Задача: 1207. Unique Number of Occurrences
Сложность: easy

Дан массив целых чисел arr. Верните true, если количество вхождений каждого значения в массиве уникально, или false в противном случае.

Пример:

Input: arr = [1,2,2,1,1,3]
Output: true
Explanation: The value 1 has 3 occurrences, 2 has 2 and 3 has 1. No two values have the same number of occurrences.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраните частоты элементов массива arr в хэш-таблице freq.

2⃣Итерируйтесь по хэш-таблице freq и вставьте частоты всех уникальных элементов массива arr в хэш-набор freqSet.

3⃣Верните true, если размер хэш-набора freqSet равен размеру хэш-таблицы freq, иначе верните false.

😎 Решение:

class Solution:
    def uniqueOccurrences(self, arr: List[int]) -> bool:
        freq = {}
        for num in arr:
            freq[num] = freq.get(num, 0) + 1
        return len(freq) == len(set(freq.values()))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1480. Running Sum of 1d Array
Сложность: easy

Дан массив nums. Мы определяем текущую сумму массива как runningSum[i] = сумма(nums[0]…nums[i]).

Верните массив текущих сумм для nums.

Пример:

Input: nums = [1,2,3,4]
Output: [1,3,6,10]
Explanation: Running sum is obtained as follows: [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4].

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Определите массив result.
Инициализируйте первый элемент массива result первым элементом входного массива nums.

2⃣Вычисление текущих сумм:
На индексе i добавьте сумму элемента nums[i] и предыдущей текущей суммы result[i - 1] в массив result.

3⃣Повторение для всех индексов:
Повторите шаг 2 для всех индексов от 1 до n-1.

😎 Решение:

class Solution:
    def runningSum(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        result = [0] * len(nums)
        result[0] = nums[0]
        for i in range(1, len(nums)):
            result[i] = result[i - 1] + nums[i]
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 370. Range Addition
Сложность: medium

Дано целое число length и массив updates, где updates[i] = [startIdxi, endIdxi, inci].

У вас есть массив arr длины length, заполненный нулями. Вам нужно применить некоторые операции к arr. В i-й операции следует увеличить все элементы arr[startIdxi], arr[startIdxi + 1], ..., arr[endIdxi] на inci.

Верните arr после применения всех обновлений.

Пример:

Input: length = 5, updates = [[1,3,2],[2,4,3],[0,2,-2]]
Output: [-2,0,3,5,3]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждого обновления (start, end, val) выполните две операции:
Увеличьте значение в позиции start на val: arr[start] = arr[start] + val.
Уменьшите значение в позиции end + 1 на val: arr[end + 1] = arr[end + 1] - val.

2⃣Примените конечное преобразование: вычислите кумулятивную сумму всего массива (с индексами, начиная с 0).

3⃣Верните обновленный массив arr.

😎 Решение:

def getModifiedArray(length, updates):
    result = [0] * length

    for update in updates:
        start, end, val = update
        result[start] += val
        if end + 1 < length:
            result[end + 1] -= val

    for i in range(1, length):
        result[i] += result[i - 1]

    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree
Сложность: medium

Дано бинарное дерево. Найдите наименьший общий предок (LCA) двух заданных узлов в дереве.

Согласно определению LCA на Википедии: "Наименьший общий предок определяется между двумя узлами p и q как наименьший узел в дереве T, который имеет как p, так и q в качестве потомков (где мы допускаем, что узел может быть потомком самого себя)."

Пример:

Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
Output: 3
Explanation: The LCA of nodes 5 and 1 is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начало обхода дерева с корня: Начните обход дерева с корневого узла. Если текущий узел является одним из узлов p или q, установите переменную mid в значение True и продолжите поиск другого узла в левой и правой ветвях.

2⃣Проверка поддеревьев: Выполните рекурсивный обход левой и правой ветвей дерева. Если какая-либо из ветвей (левая или правая) возвращает True, это означает, что один из двух узлов найден ниже по дереву.

3⃣Определение LCA: Если в любой момент обхода дерева две из трех переменных (left, right или mid) становятся True, это означает, что найден наименьший общий предок (LCA) для узлов p и q.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.ans = None

    def recurseTree(self, currentNode, p, q):
        if not currentNode:
            return False

        left = self.recurseTree(currentNode.left, p, q) ? 1 : 0
        right = self.recurseTree(currentNode.right, p, q) ? 1 : 0
        mid = (currentNode == p or currentNode == q) ? 1 : 0

        if mid + left + right >= 2:
            self.ans = currentNode

        return mid + left + right > 0

    def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
        self.recurseTree(root, p, q)
        return self.ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1531. String Compression II
Сложность: hard

Дана строка s и целое число k. Необходимо удалить не более k символов из s так, чтобы длина сжатой версии строки s с использованием RLE была минимальной.

Найдите минимальную длину сжатой версии строки s после удаления не более k символов.

Пример:

Input: s = "aaabcccd", k = 2
Output: 4
Explanation: Compressing s without deleting anything will give us "a3bc3d" of length 6. Deleting any of the characters 'a' or 'c' would at most decrease the length of the compressed string to 5, for instance delete 2 'a' then we will have s = "abcccd" which compressed is abc3d. Therefore, the optimal way is to delete 'b' and 'd', then the compressed version of s will be "a3c3" of length 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Обходим символы строки слева направо, решая для каждого символа, включать его в сжатую строку или нет. Это создает состояния (строка, оставшиеся для включения символы), которые можно представить в виде бинарного дерева, где левые потомки означают включение символов, а правые — их пропуск. Многочисленные повторяющиеся подзадачи указывают на необходимость использования динамического программирования.

2⃣Для определения состояния DP используем следующие параметры: количество пройденных символов (чтобы знать, какой символ обрабатывать следующим), последний добавленный символ в сжатую строку (чтобы определить изменение сжатия при добавлении нового символа), количество последнего символа (для правильного изменения длины сжатия при добавлении символа) и количество оставшихся символов, которые можно удалить.

3⃣Связываем состояния друг с другом: удаление нового символа увеличивает i на один и уменьшает k на один; включение нового символа оставляет длину сжатия неизменной (кроме случаев, когда частота последнего символа 1, 9 или 99) или увеличивает длину на один, если новый символ не равен последнему символу сжатия.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.memo = {}
        self.add = {1, 9, 99}

    def getLengthOfOptimalCompression(self, s: str, k: int) -> int:
        return self.dp(s, 0, chr(ord('a') + 26), 0, k)

    def dp(self, s: str, idx: int, last_char: str, last_char_count: int, k: int) -> int:
        if k < 0:
            return float('inf') / 2

        if idx == len(s):
            return 0

        key = idx * 101 * 27 * 101 + (ord(last_char) - ord('a')) * 101 * 101 + last_char_count * 101 + k

        if key in self.memo:
            return self.memo[key]

        delete_char = self.dp(s, idx + 1, last_char, last_char_count, k - 1)
        if s[idx] == last_char:
            keep_char = self.dp(s, idx + 1, last_char, last_char_count + 1, k) + (1 if last_char_count in self.add else 0)
        else:
            keep_char = self.dp(s, idx + 1, s[idx], 1, k) + 1

        res = min(keep_char, delete_char)
        self.memo[key] = res

        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 133. Clone Graph
Сложность: medium

Дана ссылка на узел в связанном неориентированном графе.

Верните глубокую копию (клон) графа.

Каждый узел в графе содержит значение (целое число) и список (List[Node]) своих соседей.

Пример:

Input: adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
Output: [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
Explanation: There are 4 nodes in the graph.
1st node (val = 1)'s neighbors are 2nd node (val = 2) and 4th node (val = 4).
2nd node (val = 2)'s neighbors are 1st node (val = 1) and 3rd node (val = 3).
3rd node (val = 3)'s neighbors are 2nd node (val = 2) and 4th node (val = 4).
4th node (val = 4)'s neighbors are 1st node (val = 1) and 3rd node (val = 3).

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Используйте хеш-таблицу для хранения ссылок на копии всех уже посещенных и скопированных узлов. Ключом будет узел оригинального графа, а значением — соответствующий клонированный узел клонированного графа. Хеш-таблица посещенных узлов также используется для предотвращения циклов.

2️⃣Добавьте первый узел в очередь, клонируйте его и добавьте в хеш-таблицу посещенных.

3️⃣Выполните обход в ширину (BFS): извлеките узел из начала очереди, посетите всех соседей этого узла. Если какой-либо сосед уже был посещен, получите его клон из хеш-таблицы посещенных; если нет, создайте клон и добавьте его в хеш-таблицу. Добавьте клоны соседей в список соседей клонированного узла.

😎 Решение:

from collections import deque

class Node:
    def __init__(self, val=0, neighbors=None):
        self.val = val
        self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []

class Solution:
    def cloneGraph(self, node: Optional["Node"]) -> Optional["Node"]:
        if not node:
            return node

        visited = {}
        queue = deque([node])
        visited[node] = Node(node.val, [])

        while queue:
            n = queue.popleft()
            for neighbor in n.neighbors:
                if neighbor not in visited:
                    visited[neighbor] = Node(neighbor.val, [])
                    queue.append(neighbor)
                visited[n].neighbors.append(visited[neighbor])
        return visited[node]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 563. Binary Tree Tilt
Сложность: easy

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

Задача: 27. Remove Element
Сложность: easy

Учитывая целочисленный массив nums и целочисленное значение val, удалите все вхождения val в nums на месте. Порядок элементов может быть изменен. Затем верните количество элементов в виде чисел, которые не равны val.

Учитывайте количество элементов в nums, которые не равны val как k. Чтобы вас приняли, вам необходимо сделать следующее:

- Измените массив nums так, чтобы первые k элементов nums содержали элементы, не равные val. Остальные элементы nums не важны, как и размер nums.
- Вернуть k.

Пример:

Input: nums = [3,2,2,3], val = 3  
Output: 2, nums = [2,2,_,_]  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализируем указатель k для отслеживания позиции уникальных элементов.

2️⃣Проходим по массиву, копируя элементы, которые не равны val, на место указателя k.

3️⃣Возвращаем k — количество элементов, не равных val.

😎 Решение:

class Solution:  
    def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:  
        k = 0  

        for i in range(len(nums)):  
            if nums[i] != val:  
                nums[k] = nums[i]  
                k += 1  

        return k

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1463. Cherry Pickup II
Сложность: hard

Дана матрица grid размером rows x cols, представляющая поле с вишнями, где grid[i][j] обозначает количество вишен, которые можно собрать с клетки (i, j).

У вас есть два робота, которые могут собирать вишни:
Робот №1 находится в левом верхнем углу (0, 0), а
Робот №2 находится в правом верхнем углу (0, cols - 1).

Верните максимальное количество собранных вишен с помощью обоих роботов, следуя приведённым ниже правилам:
Из клетки (i, j) роботы могут перемещаться в клетку (i + 1, j - 1), (i + 1, j) или (i + 1, j + 1).
Когда любой робот проходит через клетку, он подбирает все вишни, и клетка становится пустой.
Когда оба робота находятся в одной клетке, только один из них собирает вишни.
Оба робота не могут выходить за пределы матрицы в любой момент времени.
Оба робота должны достичь нижней строки в матрице grid.

Пример:

Input: grid = [[1,0,0,0,0,0,1],[2,0,0,0,0,3,0],[2,0,9,0,0,0,0],[0,3,0,5,4,0,0],[1,0,2,3,0,0,6]]
Output: 28
Explanation: Path of robot #1 and #2 are described in color green and blue respectively.
Cherries taken by Robot #1, (1 + 9 + 5 + 2) = 17.
Cherries taken by Robot #2, (1 + 3 + 4 + 3) = 11.
Total of cherries: 17 + 11 = 28.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите трехмерный массив dp, где dp[row][col1][col2] представляет максимальное количество вишен, которые можно собрать, если робот 1 находится в (row, col1), а робот 2 находится в (row, col2).

2⃣Итеративно заполните dp, начиная с нижней строки, вычисляя для каждой клетки максимальное количество вишен, которое можно собрать с учетом возможных перемещений роботов.

3⃣Верните dp[0][0][n-1], что представляет максимальное количество вишен, которое можно собрать, начиная с верхнего левого и верхнего правого углов.

😎 Решение:

class Solution:
    def cherryPickup(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        m, n = len(grid), len(grid[0])
        dp = [[[0] * n for _ in range(n)] for _ in range(m)]
        
        for row in range(m - 1, -1, -1):
            for col1 in range(n):
                for col2 in range(n):
                    result = grid[row][col1]
                    if col1 != col2:
                        result += grid[row][col2]
                    if row != m - 1:
                        max_cherries = 0
                        for new_col1 in range(col1 - 1, col1 + 2):
                            for new_col2 in range(col2 - 1, col2 + 2):
                                if 0 <= new_col1 < n and 0 <= new_col2 < n:
                                    max_cherries = max(max_cherries, dp[row + 1][new_col1][new_col2])
                        result += max_cherries
                    dp[row][col1][col2] = result
        return dp[0][0][n - 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 104. Maximum Depth of Binary Tree
Сложность: easy

Дан корень бинарного дерева, верните его максимальную глубину.

Максимальная глубина бинарного дерева — это количество узлов вдоль самого длинного пути от корневого узла до самого удалённого листового узла.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Можно обойти дерево, используя стратегию поиска в глубину (DFS) или поиска в ширину (BFS).

2️⃣Для данной задачи подойдет несколько способов.

3️⃣Здесь мы демонстрируем решение, реализованное с использованием стратегии DFS и рекурсии.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
        if root is None:
            return 0
        else:
            left_height = self.maxDepth(root.left)
            right_height = self.maxDepth(root.right)
            return max(left_height, right_height) + 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 352. Data Stream as Disjoint Intervals
Сложность: hard

Дано поступление данных из последовательности неотрицательных целых чисел a1, a2, ..., an, необходимо обобщить увиденные числа в виде списка непересекающихся интервалов.

Реализуйте класс SummaryRanges:

SummaryRanges() Инициализирует объект с пустым потоком.
void addNum(int value) Добавляет целое число в поток.
int[][] getIntervals() Возвращает обобщение текущих чисел в потоке в виде списка непересекающихся интервалов [starti, endi]. Ответ должен быть отсортирован по starti.

Пример:

Input
["SummaryRanges", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals"]
[[], [1], [], [3], [], [7], [], [2], [], [6], []]
Output
[null, null, [[1, 1]], null, [[1, 1], [3, 3]], null, [[1, 1], [3, 3], [7, 7]], null, [[1, 3], [7, 7]], null, [[1, 3], [6, 7]]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать структуру данных TreeSet для хранения значений.

2⃣addNum(int value)
Просто добавить value в values. Если эквивалент TreeSet вашего языка программирования позволяет дублировать значения, как например SortedList в Python, нужно также проверить, что value не существует в values, так как дубликаты нарушат алгоритм.

3⃣getIntervals
Если values пуст, вернуть пустой массив.
Создать пустой список интервалов.
Установить left = right = -1. left представляет левую границу текущего интервала, а right представляет правую границу.
Итерировать по values. На каждой итерации:
Если left < 0, установить left = right = value.
Иначе, если value = right + 1, установить right = value, так как мы можем продолжить текущий интервал.
Иначе, мы не можем продолжить текущий интервал. Вставить [left, right] в intervals и установить left = right = value для начала нового интервала.
Вставить [left, right] в intervals и вернуть intervals.

😎 Решение:

class SummaryRanges:
    def __init__(self):
        self.values = set()

    def addNum(self, value: int) -> None:
        self.values.add(value)

    def getIntervals(self) -> list[list[int]]:
        if not self.values:
            return []
        intervals = []
        sorted_values = sorted(self.values)
        left, right = -1, -1
        for value in sorted_values:
            if left < 0:
                left, right = value, value
            elif value == right + 1:
                right = value
            else:
                intervals.append([left, right])
                left, right = value, value
        intervals.append([left, right])
        return intervals

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1376. Time Needed to Inform All Employees
Сложность: medium

В компании работает n сотрудников, каждому из которых присвоен уникальный идентификатор от 0 до n - 1. Руководитель компании имеет идентификатор headID.

У каждого сотрудника есть один непосредственный начальник, указанный в массиве manager, где manager[i] — это непосредственный начальник i-го сотрудника, manager[headID] = -1. Также гарантируется, что отношения подчинения образуют древовидную структуру.

Руководитель компании хочет сообщить всем сотрудникам компании срочную новость. Он сообщит своим непосредственным подчиненным, а они сообщат своим подчиненным и так далее, пока все сотрудники не узнают о срочной новости.

i-й сотрудник нуждается в informTime[i] минутах, чтобы сообщить всем своим непосредственным подчиненным (т.е. через informTime[i] минут все его непосредственные подчиненные могут начать распространять новость).

Верните количество минут, необходимых для того, чтобы сообщить всем сотрудникам о срочной новости.

Пример:

Input: n = 6, headID = 2, manager = [2,2,-1,2,2,2], informTime = [0,0,1,0,0,0]
Output: 1
Explanation: The head of the company with id = 2 is the direct manager of all the employees in the company and needs 1 minute to inform them all.
The tree structure of the employees in the company is shown.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте список смежности adjList; индекс i будет хранить смежные узлы для сотрудника с идентификатором i.

2⃣Итерируйте по сотрудникам от 0 до N - 1, и для каждого сотрудника i добавляйте ребро manager[i] -> i, если manager[i] не равен -1.

3⃣Начните выполнение DFS с узла headID и временем 0 для каждого узла как curr. Обновите максимальное время maxTime, сравнив его с текущим временем. Итерируйте по смежным узлам curr и для каждого смежного узла выполните DFS с временем time + informTime[curr]. Когда DFS завершится, верните maxTime.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.maxTime = float('-inf')
    
    def DFS(self, adjList, informTime, curr, time):
        self.maxTime = max(self.maxTime, time)
        for adjacent in adjList[curr]:
            self.DFS(adjList, informTime, adjacent, time + informTime[curr])
    
    def numOfMinutes(self, n, headID, manager, informTime):
        adjList = [[] for _ in range(n)]
        for i in range(n):
            if manager[i] != -1:
                adjList[manager[i]].append(i)
        self.DFS(adjList, informTime, headID, 0)
        return self.maxTime

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 233. Number of Digit One
Сложность: hard

Дано целое число n, посчитайте общее количество единиц, встречающихся во всех неотрицательных числах, меньших или равных n.

Пример:

Input: n = 13
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Итерация по степеням 10: Итеративно увеличивайте значение i от 1 до n, увеличивая i в 10 раз на каждом шаге. Это позволяет анализировать каждую цифру числа n.

2⃣Подсчет групповых единиц: Для каждой итерации добавляйте (n / (i * 10)) * i к счетчику countr, что представляет собой количество единиц, встречающихся в группах размера i после каждого интервала (i * 10).

3⃣Добавление дополнительных единиц: Для каждой итерации добавляйте min(max((n % (i * 10)) - i + 1, 0), i) к счетчику countr, что представляет собой дополнительные единицы, зависящие от цифры на позиции i.

😎 Решение:

def countDigitOne(n: int) -> int:
    countr = 0
    i = 1
    while i <= n:
        divider = i * 10
        countr += (n // divider) * i + min(max(n % divider - i + 1, 0), i)
        i *= 10
    return countr

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1253. Reconstruct a 2-Row Binary Matrix
Сложность: medium

Даны следующие сведения о матрице с n столбцами и 2 строками: Матрица является двоичной, то есть каждый элемент матрицы может быть 0 или 1. Сумма элементов 0-й (верхней) строки задана как upper. Сумма элементов 1-й (нижней) строки задана как lower.
Сумма элементов i-го столбца (индексированного 0) - colsum[i], где colsum - целочисленный массив длины n. Ваша задача - восстановить матрицу с upper, lower и colsum. Вернуть ее в виде двумерного целочисленного массива. Если существует более одного правильного решения, будет принято любое из них. Если правильного решения не существует, верните пустой двумерный массив.

Пример:

Input: upper = 2, lower = 1, colsum = [1,1,1]
Output: [[1,1,0],[0,0,1]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте две строки матрицы длины n с нулями.

2⃣Пройдите по массиву colsum и распределите значения 2 по обеим строкам, уменьшая upper и lower.
Пройдите по массиву colsum и распределите значения 1 по строкам, уменьшая соответствующие upper или lower.

3⃣Проверьте, что остатки upper и lower равны нулю.
Если все шаги выполнены успешно, верните восстановленную матрицу, иначе верните пустую матрицу.

😎 Решение:

def reconstructMatrix(upper, lower, colsum):
    n = len(colsum)
    top = [0] * n
    bottom = [0] * n
    
    for i in range(n):
        if colsum[i] == 2:
            if upper > 0 and lower > 0:
                top[i] = 1
                bottom[i] = 1
                upper -= 1
                lower -= 1
            else:
                return []
    
    for i in range(n):
        if colsum[i] == 1:
            if upper > lower:
                if upper > 0:
                    top[i] = 1
                    upper -= 1
                else:
                    return []
            else:
                if lower > 0:
                    bottom[i] = 1
                    lower -= 1
                else:
                    return []

    if upper == 0 and lower == 0:
        return [top, bottom]
    else:
        return []

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 490. The Maze
Сложность: medium

В лабиринте есть шар, который может перемещаться по пустым пространствам (представленным как 0) и стенам (представленным как 1). Шар может катиться по пустым пространствам вверх, вниз, влево или вправо, но он не остановится до тех пор, пока не наткнется на стену. Когда шар останавливается, он может выбрать следующее направление.

Дан лабиринт размером m x n, начальная позиция шара и место назначения, где start = [startrow, startcol] и destination = [destinationrow, destinationcol]. Верните true, если шар может остановиться в месте назначения, иначе верните false.
Вы можете предположить, что границы лабиринта представляют собой стены. В приведённом ниже примере они не указаны.

Пример:

Input: maze = [[0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,1,0],[1,1,0,1,1],[0,0,0,0,0]], start = [0,4], destination = [4,4]
Output: true
Explanation: One possible way is : left -> down -> left -> down -> right -> down -> right.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и подготовка данных
Определите количество строк и столбцов в лабиринте (m и n). Создайте 2D массив visit для отслеживания посещённых ячеек. Запустите DFS (глубокий поиск) с начальной позиции.

2⃣DFS обход
Если текущая ячейка уже посещена, верните false. Если текущая ячейка совпадает с ячейкой назначения, верните true. Отметьте текущую ячейку как посещённую. Переберите все четыре направления движения (вверх, вправо, вниз, влево): продвигайтесь в выбранном направлении до тех пор, пока не столкнётесь со стеной или границей. После остановки вызовите DFS для новой позиции.

3⃣Результат
Если любой вызов DFS возвращает true, завершите выполнение и верните true. Если ни один путь не приводит к цели, верните false.

😎 Решение:

class Solution:
    def hasPath(self, maze: List[List[int]], start: List[int], destination: List[int]) -> bool:
        def dfs(m, n, maze, curr, destination, visit):
            if visit[curr[0]][curr[1]]:
                return False
            if curr == destination:
                return True
            visit[curr[0]][curr[1]] = True
            for dx, dy in directions:
                r, c = curr
                while 0 <= r < m and 0 <= c < n and maze[r][c] == 0:
                    r += dx
                    c += dy
                if dfs(m, n, maze, [r - dx, c - dy], destination, visit):
                    return True
            return False

        m, n = len(maze), len(maze[0])
        visit = [[False] * n for _ in range(m)]
        directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
        return dfs(m, n, maze, start, destination, visit)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 159. Longest Substring with At Most Two Distinct Characters
Сложность: medium

Дана строка s, вернуть длину самой длинной подстроки, которая содержит не более двух различных символов.

Пример:

Input: s = "eceba"
Output: 3
Explanation: The substring is "ece" which its length is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Возвратить N, если длина строки N меньше 3. Установить оба указателя в начало строки left = 0 и right = 0 и инициализировать максимальную длину подстроки max_len = 2.

2️⃣Пока указатель right меньше N:
Если в хэшмапе меньше 3 различных символов, добавить текущий символ s[right] в хэшмап и переместить указатель right вправо.
Если в хэшмапе 3 различных символа, удалить самый левый символ из хэшмапа и переместить указатель left, чтобы скользящее окно содержало только 2 различных символа.

3️⃣Обновить max_len.

😎 Решение:

from collections import defaultdict

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstringTwoDistinct(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        if n < 3:
            return n

        left, right = 0, 0
        hashmap = defaultdict()

        max_len = 2

        while right < n:
            hashmap[s[right]] = right
            right += 1

            if len(hashmap) == 3:
                del_idx = min(hashmap.values())
                del hashmap[s[del_idx]]
                left = del_idx + 1

            max_len = max(max_len, right - left)

        return max_len

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1372. Longest ZigZag Path in a Binary Tree
Сложность: medium

Вам дан корень бинарного дерева.

Зигзагообразный путь для бинарного дерева определяется следующим образом:

Выберите любой узел в бинарном дереве и направление (вправо или влево).
Если текущее направление вправо, перейдите к правому дочернему узлу текущего узла; иначе перейдите к левому дочернему узлу.
Измените направление с вправо на влево или с влево на вправо.
Повторяйте второй и третий шаги, пока не сможете двигаться по дереву.
Длина зигзагообразного пути определяется как количество посещенных узлов минус 1 (один узел имеет длину 0).

Верните длину самого длинного зигзагообразного пути, содержащегося в этом дереве.

Пример:

Input: s = "rat"
Output: "art"
Explanation: The word "rat" becomes "art" after re-ordering it with the mentioned algorithm.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Рекурсивная функция DFS:
Создайте рекурсивную функцию dfs, которая будет выполнять обход дерева и отслеживать текущую длину зигзагообразного пути и направление движения (влево или вправо).

2⃣Обновление максимальной длины пути:
При каждом вызове рекурсивной функции обновляйте максимальную длину зигзагообразного пути, если текущая длина больше текущего максимума.

3⃣Рекурсивный вызов для левого и правого дочерних узлов:
Рекурсивно вызывайте функцию dfs для левого и правого дочерних узлов с обновленными параметрами длины и направления.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def longestZigZag(self, root: TreeNode) -> int:
        self.max_length = 0
        
        def dfs(node, is_left, length):
            if not node:
                return
            self.max_length = max(self.max_length, length)
            if is_left:
                dfs(node.left, False, length + 1)
                dfs(node.right, True, 1)
            else:
                dfs(node.right, True, length + 1)
                dfs(node.left, False, 1)
        
        dfs(root, True, 0)
        dfs(root, False, 0)
        
        return self.max_length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 148. Sort List
Сложность: Medium

Дан указатель на начало связанного списка. Верните список после его сортировки в порядке возрастания.

Пример:

Input: head = [4,2,1,3]
Output: [1,2,3,4]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Разделение списка (Фаза разделения):
Рекурсивно разделяйте исходный список на две половины. Процесс разделения продолжается до тех пор, пока в связанном списке не останется только один узел. Для разделения списка на две части используется подход с быстрым и медленным указателями, как упоминается в методе поиска середины связанного списка.

2️⃣Сортировка подсписков и их объединение (Фаза слияния):
Рекурсивно сортируйте каждый подсписок и объединяйте их в один отсортированный список. Это аналогично задаче слияния двух отсортированных связанных списков.

3️⃣Иллюстрация процесса сортировки:
Процесс продолжается до тех пор, пока не будет получен исходный список в отсортированном порядке. Например, для связанного списка [10,1,60,30,5] описан процесс сортировки слиянием с использованием подхода сверху вниз. Если у нас есть отсортированные списки list1 = [1,10] и list2 = [5,30,60], следующая анимация иллюстрирует процесс слияния обоих списков в один отсортированный список.

😎 Решение:

class Solution:
    def sortList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        if not head or not head.next:
            return head
        mid = self.getMid(head)
        left = self.sortList(head)
        right = self.sortList(mid)
        return self.merge(left, right)

    def merge(self, list1: Optional[ListNode], list2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        dummyHead = ListNode(0)
        tail = dummyHead
        while list1 and list2:
            if list1.val < list2.val:
                tail.next = list1
                list1 = list1.next
            else:
                tail.next = list2
                list2 = list2.next
            tail = tail.next
        tail.next = list1 if list1 else list2
        return dummyHead.next

    def getMid(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        midPrev = None
        while head and head.next:
            midPrev = head if not midPrev else midPrev.next
            head = head.next.next
        mid = midPrev.next
        midPrev.next = None
        return mid

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 274. H-Index
Сложность: medium

Дан массив целых чисел citations, где citations[i] — количество цитирований, которое исследователь получил за свою i-ю статью. Верните h-индекс исследователя.
Согласно определению h-индекса на Википедии: h-индекс определяется как максимальное значение h, такое что данный исследователь опубликовал по крайней мере h статей, каждая из которых была процитирована как минимум h раз.

Пример:

Input: citations = [3,0,6,1,5]
Output: 3
Explanation: [3,0,6,1,5] means the researcher has 5 papers in total and each of them had received 3, 0, 6, 1, 5 citations respectively.
Since the researcher has 3 papers with at least 3 citations each and the remaining two with no more than 3 citations each, their h-index is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Отсортировать массив цитирований по убыванию:
Отсортировать массив citations в порядке убывания, чтобы наибольшее количество цитирований было в начале массива.

2️⃣Найти наибольшее значение i, для которого citations[i] > i:
Пройтись по отсортированному массиву и найти наибольшее значение i, для которого выполняется условие citations[i] > i. Это значение будет индексом, при котором количество цитирований статьи больше индекса.

3️⃣Рассчитать h-индекс:
h-индекс будет равен i + 1, где i - наибольшее значение, найденное на предыдущем шаге.

😎 Решение:

class Solution:
    def hIndex(self, citations: List[int]) -> int:
        n = len(citations)
        papers = [0] * (n + 1)
        for c in citations:
            papers[min(n, c)] += 1
        k = n
        s = papers[n]
        while k > s:
            k -= 1
            s += papers[k]
        return k

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1013. Partition Array Into Three Parts With Equal Sum
Сложность: easy

Если задан массив целых чисел arr, верните true, если мы можем разбить массив на три непустые части с равными суммами. Формально, мы можем разбить массив, если можем найти индексы i + 1 < j с (arr[0] + arr[1] + ... + arr[i] == arr[i + 1] + arr[i + 2] + ... + arr[j - 1] == arr[j] + arr[j + 1] + ... + arr[arr.length - 1])

Пример:

Input: arr = [0,2,1,-6,6,-7,9,1,2,0,1]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Вычисление общей суммы:
Вычислите общую сумму всех элементов массива. Если эта сумма не делится на 3 без остатка, вернуть false, так как невозможно разбить массив на три части с равной суммой.

2⃣Поиск первой и второй части:
Итерируйте по массиву и ищите первую часть с суммой, равной одной трети от общей суммы. Продолжайте итерацию для поиска второй части с такой же суммой.
Убедитесь, что между первой и второй частью есть хотя бы один элемент.

3⃣Проверка третьей части:
Убедитесь, что оставшаяся часть массива также имеет ту же сумму, что и две найденные части. Если да, вернуть true, иначе false.

😎 Решение:

class Solution:
    def canThreePartsEqualSum(self, arr: List[int]) -> bool:
        total_sum = sum(arr)
        if total_sum % 3 != 0:
            return False
        
        target = total_sum // 3
        part_sum, count, n = 0, 0, len(arr)
        
        for i in range(n):
            part_sum += arr[i]
            if part_sum == target:
                count += 1
                part_sum = 0
                if count == 2 and i < n - 1:
                    return True
        
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний