Задача: 382. Linked List Random Node
Сложность: medium

Дан односвязный список, вернуть значение случайного узла из списка. Каждый узел должен иметь одинаковую вероятность быть выбранным.

Реализуйте класс Solution:

Solution(ListNode head) Инициализирует объект с головой односвязного списка head.
int getRandom() Выбирает узел случайным образом из списка и возвращает его значение. Все узлы списка должны иметь равные шансы быть выбранными.

Пример:

Input
["Solution", "getRandom", "getRandom", "getRandom", "getRandom", "getRandom"]
[[[1, 2, 3]], [], [], [], [], []]
Output
[null, 1, 3, 2, 2, 3]

Explanation
Solution solution = new Solution([1, 2, 3]);
solution.getRandom(); // return 1
solution.getRandom(); // return 3
solution.getRandom(); // return 2
solution.getRandom(); // return 2
solution.getRandom(); // return 3
// getRandom() should return either 1, 2, or 3 randomly. Each element should have equal probability of returning.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Реализуйте интерфейс init(head), который будет вызываться при создании объекта. Преобразуйте связанный список в массив для дальнейшего использования.

2⃣В интерфейсе init(head) преобразуйте переданный связанный список в массив, чтобы его можно было использовать позже.

3⃣Реализуйте функцию getRandom(), которая будет выбирать случайный элемент из массива, созданного на первом этапе.

😎 Решение:

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

class Solution:

    def __init__(self, head: ListNode):
        self.range = []
        while head:
            self.range.append(head.val)
            head = head.next

    def getRandom(self) -> int:
        pick = int(random.random() * len(self.range))
        return self.range[pick]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 423. Reconstruct Original Digits from English
Сложность: medium

Дана строка s, содержащая неупорядоченное английское представление цифр от 0 до 9, верните цифры в порядке возрастания.

Пример:

Input: s = "owoztneoer"
Output: "012"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчитайте количество каждого символа в строке s с помощью хэш-таблицы или массива, чтобы определить количество каждого символа.

2⃣Используйте уникальные символы, присутствующие только в одном числе (например, 'z' для 0, 'w' для 2, 'u' для 4, 'x' для 6, 'g' для 8), чтобы определить количество этих цифр в строке. Затем определите количество остальных цифр, вычитая уже найденные цифры.

3⃣Соберите найденные цифры в строку в порядке возрастания и верните результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def originalDigits(self, s: str) -> str:
        count = collections.Counter(s)
        out = [0] * 10
        out[0] = count['z']
        out[2] = count['w']
        out[4] = count['u']
        out[6] = count['x']
        out[8] = count['g']
        out[3] = count['h'] - out[8]
        out[5] = count['f'] - out[4]
        out[7] = count['s'] - out[6]
        out[9] = count['i'] - out[5] - out[6] - out[8]
        out[1] = count['n'] - out[7] - 2 * out[9]
        output = ''.join(str(i) * out[i] for i in range(10))
        return output

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 293. Flip Game
Сложность: easy

Вы играете в игру Flip со своим другом.

Вам дана строка currentState, которая содержит только символы '+' и '-'. Вы и ваш друг по очереди переворачиваете две последовательные "++" в "--". Игра заканчивается, когда один из игроков больше не может сделать ход, и, следовательно, другой игрок становится победителем.

Верните все возможные состояния строки currentState после одного допустимого хода. Вы можете вернуть ответы в любом порядке. Если допустимых ходов нет, верните пустой список [].

Пример:

Input: currentState = "++++"
Output: ["--++","+--+","++--"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте пустой массив nextPossibleStates для хранения всех возможных следующих состояний после одного хода.

2⃣Запустите цикл от index = 0 до currentState.size() - 1. Для каждого индекса:
Если символы на позициях index и index + 1 равны '+':
Создайте новую строку nextState, заменив две последовательные '+' на '--'.
Используйте конкатенацию строк для создания nextState из подстроки до первого '+', "--" и подстроки после второго '+' до конца.
Сохраните созданное nextState в массив nextPossibleStates.

3⃣После цикла верните массив nextPossibleStates, содержащий все возможные следующие состояния.

😎 Решение:

class Solution:
    def generatePossibleNextMoves(self, currentState: str) -> list[str]:
        nextPossibleStates = []

        for index in range(len(currentState) - 1):
            if currentState[index] == "+" and currentState[index + 1] == "+":
                nextState = currentState[:index] + "--" + currentState[index + 2:]
                nextPossibleStates.append(nextState)

        return nextPossibleStates

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1028. Recover a Tree From Preorder Traversal
Сложность: hard

Мы запускаем предварительный поиск в глубину (DFS) на корне двоичного дерева. На каждый узел в этом обходе мы выводим D тире (где D - глубина этого узла), а затем выводим значение этого узла.Если глубина узла равна D, то глубина его ближайшего потомка равна D + 1.Глубина корневого узла равна 0. Если у узла есть только один ребенок, то этот ребенок гарантированно является левым ребенком. Учитывая выходной обход этого обхода, восстановите дерево и верните его корень.

Пример:

Input: traversal = "1-2--3--4-5--6--7"
Output: [1,2,5,3,4,6,7]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Разбор строки:
Пройдите по строке, чтобы определить уровни узлов и их значения. Используйте два счетчика: один для отслеживания текущего уровня (количество тире), второй для значения узла.

2⃣Создание узлов:
Создайте новые узлы на основе уровня и значения из строки. Для каждого нового узла найдите его родительский узел из стека и добавьте узел как левого или правого ребенка.

3⃣Построение дерева:
Используйте стек для отслеживания текущих узлов на каждом уровне глубины. Когда узел создан, добавьте его в стек. Если узел завершен, уберите его из стека.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def recoverFromPreorder(self, S: str) -> TreeNode:
        stack = []
        i = 0
        
        while i < len(S):
            level = 0
            while i < len(S) and S[i] == '-':
                level += 1
                i += 1
            
            value = 0
            while i < len(S) and S[i].isdigit():
                value = value * 10 + int(S[i])
                i += 1
            
            node = TreeNode(value)
            if level == len(stack):
                if stack:
                    stack[-1].left = node
            else:
                while level != len(stack):
                    stack.pop()
                stack[-1].right = node
            
            stack.append(node)
        
        while len(stack) > 1:
            stack.pop()
        
        return stack[0]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 115. Distinct Subsequences
Сложность: hard

"Даны две строки s и t. Верните количество различных подпоследовательностей строки s, которые равны строке t.

Тестовые примеры сгенерированы таким образом, что ответ укладывается в 32-битное целое число со знаком."

Пример:

Input: s = "rabbbit", t = "rabbit"
Output: 3
Explanation:
As shown below, there are 3 ways you can generate "rabbit" from s.
rabbbit
rabbbit
rabbbit

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определите функцию с названием recurse, которая принимает два целочисленных значения i и j. Первое значение представляет текущий обрабатываемый символ в строке S, а второе - текущий символ в строке T. Инициализируйте словарь под названием memo, который будет кэшировать результаты различных вызовов рекурсии.**

2️⃣Проверьте базовый случай. Если одна из строк закончилась, возвращается 0 или 1 в зависимости от того, удалось ли обработать всю строку T или нет. Есть ещё один базовый случай, который следует рассмотреть. Если оставшаяся длина строки S меньше, чем у строки T, то совпадение невозможно. Если это обнаруживается, то рекурсия также обрезается и возвращается 0.**

3️⃣Затем проверяем, существует ли текущая пара индексов в нашем словаре. Если да, то просто возвращаем сохранённое/кэшированное значение. Если нет, то продолжаем обычную обработку. Сравниваем символы s[i] и t[j]. Сохраняем результат вызова recurse(i + 1, j) в переменную. Как упоминалось ранее, результат этой рекурсии необходим, независимо от совпадения символов. Если символы совпадают, добавляем к переменной результат вызова recurse(i + 1, j + 1). Наконец, сохраняем значение этой переменной в словаре с ключом (i, j) и возвращаем это значение в качестве ответа.

😎 Решение:

class Solution:
    def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int:

        memo = {}

        def uniqueSubsequences(i: int, j: int) -> int:

            M, N = len(s), len(t)

            if i == M or j == N or M - i < N - j:
                return int(j == len(t))

            if (i, j) in memo:
                return memo[i, j]

            ans = uniqueSubsequences(i + 1, j)

            if s[i] == t[j]:
                ans += uniqueSubsequences(i + 1, j + 1)

            memo[i, j] = ans
            return ans

        return uniqueSubsequences(0, 0)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 155. Min Stack
Сложность: medium

Разработайте стек, который поддерживает операции добавления элемента, удаления элемента, получения верхнего элемента и извлечения минимального элемента за постоянное время.

Реализуйте класс MinStack:
MinStack() инициализирует объект стека.
void push(int val) добавляет элемент val в стек.
void pop() удаляет элемент на вершине стека.
int top() возвращает верхний элемент стека.
int getMin() извлекает минимальный элемент в стеке.

Вы должны реализовать решение с временной сложностью O(1) для каждой функции.

Пример:

Input
["MinStack","push","push","push","getMin","pop","top","getMin"]
[[],[-2],[0],[-3],[],[],[],[]]

Output
[null,null,null,null,-3,null,0,-2]

Explanation
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); // return -3
minStack.pop();
minStack.top();    // return 0
minStack.getMin(); // return -2

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация стека: Создайте структуру данных, которая будет использоваться для хранения элементов стека. Эта структура должна поддерживать не только обычные операции стека, но и быстрый доступ к минимальному элементу. Инициализируйте стек с помощью конструктора MinStack(), который подготовит все необходимые структуры данных для дальнейшей работы.

2️⃣Работа со стеком: Метод push(int val): добавьте элемент val в стек. При добавлении элемента обновите вспомогательную структуру данных, которая отслеживает минимальные значения на каждом уровне стека. Это позволит сохранить константное время выполнения для операции getMin(). Метод pop(): удалите элемент из вершины стека. При этом также необходимо обновить структуру, которая отслеживает минимальные значения, чтобы она корректно отражала новое состояние стека после удаления элемента.

3️⃣Доступ к элементам: Метод top(): возвращайте верхний элемент стека. В языках, таких как Python, это можно сделать, обратившись к последнему элементу списка через индекс -1 (например, self.stack[-1]). Метод getMin(): извлекайте минимальный элемент стека. Благодаря дополнительной структуре данных, поддерживающей отслеживание минимальных значений на каждом уровне стека, этот метод также выполняется за константное время.

😎 Решение:

class MinStack:

    def __init__(self):
        self.stack = []

    def push(self, x: int) -> None:
        if not self.stack:
            self.stack.append((x, x))
            return
        current_min = self.stack[-1][1]
        self.stack.append((x, min(x, current_min)))

    def pop(self) -> None:
        self.stack.pop()

    def top(self) -> int:
        return self.stack[-1][0]

    def getMin(self) -> int:
        return self.stack[-1][1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний