеткам с действительными путями. Проходя через клетку пути, содержащую вишню, вы поднимаете ее, и клетка становится пустой клеткой 0. Если между (0, 0) и (n - 1, n - 1) нет действительного пути, то вишни собрать нельзя.

Пример:

Input: grid = [[0,1,-1],[1,0,-1],[1,1,1]]
Output: 5

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для подсчета максимального количества вишен, которые можно собрать при движении от (0, 0) до (n - 1, n - 1).

2⃣Примените еще один проход с использованием динамического программирования для движения обратно от (n - 1, n - 1) до (0, 0), чтобы учитывать вишни, собранные на обратном пути.

3⃣Объедините результаты двух проходов, чтобы найти максимальное количество вишен, которые можно собрать.

😎 Решение:

def cherryPickup(grid):
    n = len(grid)
    dp = [[[-float('inf')] * n for _ in range(n)] for _ in range(n)]
    dp[0][0][0] = grid[0][0]

    for k in range(1, 2 * (n - 1) + 1):
        for i1 in range(max(0, k - n + 1), min(n, k + 1)):
            for i2 in range(max(0, k - n + 1), min(n, k + 1)):
                j1, j2 = k - i1, k - i2
                if 0 <= j1 < n and 0 <= j2 < n and grid[i1][j1] != -1 and grid[i2][j2] != -1:
                    max_cherries = max(
                        dp[i1 - 1][i2 - 1][k - 1] if i1 > 0 and i2 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1 - 1][i2][k - 1] if i1 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1][i2 - 1][k - 1] if i2 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1][i2][k - 1]
                    )
                    if max_cherries != -float('inf'):
                        dp[i1][i2][k] = max_cherries + grid[i1][j1]
                        if i1 != i2:
                            dp[i1][i2][k] += grid[i2][j2]

    return max(0, dp[n - 1][n - 1][2 * (n - 1)])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 742. Closest Leaf in a Binary Tree

Если задан корень бинарного дерева, в котором каждый узел имеет уникальное значение, а также задано целое число k, верните значение ближайшего к цели k узла листа дерева. Ближайший к листу узел означает наименьшее количество ребер, пройденных бинарным деревом, чтобы достичь любого листа дерева. Кроме того, узел называется листом, если у него нет дочерних узлов.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пройдите дерево, чтобы найти путь от корня до узла k и сохранить его в список.

2⃣Найдите все листья и минимальное расстояние до них, используя BFS, начиная с найденного узла k.

3⃣Верните значение ближайшего листа.

😎 Решение:

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

def findClosestLeaf(root, k):
    from collections import deque, defaultdict
    
    def find_path(node, k, path):
        if not node:
            return False
        path.append(node)
        if node.val == k:
            return True
        if (node.left and find_path(node.left, k, path)) or (node.right and find_path(node.right, k, path)):
            return True
        path.pop()
        return False
    
    def find_leaves(node, leaves):
        if not node:
            return
        if not node.left and not node.right:
            leaves[node] = 0
        find_leaves(node.left, leaves)
        find_leaves(node.right, leaves)
    
    path = []
    find_path(root, k, path)
    
    leaves = {}
    find_leaves(root, leaves)
    
    queue = deque([(path[-1], 0)])
    visited = set()
    
    while queue:
        node, dist = queue.popleft()
        if node in leaves:
            return node.val
        visited.add(node)
        if node.left and node.left not in visited:
            queue.append((node.left, dist + 1))
        if node.right and node.right not in visited:
            queue.append((node.right, dist + 1))
        if len(path) > 1 and path[-2] not in visited:
            queue.append((path.pop(), dist + 1))
    return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 743. Network Delay Time

Дана сеть из узлов, помеченных от 1 до n. Также дано times - список времен прохождения сигнала в виде направленных ребер times[i] = (ui, vi, wi), где ui - исходный узел, vi - целевой узел, а wi - время прохождения сигнала от источника до цели. Мы пошлем сигнал из заданного узла k. Верните минимальное время, которое потребуется всем узлам, чтобы получить сигнал. Если все узлы не могут получить сигнал, верните -1.

Пример:

Input: times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Представьте граф в виде списка смежности.

2⃣Используйте алгоритм Дейкстры для нахождения кратчайших путей от узла k до всех других узлов.

3⃣Найдите максимальное значение среди кратчайших путей к узлам. Если какой-либо узел недостижим, верните -1.

😎 Решение:

import heapq

def networkDelayTime(times, n, k):
    graph = {i: [] for i in range(1, n + 1)}
    for u, v, w in times:
        graph[u].append((v, w))

    min_heap = [(0, k)]
    min_time = {i: float('inf') for i in range(1, n + 1)}
    min_time[k] = 0

    while min_heap:
        time, node = heapq.heappop(min_heap)
        for neighbor, t in graph[node]:
            new_time = time + t
            if new_time < min_time[neighbor]:
                min_time[neighbor] = new_time
                heapq.heappush(min_heap, (new_time, neighbor))

    max_time = max(min_time.values())
    return max_time if max_time < float('inf') else -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 744. Find Smallest Letter Greater Than Target

Нам дан массив символов letters, отсортированный в неубывающем порядке, и символ target. В массиве letters есть как минимум два разных символа. Возвращается наименьший символ в letters, который лексикографически больше target. Если такого символа не существует, возвращается первый символ в буквах.

Пример:

Input: letters = ["c","f","j"], target = "a"
Output: "c"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Использовать бинарный поиск для нахождения позиции первого символа в letters, который лексикографически больше target.

2⃣Если найденный символ существует, вернуть его.

3⃣Если такого символа не существует, вернуть первый символ в letters.

😎 Решение:

def nextGreatestLetter(letters, target):
    left, right = 0, len(letters) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if letters[mid] > target:
            right = mid - 1
        else:
            left = mid + 1
    return letters[left % len(letters)]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 745. Prefix and Suffix Search

Создайте специальный словарь, в котором поиск слов осуществляется по префиксу и суффиксу. Реализуйте класс WordFilter: WordFilter(string[] words) Инициализирует объект со словами в словаре. f(string pref, string suff) Возвращает индекс слова в словаре, которое имеет префикс pref и суффикс suff. Если существует более одного допустимого индекса, возвращается наибольший из них. Если в словаре нет такого слова, возвращается -1.

Пример:

Input: letters = ["c","f","j"], target = "a"
Output: "c"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраните слова и их индексы в словаре.

2⃣Создайте объединенные ключи, состоящие из префиксов и суффиксов для всех возможных комбинаций.

3⃣Реализуйте функцию поиска, которая ищет наибольший индекс слова по префиксу и суффиксу.

😎 Решение:

class WordFilter:
    def __init__(self, words):
        self.prefix_suffix_map = {}
        for index, word in enumerate(words):
            length = len(word)
            for prefix_length in range(1, length + 1):
                for suffix_length in range(1, length + 1):
                    key = word[:prefix_length] + '#' + word[-suffix_length:]
                    self.prefix_suffix_map[key] = index
    
    def f(self, pref, suff):
        key = pref + '#' + suff
        return self.prefix_suffix_map.get(key, -1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 746. Min Cost Climbing Stairs

Вам дан целочисленный массив cost, где cost[i] - стоимость i-й ступеньки на лестнице. После оплаты стоимости вы можете подняться на одну или две ступеньки. Вы можете начать со ступеньки с индексом 0 или со ступеньки с индексом 1. Верните минимальную стоимость достижения вершины этажа.

Пример:

Input: cost = [10,15,20]
Output: 15

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создать массив dp, где dp[i] хранит минимальную стоимость достижения i-й ступеньки.

2⃣Инициализировать dp[0] и dp[1] как cost[0] и cost[1] соответственно. Заполнить dp используя минимальную стоимость подъема с предыдущих ступенек.

3⃣Вернуть минимальную стоимость достижения вершины.

😎 Решение:

def minCostClimbingStairs(cost):
    n = len(cost)
    dp = [0] * n
    dp[0] = cost[0]
    dp[1] = cost[1]
    for i in range(2, n):
        dp[i] = cost[i] + min(dp[i - 1], dp[i - 2])
    return min(dp[-1], dp[-2])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 747. Largest Number At Least Twice of Others

Вам дан целочисленный массив nums, в котором наибольшее целое число уникально. Определите, является ли наибольший элемент массива по крайней мере в два раза больше всех остальных чисел в массиве. Если да, то верните индекс самого большого элемента, в противном случае верните -1.

Пример:

Input: nums = [3,6,1,0]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найдите максимальный элемент в массиве и его индекс.

2⃣Проверьте, является ли этот максимальный элемент по крайней мере в два раза больше всех остальных элементов массива.

3⃣Если условие выполняется, верните индекс максимального элемента, иначе верните -1.

😎 Решение:

def dominantIndex(nums):
    max_val = max(nums)
    max_index = nums.index(max_val)
    for num in nums:
        if num != max_val and max_val < 2 * num:
            return -1
    return max_index

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 748. Shortest Completing Word

Вам дан целочисленный массив nums, в котором наибольшее целое число уникально. Определите, является ли наибольший элемент массива по крайней мере в два раза больше всех остальных чисел в массиве. Если да, то верните индекс самого большого элемента, в противном случае верните -1.

Пример:

Input: licensePlate = "1s3 PSt", words = ["step","steps","stripe","stepple"]
Output: "steps"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Извлечь все буквы из licensePlate, игнорируя цифры и пробелы, и создать словарь для подсчета частоты каждой буквы.

2⃣Пройти по массиву words, проверяя каждое слово на соответствие требованиям.

3⃣Найти самое короткое завершающее слово среди подходящих.

😎 Решение:

import collections

def shortestCompletingWord(licensePlate, words):
    def get_char_count(s):
        count = collections.Counter()
        for char in s:
            if char.isalpha():
                count[char.lower()] += 1
        return count
    
    license_count = get_char_count(licensePlate)
    
    def is_completing_word(word, license_count):
        word_count = collections.Counter(word)
        for char, cnt in license_count.items():
            if word_count[char] < cnt:
                return False
        return True
    
    result = None
    for word in words:
        if is_completing_word(word, license_count):
            if result is None or len(word) < len(result):
                result = word
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 749. Contain Virus

Вирус быстро распространяется, и ваша задача - поместить зараженную область в карантин, установив стены. Мир моделируется как бинарная сетка m x n isInfected, где isInfected[i][j] == 0 обозначает незараженные клетки, а isInfected[i][j] == 1 - клетки, зараженные вирусом. Между любыми двумя соседними клетками, расположенными в четырех направлениях, может быть установлена стена (и только одна стена) на общей границе. Каждую ночь вирус распространяется на все соседние клетки во всех четырех направлениях, если не блокируется стеной. Ресурсы ограничены. Каждый день вы можете устанавливать стены только вокруг одного региона (то есть пораженной области (непрерывного блока зараженных клеток), которая угрожает наибольшим количеством незараженных клеток на следующую ночь). Ничьей не будет никогда. Верните количество стен, использованных для карантина всех зараженных регионов. Если мир будет полностью заражен, верните количество использованных стен.

Пример:

Input: isInfected = [[0,1,0,0,0,0,0,1],[0,1,0,0,0,0,0,1],[0,0,0,0,0,0,0,1],[0,0,0,0,0,0,0,0]]
Output: 10

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите все зараженные регионы и для каждого региона определите количество угрожаемых незараженных клеток.

2⃣Выберите регион, который угрожает наибольшему количеству незараженных клеток, и установите вокруг него стены. Распространите вирус на все соседние клетки для всех остальных регионов.

3⃣Повторяйте шаги 1-2, пока все регионы не будут окружены стенами или мир не будет полностью заражен. Подсчитайте и верните количество использованных стен.

😎 Решение:

def containVirus(isInfected):
    def neighbors(r, c):
        for nr, nc in [(r-1, c), (r+1, c), (r, c-1), (r, c+1)]:
            if 0 <= nr < len(isInfected) and 0 <= nc < len(isInfected[0]):
                yield nr, nc
    
    def dfs(r, c, region, frontiers, walls):
        stack = [(r, c)]
        region.add((r, c))
        while stack:
            r, c = stack.pop()
            for nr, nc in neighbors(r, c):
                if isInfected[nr][nc] == 1 and (nr, nc) not in region:
                    stack.append((nr, nc))
                    region.add((nr, nc))
                elif isInfected[nr][nc] == 0:
                    frontiers.add((nr, nc))
                    walls.add((r, c, nr, nc))
    
    total_walls = 0
    while True:
        regions = []
        frontiers = []
        walls = []
        visited = set()
        
        for r in range(len(isInfected)):
            for c in range(len(isInfected[0])):
                if isInfected[r][c] == 1 and (r, c) not in visited:
                    region = set()
                    frontier = set()
                    wall = set()
                    dfs(r, c, region, frontier, wall)
                    visited |= region
                    if frontier:
                        regions.append(region)
                        frontiers.append(frontier)
                        walls.append(wall)
        
        if not regions:
            break
        
        max_threat_index = max(range(len(frontiers)), key=lambda i: len(frontiers[i]))
        total_walls += len(walls[max_threat_index])
        
        for i, region in enumerate(regions):
            if i == max_threat_index:
                for r, c in region:
                    isInfected[r][c] = -1
            else:
                for r, c in frontiers[i]:
                    isInfected[r][c] = 1
    
    return total_walls

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 750. Number Of Corner Rectangles

Дан указатель на начало односвязного списка и два целых числа left и right, где left <= right. Необходимо перевернуть узлы списка, начиная с позиции left и заканчивая позицией right, и вернуть измененный список.

Пример:

Input: grid = [[1,0,0,1,0],[0,0,1,0,1],[0,0,0,1,0],[1,0,1,0,1]]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пройдите по строкам матрицы. Для каждой пары строк, найдите все столбцы, где оба значения равны 1.

2⃣Подсчитайте количество таких столбцов. Если их больше одного, то они образуют прямоугольники.

3⃣Для каждой пары строк добавьте количество возможных прямоугольников в общий счетчик.

😎 Решение:

def countCornerRectangles(grid):
    count = 0
    for i in range(len(grid)):
        for j in range(i + 1, len(grid)):
            num_pairs = 0
            for k in range(len(grid[0])):
                if grid[i][k] == 1 and grid[j][k] == 1:
                    num_pairs += 1
            if num_pairs > 1:
                count += num_pairs * (num_pairs - 1) // 2
    return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 751. IP to CIDR

Дан указатель на начало односвязного списка и два целых числа left и right, где left <= right. Необходимо перевернуть узлы списка, начиная с позиции left и заканчивая позицией right, и вернуть измененный список.

Пример:

Input: ip = "255.0.0.7", n = 10
Output: ["255.0.0.7/32","255.0.0.8/29","255.0.0.16/32"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразовать начальный IP-адрес в целое число.

2⃣Пока количество оставшихся IP-адресов n больше нуля: Определить наибольший блок, который начинается с текущего IP-адреса и не превышает количество оставшихся IP-адресов. Добавить этот блок к результату. Увеличить текущий IP-адрес на размер блока. Уменьшить количество оставшихся IP-адресов n.

3⃣Преобразовать блоки обратно в формат CIDR и вернуть их.

😎 Решение:

def ip_to_int(ip):
    parts = ip.split('.')
    return (int(parts[0]) << 24) + (int(parts[1]) << 16) + (int(parts[2]) << 8) + int(parts[3])

def int_to_ip(num):
    return f"{(num >> 24) & 255}.{(num >> 16) & 255}.{(num >> 8) & 255}.{num & 255}"

def cidr(ip, prefix_length):
    return f"{ip}/{prefix_length}"

def find_cidr_blocks(start_ip, n):
    start = ip_to_int(start_ip)
    result = []
    
    while n > 0:
        max_size = 1
        while max_size <= start and max_size <= n:
            max_size <<= 1
        max_size >>= 1
        
        while start % max_size != 0:
            max_size >>= 1
        
        result.append(cidr(int_to_ip(start), 32 - max_size.bit_length() + 1))
        start += max_size
        n -= max_size
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний