Задача: 436. Find Right Interval
Сложность: medium
Дан массив интервалов, где intervals[i] = [starti, endi] и каждый starti уникален.
Правый интервал для интервала i - это интервал j, такой что startj >= endi и startj минимален. Обратите внимание, что i может быть равен j.
Верните массив индексов правых интервалов для каждого интервала i. Если правого интервала для интервала i не существует, то поставьте -1 в индекс i.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Интуиция за этим подходом такова: если мы будем поддерживать два массива - intervals, который отсортирован по начальным точкам, и endIntervals, который отсортирован по конечным точкам. Когда мы выбираем первый интервал (или, скажем, i-ый интервал) из массива endIntervals, мы можем определить подходящий интервал, удовлетворяющий критериям правого интервала, просматривая интервалы в массиве intervals слева направо, так как массив intervals отсортирован по начальным точкам. Допустим, индекс выбранного элемента из массива intervals окажется j.
2⃣Теперь, когда мы выбираем следующий интервал (скажем, (i+1)-ый интервал) из массива endIntervals, нам не нужно начинать сканирование массива intervals с первого индекса. Вместо этого мы можем начать прямо с индекса j, где мы остановились в последний раз в массиве intervals. Это потому, что конечная точка, соответствующая endIntervals[i+1], больше, чем та, которая соответствует endIntervals[i], и ни один из интервалов из intervals[k], таких что 0 < k < j, не удовлетворяет критериям правого соседа с endIntervals[i], а значит, и с endIntervals[i+1] тоже.
3⃣Если в какой-то момент мы достигнем конца массива, т.е. j = intervals.length, и ни один элемент, удовлетворяющий критериям правого интервала, не будет доступен в массиве intervals, мы ставим -1 в соответствующую запись res. То же самое касается всех оставшихся элементов массива endIntervals, конечные точки которых даже больше, чем у предыдущего интервала. Также мы используем хеш-таблицу hash изначально, чтобы сохранить индексы, соответствующие интервалам, даже после сортировки.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан массив интервалов, где intervals[i] = [starti, endi] и каждый starti уникален.
Правый интервал для интервала i - это интервал j, такой что startj >= endi и startj минимален. Обратите внимание, что i может быть равен j.
Верните массив индексов правых интервалов для каждого интервала i. Если правого интервала для интервала i не существует, то поставьте -1 в индекс i.
Пример:
Input: intervals = [[1,2]]
Output: [-1]
Explanation: There is only one interval in the collection, so it outputs -1.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Интуиция за этим подходом такова: если мы будем поддерживать два массива - intervals, который отсортирован по начальным точкам, и endIntervals, который отсортирован по конечным точкам. Когда мы выбираем первый интервал (или, скажем, i-ый интервал) из массива endIntervals, мы можем определить подходящий интервал, удовлетворяющий критериям правого интервала, просматривая интервалы в массиве intervals слева направо, так как массив intervals отсортирован по начальным точкам. Допустим, индекс выбранного элемента из массива intervals окажется j.
2⃣Теперь, когда мы выбираем следующий интервал (скажем, (i+1)-ый интервал) из массива endIntervals, нам не нужно начинать сканирование массива intervals с первого индекса. Вместо этого мы можем начать прямо с индекса j, где мы остановились в последний раз в массиве intervals. Это потому, что конечная точка, соответствующая endIntervals[i+1], больше, чем та, которая соответствует endIntervals[i], и ни один из интервалов из intervals[k], таких что 0 < k < j, не удовлетворяет критериям правого соседа с endIntervals[i], а значит, и с endIntervals[i+1] тоже.
3⃣Если в какой-то момент мы достигнем конца массива, т.е. j = intervals.length, и ни один элемент, удовлетворяющий критериям правого интервала, не будет доступен в массиве intervals, мы ставим -1 в соответствующую запись res. То же самое касается всех оставшихся элементов массива endIntervals, конечные точки которых даже больше, чем у предыдущего интервала. Также мы используем хеш-таблицу hash изначально, чтобы сохранить индексы, соответствующие интервалам, даже после сортировки.
😎 Решение:
class Solution:
def findRightInterval(self, intervals):
endIntervals = intervals[:]
hash = {tuple(interval): i for i, interval in enumerate(intervals)}
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
endIntervals.sort(key=lambda x: x[1])
j = 0
res = [-1] * len(intervals)
for i in range(len(endIntervals)):
while j < len(intervals) and intervals[j][0] < endIntervals[i][1]:
j += 1
res[hash[tuple(endIntervals[i])]] = -1 if j == len(intervals) else hash[tuple(intervals[j])]
return res
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 320. Generalized Abbreviation
Сложность: medium
Обобщенная аббревиатура слова может быть построена путем замены любых неперекрывающихся и несмежных подстрок на их соответствующие длины.
Например, "abcde" можно сократить следующим образом:
"a3e" ("bcd" заменено на "3")
"1bcd1" ("a" и "e" заменены на "1")
"5" ("abcde" заменено на "5")
"abcde" (без замены подстрок)
Однако следующие аббревиатуры недействительны:
"23" ("ab" заменено на "2" и "cde" заменено на "3") недействительно, так как выбранные подстроки смежные.
"22de" ("ab" заменено на "2" и "bc" заменено на "2") недействительно, так как выбранные подстроки перекрываются.
Дано слово word, верните список всех возможных обобщенных аббревиатур слова. Верните ответ в любом порядке.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создание битовых масок
Каждая аббревиатура имеет одно к одному соответствие с n-битным двоичным числом x, где n - длина слова. Используйте эти числа в качестве чертежей для построения соответствующих аббревиатур.
2⃣Генерация аббревиатур
Для числа x просканируйте его бит за битом, чтобы определить, какие символы следует сохранить, а какие - сократить. Если бит равен 1, сохраните соответствующий символ, если 0 - замените его на счетчик.
3⃣Перебор всех комбинаций
Для каждого числа от 0 до 2^n - 1 используйте его битовое представление для создания соответствующей аббревиатуры. Сканируйте число x побитово, извлекая его последний бит с помощью b = x & 1 и сдвигая x вправо на один бит x >>= 1.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Обобщенная аббревиатура слова может быть построена путем замены любых неперекрывающихся и несмежных подстрок на их соответствующие длины.
Например, "abcde" можно сократить следующим образом:
"a3e" ("bcd" заменено на "3")
"1bcd1" ("a" и "e" заменены на "1")
"5" ("abcde" заменено на "5")
"abcde" (без замены подстрок)
Однако следующие аббревиатуры недействительны:
"23" ("ab" заменено на "2" и "cde" заменено на "3") недействительно, так как выбранные подстроки смежные.
"22de" ("ab" заменено на "2" и "bc" заменено на "2") недействительно, так как выбранные подстроки перекрываются.
Дано слово word, верните список всех возможных обобщенных аббревиатур слова. Верните ответ в любом порядке.
Пример:
Input: word = "a"
Output: ["1","a"]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создание битовых масок
Каждая аббревиатура имеет одно к одному соответствие с n-битным двоичным числом x, где n - длина слова. Используйте эти числа в качестве чертежей для построения соответствующих аббревиатур.
2⃣Генерация аббревиатур
Для числа x просканируйте его бит за битом, чтобы определить, какие символы следует сохранить, а какие - сократить. Если бит равен 1, сохраните соответствующий символ, если 0 - замените его на счетчик.
3⃣Перебор всех комбинаций
Для каждого числа от 0 до 2^n - 1 используйте его битовое представление для создания соответствующей аббревиатуры. Сканируйте число x побитово, извлекая его последний бит с помощью b = x & 1 и сдвигая x вправо на один бит x >>= 1.
😎 Решение:
class Solution:
def generateAbbreviations(self, word: str):
def abbr(word, x):
builder = []
k = 0
for i in range(len(word)):
if x & 1 == 0:
if k != 0:
builder.append(str(k))
k = 0
builder.append(word[i])
else:
k += 1
x >>= 1
if k != 0:
builder.append(str(k))
return ''.join(builder)
ans = []
for x in range(1 << len(word)):
ans.append(abbr(word, x))
return ans
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Завтра последний день!
Успей купить пожизненный easyoffer PRO - по цене 1 года
Покупаешь один раз — пользуешься всю жизнь.
👉 Акция до 31 марта: https://easyoffer.ru/pro
Успей купить пожизненный easyoffer PRO - по цене 1 года
Покупаешь один раз — пользуешься всю жизнь.
👉 Акция до 31 марта: https://easyoffer.ru/pro
Задача: 683. K Empty Slots
Сложность: hard
У вас есть n лампочек, расположенных в ряд и пронумерованных от 1 до n. Изначально все лампочки выключены. Каждый день мы включаем ровно одну лампочку, и через n дней все лампочки будут включены.
Вам дан массив bulbs длины n, где bulbs[i] = x означает, что в (i+1)-й день мы включим лампочку в позиции x, где i индексируется с 0, а x индексируется с 1.
Дано целое число k, верните минимальный номер дня, такой что существует две включенные лампочки, между которыми ровно k выключенных лампочек. Если такого дня не существует, верните -1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Поддерживайте active, отсортированную структуру данных, содержащую каждую лампочку, которая в данный момент включена. Это позволит быстро находить соседей для вновь добавленных лампочек и проверять условия задачи.
2⃣Когда вы добавляете лампочку в active, проверьте ее нижних и верхних соседей. Для этого найдите ближайшие включенные лампочки с обеих сторон и проверьте количество выключенных лампочек между ними.
3⃣Если какой-то сосед удовлетворяет условию (ровно k выключенных лампочек между двумя включенными), значит, условие впервые произошло в этот день, и вы можете вернуть номер этого дня. Если такого дня не существует после включения всех лампочек, верните -1.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: hard
У вас есть n лампочек, расположенных в ряд и пронумерованных от 1 до n. Изначально все лампочки выключены. Каждый день мы включаем ровно одну лампочку, и через n дней все лампочки будут включены.
Вам дан массив bulbs длины n, где bulbs[i] = x означает, что в (i+1)-й день мы включим лампочку в позиции x, где i индексируется с 0, а x индексируется с 1.
Дано целое число k, верните минимальный номер дня, такой что существует две включенные лампочки, между которыми ровно k выключенных лампочек. Если такого дня не существует, верните -1.
Пример:
Input: bulbs = [1,3,2], k = 1
Output: 2
Explanation:
On the first day: bulbs[0] = 1, first bulb is turned on: [1,0,0]
On the second day: bulbs[1] = 3, third bulb is turned on: [1,0,1]
On the third day: bulbs[2] = 2, second bulb is turned on: [1,1,1]
We return 2 because on the second day, there were two on bulbs with one off bulb between them.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Поддерживайте active, отсортированную структуру данных, содержащую каждую лампочку, которая в данный момент включена. Это позволит быстро находить соседей для вновь добавленных лампочек и проверять условия задачи.
2⃣Когда вы добавляете лампочку в active, проверьте ее нижних и верхних соседей. Для этого найдите ближайшие включенные лампочки с обеих сторон и проверьте количество выключенных лампочек между ними.
3⃣Если какой-то сосед удовлетворяет условию (ровно k выключенных лампочек между двумя включенными), значит, условие впервые произошло в этот день, и вы можете вернуть номер этого дня. Если такого дня не существует после включения всех лампочек, верните -1.
😎 Решение:
from sortedcontainers import SortedList
class Solution:
def kEmptySlots(self, flowers: List[int], k: int) -> int:
active = SortedList()
day = 0
for flower in flowers:
day += 1
active.add(flower)
idx = active.index(flower)
if idx > 0 and flower - active[idx - 1] - 1 == k:
return day
if idx < len(active) - 1 and active[idx + 1] - flower - 1 == k:
return day
return -1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 941. Valid Mountain Array
Сложность: easy
Задав массив целых чисел arr, верните true тогда и только тогда, когда он является допустимым горным массивом. Напомним, что arr является горным массивом тогда и только тогда, когда: arr.length >= 3 Существует некоторое i с 0 < i < arr.length - 1 такое, что: arr[0] < arr[1] < ... < arr[i - 1] < arr[i] arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Убедиться, что длина массива не меньше 3.
2⃣Найти вершину горы, которая удовлетворяет условиям горного массива.
Проверить, что все элементы слева от вершины строго возрастают.
Проверить, что все элементы справа от вершины строго убывают.
3⃣Вернуть true, если оба условия выполнены, иначе вернуть false.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Задав массив целых чисел arr, верните true тогда и только тогда, когда он является допустимым горным массивом. Напомним, что arr является горным массивом тогда и только тогда, когда: arr.length >= 3 Существует некоторое i с 0 < i < arr.length - 1 такое, что: arr[0] < arr[1] < ... < arr[i - 1] < arr[i] arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]
Пример:
Input: arr = [2,1]
Output: false
👨💻 Алгоритм:
1⃣Убедиться, что длина массива не меньше 3.
2⃣Найти вершину горы, которая удовлетворяет условиям горного массива.
Проверить, что все элементы слева от вершины строго возрастают.
Проверить, что все элементы справа от вершины строго убывают.
3⃣Вернуть true, если оба условия выполнены, иначе вернуть false.
😎 Решение:
def validMountainArray(arr):
if len(arr) < 3:
return False
i = 1
while i < len(arr) and arr[i] > arr[i - 1]:
i += 1
if i == 1 or i == len(arr):
return False
while i < len(arr) and arr[i] < arr[i - 1]:
i += 1
return i == len(arr)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1263. Minimum Moves to Move a Box to Their Target Location
Сложность: hard
Кладовщик - это игра, в которой игрок перемещает коробки по складу, пытаясь доставить их в целевые места. Игра представлена сеткой символов m x n, где каждый элемент - это стена, пол или коробка. Ваша задача - переместить коробку "B" в целевую позицию "T" по следующим правилам: символ "S" представляет игрока. Игрок может перемещаться вверх, вниз, влево, вправо по сетке, если это пол (пустая клетка). Символ '.' обозначает пол, что означает свободную клетку для ходьбы. Символ '#' обозначает стену, что означает препятствие (туда невозможно пройти). В сетке есть только одна коробка 'B' и одна целевая клетка 'T'. Коробку можно переместить на соседнюю свободную клетку, стоя рядом с коробкой, а затем двигаясь в направлении коробки. Это толчок. Игрок не может пройти через коробку. Верните минимальное количество толчков, чтобы переместить коробку к цели. Если нет возможности добраться до цели, верните -1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Выполните поиск в ширину (BFS) для всех возможных позиций игрока и коробки, отслеживая количество толчков.
2⃣Используйте очередь для хранения состояний игрока и коробки, а также текущего количества толчков.
3⃣Для каждого состояния проверяйте все возможные движения игрока и перемещения коробки, обновляйте очередь и отмечайте посещенные состояния.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: hard
Кладовщик - это игра, в которой игрок перемещает коробки по складу, пытаясь доставить их в целевые места. Игра представлена сеткой символов m x n, где каждый элемент - это стена, пол или коробка. Ваша задача - переместить коробку "B" в целевую позицию "T" по следующим правилам: символ "S" представляет игрока. Игрок может перемещаться вверх, вниз, влево, вправо по сетке, если это пол (пустая клетка). Символ '.' обозначает пол, что означает свободную клетку для ходьбы. Символ '#' обозначает стену, что означает препятствие (туда невозможно пройти). В сетке есть только одна коробка 'B' и одна целевая клетка 'T'. Коробку можно переместить на соседнюю свободную клетку, стоя рядом с коробкой, а затем двигаясь в направлении коробки. Это толчок. Игрок не может пройти через коробку. Верните минимальное количество толчков, чтобы переместить коробку к цели. Если нет возможности добраться до цели, верните -1.
Пример:
Input: grid = [["#","#","#","#","#","#"],
["#","T","#","#","#","#"],
["#",".",".","B",".","#"],
["#",".","#","#",".","#"],
["#",".",".",".","S","#"],
["#","#","#","#","#","#"]]
Output: 3
👨💻 Алгоритм:
1⃣Выполните поиск в ширину (BFS) для всех возможных позиций игрока и коробки, отслеживая количество толчков.
2⃣Используйте очередь для хранения состояний игрока и коробки, а также текущего количества толчков.
3⃣Для каждого состояния проверяйте все возможные движения игрока и перемещения коробки, обновляйте очередь и отмечайте посещенные состояния.
😎 Решение:
from collections import deque
def minPushBox(grid):
m, n = len(grid), len(grid[0])
directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
def valid(x, y):
return 0 <= x < m and 0 <= y < n and grid[x][y] != '#'
def bfs(start):
queue = deque([start])
visited = set([start])
while queue:
px, py, bx, by, pushes = queue.popleft()
if (bx, by) == target:
return pushes
for dx, dy in directions:
npx, npy = px + dx, py + dy
if valid(npx, npy) and (npx, npy, bx, by, pushes) not in visited:
if (npx, npy) == (bx, by):
nbx, nby = bx + dx, by + dy
if valid(nbx, nby) and (npx, npy, nbx, nby, pushes + 1) not in visited:
queue.append((npx, npy, nbx, nby, pushes + 1))
visited.add((npx, npy, nbx, nby, pushes + 1))
else:
queue.append((npx, npy, bx, by, pushes))
visited.add((npx, npy, bx, by, pushes))
return -1
for i in range(m):
for j in range(n):
if grid[i][j] == 'S':
player = (i, j)
elif grid[i][j] == 'B':
box = (i, j)
elif grid[i][j] == 'T':
target = (i, j)
return bfs((*player, *box, 0))
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
🔥2👍1
Задача: 398. Random Pick Index
Сложность: medium
Из целочисленного массива nums с возможными дубликатами случайным образом выведите индекс заданного целевого числа. Можно предположить, что заданное целевое число должно существовать в массиве. Реализация класса Solution: Solution(int[] nums) Инициализирует объект с массивом nums. int pick(int target) Выбирает случайный индекс i из nums, где nums[i] == target. Если существует несколько допустимых i, то каждый индекс должен иметь равную вероятность возврата.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте объект с массивом nums. Сохраните этот массив для дальнейшего использования.
2⃣Реализуйте метод pick(target), который выбирает случайный индекс i из массива nums, где nums[i] равен target. Если таких индексов несколько, каждый из них должен иметь равную вероятность быть выбранным.
3⃣Для реализации метода pick используйте алгоритм reservoir sampling для выбора случайного индекса.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Из целочисленного массива nums с возможными дубликатами случайным образом выведите индекс заданного целевого числа. Можно предположить, что заданное целевое число должно существовать в массиве. Реализация класса Solution: Solution(int[] nums) Инициализирует объект с массивом nums. int pick(int target) Выбирает случайный индекс i из nums, где nums[i] == target. Если существует несколько допустимых i, то каждый индекс должен иметь равную вероятность возврата.
Пример:
Input
["Solution", "pick", "pick", "pick"]
[[[1, 2, 3, 3, 3]], [3], [1], [3]]
Output
[null, 4, 0, 2]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте объект с массивом nums. Сохраните этот массив для дальнейшего использования.
2⃣Реализуйте метод pick(target), который выбирает случайный индекс i из массива nums, где nums[i] равен target. Если таких индексов несколько, каждый из них должен иметь равную вероятность быть выбранным.
3⃣Для реализации метода pick используйте алгоритм reservoir sampling для выбора случайного индекса.
😎 Решение:
import random
class Solution:
def __init__(self, nums: List[int]):
self.nums = nums
def pick(self, target: int) -> int:
count = 0
result = -1
for i, num in enumerate(self.nums):
if num == target:
count += 1
if random.randint(1, count) == count:
result = i
return result
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 162. Find Peak Element
Сложность: medium
Пиковым элементом называется элемент, который строго больше своих соседей.
Для массива целых чисел nums с индексацией с нуля найдите пиковый элемент и верните его индекс. Если в массиве несколько пиков, верните индекс любого из пиков.
Вы можете представить, что nums[-1] = nums[n] = -∞. Другими словами, элемент всегда считается строго большим, чем сосед, находящийся за пределами массива.
Необходимо написать алгоритм, который работает за время O(log n).
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Начальная проверка:
Определяем средний элемент массива mid как mid = low + (high - low) / 2. Это помогает предотвратить возможное переполнение при больших значениях индексов.
2️⃣Определение направления поиска:
Сравниваем элемент nums[mid] с его правым соседом nums[mid + 1]. Если nums[mid] меньше nums[mid + 1], это указывает на наличие восходящей последовательности, и мы двигаемся вправо, устанавливая low = mid + 1. Это потому, что пик гарантированно находится в правой части.
Если nums[mid] больше nums[mid + 1], это указывает на наличие нисходящей последовательности, и пик находится либо в mid, либо слева от него, тогда устанавливаем high = mid.
3️⃣Завершение поиска:
Процесс продолжается до тех пор, пока low не станет равным high, что означает сужение поисковой области до одного элемента, который и является пиком, поскольку мы исключили все другие возможности.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Пиковым элементом называется элемент, который строго больше своих соседей.
Для массива целых чисел nums с индексацией с нуля найдите пиковый элемент и верните его индекс. Если в массиве несколько пиков, верните индекс любого из пиков.
Вы можете представить, что nums[-1] = nums[n] = -∞. Другими словами, элемент всегда считается строго большим, чем сосед, находящийся за пределами массива.
Необходимо написать алгоритм, который работает за время O(log n).
Пример:
Input: nums = [1,2,3,1]
Output: 2
Explanation: 3 is a peak element and your function should return the index number 2.
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Начальная проверка:
Определяем средний элемент массива mid как mid = low + (high - low) / 2. Это помогает предотвратить возможное переполнение при больших значениях индексов.
2️⃣Определение направления поиска:
Сравниваем элемент nums[mid] с его правым соседом nums[mid + 1]. Если nums[mid] меньше nums[mid + 1], это указывает на наличие восходящей последовательности, и мы двигаемся вправо, устанавливая low = mid + 1. Это потому, что пик гарантированно находится в правой части.
Если nums[mid] больше nums[mid + 1], это указывает на наличие нисходящей последовательности, и пик находится либо в mid, либо слева от него, тогда устанавливаем high = mid.
3️⃣Завершение поиска:
Процесс продолжается до тех пор, пока low не станет равным high, что означает сужение поисковой области до одного элемента, который и является пиком, поскольку мы исключили все другие возможности.
😎 Решение:
class Solution:
def findPeakElement(self, nums: List[int]) -> int:
return self.search(nums, 0, len(nums) - 1)
def search(self, nums: List[int], l: int, r: int) -> int:
if l == r:
return l
mid = (l + r) // 2
if nums[mid] > nums[mid + 1]:
return self.search(nums, l, mid)
return self.search(nums, mid + 1, r)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1474. Delete N Nodes After M Nodes of a Linked List
Сложность: easy
Вам дано начало связанного списка и два целых числа m и n.
Пройдите по связанному списку и удалите некоторые узлы следующим образом:
Начните с головы как текущего узла.
Сохраните первые m узлов, начиная с текущего узла.
Удалите следующие n узлов.
Продолжайте повторять шаги 2 и 3, пока не достигнете конца списка.
Верните голову изменённого списка после удаления указанных узлов.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация указателей:
Инициализируйте currentNode на голову связанного списка. Этот указатель будет использоваться для линейного прохода по каждому узлу списка.
Инициализируйте lastMNode на голову связанного списка.
2⃣Итерация по списку:
Итеративно удаляйте n узлов после m узлов, продолжая до конца списка.
Проходите m узлов, обновляя lastMNode на текущий узел. После m итераций lastMNode указывает на m-й узел.
Продолжайте итерацию по n узлам.
3⃣Удаление узлов:
Чтобы удалить n узлов, измените указатель next у lastMNode, чтобы он указывал на currentNode после пропуска n узлов.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Вам дано начало связанного списка и два целых числа m и n.
Пройдите по связанному списку и удалите некоторые узлы следующим образом:
Начните с головы как текущего узла.
Сохраните первые m узлов, начиная с текущего узла.
Удалите следующие n узлов.
Продолжайте повторять шаги 2 и 3, пока не достигнете конца списка.
Верните голову изменённого списка после удаления указанных узлов.
Пример:
Input: head = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13], m = 2, n = 3
Output: [1,2,6,7,11,12]
Explanation: Keep the first (m = 2) nodes starting from the head of the linked List (1 ->2) show in black nodes.
Delete the next (n = 3) nodes (3 -> 4 -> 5) show in read nodes.
Continue with the same procedure until reaching the tail of the Linked List.
Head of the linked list after removing nodes is returned.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация указателей:
Инициализируйте currentNode на голову связанного списка. Этот указатель будет использоваться для линейного прохода по каждому узлу списка.
Инициализируйте lastMNode на голову связанного списка.
2⃣Итерация по списку:
Итеративно удаляйте n узлов после m узлов, продолжая до конца списка.
Проходите m узлов, обновляя lastMNode на текущий узел. После m итераций lastMNode указывает на m-й узел.
Продолжайте итерацию по n узлам.
3⃣Удаление узлов:
Чтобы удалить n узлов, измените указатель next у lastMNode, чтобы он указывал на currentNode после пропуска n узлов.
😎 Решение:
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
class Solution:
def deleteNodes(self, head: ListNode, m: int, n: int) -> ListNode:
currentNode = head
lastMNode = head
while currentNode:
mCount, nCount = m, n
while currentNode and mCount > 0:
lastMNode = currentNode
currentNode = currentNode.next
mCount -= 1
while currentNode and nCount > 0:
currentNode = currentNode.next
nCount -= 1
lastMNode.next = currentNode
return head
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 733. Flood Fill
Сложность: easy
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:
👨💻 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:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
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
🔥1
Задача: 635. Design Log Storage System
Сложность: medium
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:
👨💻 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:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
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
Задача: 459. Repeated Substring Pattern
Сложность: easy
Дана строка s, проверьте, может ли она быть построена путем взятия подстроки и добавления нескольких копий этой подстроки друг за другом.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создайте целочисленную переменную n, равную длине строки s.
2⃣Итерация по всем префиксным подстрокам длины i от 1 до n/2:
Если i делит n, объявите пустую строку pattern. Используйте внутренний цикл, который выполняется n/i раз для конкатенации подстроки, сформированной из первых i символов строки s.
Если pattern равен s, вернуть true.
3⃣Если нет подстроки, которую можно повторить для формирования s, вернуть false.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дана строка s, проверьте, может ли она быть построена путем взятия подстроки и добавления нескольких копий этой подстроки друг за другом.
Пример:
Input: heights = [2,1,5,6,2,3]
Output: 10
Explanation: The above is a histogram where width of each bar is 1.
The largest rectangle is shown in the red area, which has an area = 10 units.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создайте целочисленную переменную n, равную длине строки s.
2⃣Итерация по всем префиксным подстрокам длины i от 1 до n/2:
Если i делит n, объявите пустую строку pattern. Используйте внутренний цикл, который выполняется n/i раз для конкатенации подстроки, сформированной из первых i символов строки s.
Если pattern равен s, вернуть true.
3⃣Если нет подстроки, которую можно повторить для формирования s, вернуть false.
😎 Решение:
class Solution:
def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:
n = len(s)
for i in range(1, n // 2 + 1):
if n % i == 0:
pattern = s[:i] * (n // i)
if s == pattern:
return True
return False
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1473. Paint House III
Сложность: hard
Есть ряд из m домов в маленьком городе, каждый дом должен быть покрашен одним из n цветов (обозначены от 1 до n), некоторые дома, которые были покрашены прошлым летом, не должны быть перекрашены.
Соседство — это максимальная группа непрерывных домов, которые покрашены в один и тот же цвет.
Например: дома = [1,2,2,3,3,2,1,1] содержат 5 соседств [{1}, {2,2}, {3,3}, {2}, {1,1}].
Дан массив домов, матрица m x n стоимости и целое число target, где:
houses[i]: цвет дома i, и 0, если дом ещё не покрашен.
cost[i][j]: стоимость покраски дома i в цвет j + 1.
Верните минимальную стоимость покраски всех оставшихся домов таким образом, чтобы было ровно target соседств. Если это невозможно, верните -1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и базовые случаи:
Создайте класс Solution и массив memo для мемоизации результатов. Установите MAX_COST как максимально возможную стоимость плюс 1.
Создайте метод findMinCost, который проверяет базовые случаи:
- если все дома пройдены, возвращайте 0, если количество соседств равно target, иначе возвращайте MAX_COST.
- если количество соседств больше target, возвращайте MAX_COST.
Если результат уже вычислен, возвращайте его из memo.
2⃣Рекурсивное вычисление минимальной стоимости:
Если дом уже покрашен, обновите количество соседств и вызовите рекурсивный метод для следующего дома.
Если дом не покрашен, попробуйте покрасить его в каждый возможный цвет, обновите количество соседств и вызовите рекурсивный метод для следующего дома. Храните минимальную стоимость.
3⃣Метод minCost:
Запустите метод findMinCost с начальными параметрами и верните результат. Если результат равен MAX_COST, верните -1.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: hard
Есть ряд из m домов в маленьком городе, каждый дом должен быть покрашен одним из n цветов (обозначены от 1 до n), некоторые дома, которые были покрашены прошлым летом, не должны быть перекрашены.
Соседство — это максимальная группа непрерывных домов, которые покрашены в один и тот же цвет.
Например: дома = [1,2,2,3,3,2,1,1] содержат 5 соседств [{1}, {2,2}, {3,3}, {2}, {1,1}].
Дан массив домов, матрица m x n стоимости и целое число target, где:
houses[i]: цвет дома i, и 0, если дом ещё не покрашен.
cost[i][j]: стоимость покраски дома i в цвет j + 1.
Верните минимальную стоимость покраски всех оставшихся домов таким образом, чтобы было ровно target соседств. Если это невозможно, верните -1.
Пример:
Input: houses = [0,0,0,0,0], cost = [[1,10],[10,1],[10,1],[1,10],[5,1]], m = 5, n = 2, target = 3
Output: 9
Explanation: Paint houses of this way [1,2,2,1,1]
This array contains target = 3 neighborhoods, [{1}, {2,2}, {1,1}].
Cost of paint all houses (1 + 1 + 1 + 1 + 5) = 9.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и базовые случаи:
Создайте класс Solution и массив memo для мемоизации результатов. Установите MAX_COST как максимально возможную стоимость плюс 1.
Создайте метод findMinCost, который проверяет базовые случаи:
- если все дома пройдены, возвращайте 0, если количество соседств равно target, иначе возвращайте MAX_COST.
- если количество соседств больше target, возвращайте MAX_COST.
Если результат уже вычислен, возвращайте его из memo.
2⃣Рекурсивное вычисление минимальной стоимости:
Если дом уже покрашен, обновите количество соседств и вызовите рекурсивный метод для следующего дома.
Если дом не покрашен, попробуйте покрасить его в каждый возможный цвет, обновите количество соседств и вызовите рекурсивный метод для следующего дома. Храните минимальную стоимость.
3⃣Метод minCost:
Запустите метод findMinCost с начальными параметрами и верните результат. Если результат равен MAX_COST, верните -1.
😎 Решение:
class Solution:
def __init__(self):
self.MAX_COST = 1000001
self.memo = {}
def findMinCost(self, houses, cost, targetCount, currIndex, neighborhoodCount, prevHouseColor):
if currIndex == len(houses):
return 0 if neighborhoodCount == targetCount else self.MAX_COST
if neighborhoodCount > targetCount:
return self.MAX_COST
if (currIndex, neighborhoodCount, prevHouseColor) in self.memo:
return self.memo[(currIndex, neighborhoodCount, prevHouseColor)]
minCost = self.MAX_COST
if houses[currIndex] != 0:
newNeighborhoodCount = neighborhoodCount + (houses[currIndex] != prevHouseColor)
minCost = self.findMinCost(houses, cost, targetCount, currIndex + 1, newNeighborhoodCount, houses[currIndex])
else:
for color in range(1, len(cost[0]) + 1):
newNeighborhoodCount = neighborhoodCount + (color != prevHouseColor)
currCost = cost[currIndex][color - 1] + self.findMinCost(houses, cost, targetCount, currIndex + 1, newNeighborhoodCount, color)
minCost = min(minCost, currCost)
self.memo[(currIndex, neighborhoodCount, prevHouseColor)] = minCost
return minCost
def minCost(self, houses, cost, m, n, target):
answer = self.findMinCost(houses, cost, target, 0, 0, 0)
return -1 if answer == self.MAX_COST else answer
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1342. Number of Steps to Reduce a Number to Zero
Сложность: easy
Дано целое число num, вернуть количество шагов, необходимых для его сокращения до нуля.
На каждом шаге, если текущее число четное, его нужно разделить на 2, в противном случае, вы должны вычесть из него 1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣На каждом шаге проверяйте, четное ли текущее число, используя оператор остатка от деления (%). Если число четное (number % 2 == 0), разделите его на 2.
2⃣Если число нечетное (number % 2 == 1), вычтите из него 1.
3⃣После выполнения каждого из этих действий увеличивайте счетчик шагов на 1, чтобы в конце вернуть его значение.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дано целое число num, вернуть количество шагов, необходимых для его сокращения до нуля.
На каждом шаге, если текущее число четное, его нужно разделить на 2, в противном случае, вы должны вычесть из него 1.
Пример:
Input: num = 14
Output: 6
Explanation:
Step 1) 14 is even; divide by 2 and obtain 7.
Step 2) 7 is odd; subtract 1 and obtain 6.
Step 3) 6 is even; divide by 2 and obtain 3.
Step 4) 3 is odd; subtract 1 and obtain 2.
Step 5) 2 is even; divide by 2 and obtain 1.
Step 6) 1 is odd; subtract 1 and obtain 0.
👨💻 Алгоритм:
1⃣На каждом шаге проверяйте, четное ли текущее число, используя оператор остатка от деления (%). Если число четное (number % 2 == 0), разделите его на 2.
2⃣Если число нечетное (number % 2 == 1), вычтите из него 1.
3⃣После выполнения каждого из этих действий увеличивайте счетчик шагов на 1, чтобы в конце вернуть его значение.
😎 Решение:
def numberOfSteps(num):
steps = 0
while num != 0:
if num % 2 == 0:
num //= 2
else:
num -= 1
steps += 1
return steps
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1019. Next Greater Node In Linked List
Сложность: medium
Вам дана голова связного списка с n узлами. Для каждого узла в списке найдите значение следующего большего узла. То есть для каждого узла найдите значение первого узла, который находится рядом с ним и имеет строго большее значение, чем он. Верните целочисленный массив answer, где answer[i] - это значение следующего большего узла ith-узла (с индексацией по 1). Если у узла ith нет следующего большего узла, установите answer[i] = 0.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация переменных:
Пройдитесь по всему списку и сохраните значения узлов в массив.
Инициализируйте стек для хранения индексов узлов, которые нужно обработать.
2⃣Поиск следующего большего элемента:
Итерируйте по массиву значений узлов.
Для каждого элемента, пока стек не пуст и текущий элемент больше, чем элемент на вершине стека, обновите массив ответов значением текущего элемента и удалите элемент из стека.
Добавьте текущий индекс в стек.
3⃣Заполнение оставшихся значений:
Для всех индексов, оставшихся в стеке, установите значение ответа равным 0, так как для них не найдено большего элемента.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Вам дана голова связного списка с n узлами. Для каждого узла в списке найдите значение следующего большего узла. То есть для каждого узла найдите значение первого узла, который находится рядом с ним и имеет строго большее значение, чем он. Верните целочисленный массив answer, где answer[i] - это значение следующего большего узла ith-узла (с индексацией по 1). Если у узла ith нет следующего большего узла, установите answer[i] = 0.
Пример:
Input: head = [2,1,5]
Output: [5,5,0]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация переменных:
Пройдитесь по всему списку и сохраните значения узлов в массив.
Инициализируйте стек для хранения индексов узлов, которые нужно обработать.
2⃣Поиск следующего большего элемента:
Итерируйте по массиву значений узлов.
Для каждого элемента, пока стек не пуст и текущий элемент больше, чем элемент на вершине стека, обновите массив ответов значением текущего элемента и удалите элемент из стека.
Добавьте текущий индекс в стек.
3⃣Заполнение оставшихся значений:
Для всех индексов, оставшихся в стеке, установите значение ответа равным 0, так как для них не найдено большего элемента.
😎 Решение:
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
class Solution:
def nextLargerNodes(self, head: ListNode) -> List[int]:
values = []
while head:
values.append(head.val)
head = head.next
answer = [0] * len(values)
stack = []
for i, value in enumerate(values):
while stack and values[stack[-1]] < value:
answer[stack.pop()] = value
stack.append(i)
return answer
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1801. Number of Orders in the Backlog
Сложность: medium
Дан двумерный целочисленный массив
-
-
Обратите внимание, что
Существует список невыполненных заказов (backlog), который изначально пуст. При размещении заказа происходит следующее:
- Если это заказ на покупку, вы просматриваете заказ на продажу с наименьшей ценой в списке невыполненных заказов. Если цена этого заказа на продажу меньше или равна цене текущего заказа на покупку, они будут сопоставлены и выполнены, и этот заказ на продажу будет удален из списка. В противном случае заказ на покупку добавляется в список невыполненных заказов.
- Если это заказ на продажу, вы просматриваете заказ на покупку с наибольшей ценой в списке невыполненных заказов. Если цена этого заказа на покупку больше или равна цене текущего заказа на продажу, они будут сопоставлены и выполнены, и этот заказ на покупку будет удален из списка. В противном случае заказ на продажу добавляется в список невыполненных заказов.
Верните общее количество заказов в списке невыполненных заказов после размещения всех заказов из входных данных. Поскольку это число может быть большим, верните его по модулю
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Обрабатывайте каждый заказ в orders. Для заказа на покупку сравните с самыми дешевыми заказами на продажу в списке и выполняйте их при возможности, иначе добавьте в список.
2⃣Для заказа на продажу сравните с самыми дорогими заказами на покупку в списке и выполняйте их при возможности, иначе добавьте в список.
3⃣Подсчитайте общее количество оставшихся заказов в списке и верните его по модулю 10^9 + 7.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан двумерный целочисленный массив
orders, где каждый элемент orders[i] = [pricei, amounti, orderTypei] обозначает, что было размещено amounti заказов типа orderTypei по цене pricei. Тип заказа orderTypei может быть:-
0, если это партия заказов на покупку, или-
1, если это партия заказов на продажу.Обратите внимание, что
orders[i] представляет собой партию из amounti независимых заказов с одинаковой ценой и типом. Все заказы, представленные orders[i], будут размещены перед всеми заказами, представленными orders[i+1] для всех допустимых i.Существует список невыполненных заказов (backlog), который изначально пуст. При размещении заказа происходит следующее:
- Если это заказ на покупку, вы просматриваете заказ на продажу с наименьшей ценой в списке невыполненных заказов. Если цена этого заказа на продажу меньше или равна цене текущего заказа на покупку, они будут сопоставлены и выполнены, и этот заказ на продажу будет удален из списка. В противном случае заказ на покупку добавляется в список невыполненных заказов.
- Если это заказ на продажу, вы просматриваете заказ на покупку с наибольшей ценой в списке невыполненных заказов. Если цена этого заказа на покупку больше или равна цене текущего заказа на продажу, они будут сопоставлены и выполнены, и этот заказ на покупку будет удален из списка. В противном случае заказ на продажу добавляется в список невыполненных заказов.
Верните общее количество заказов в списке невыполненных заказов после размещения всех заказов из входных данных. Поскольку это число может быть большим, верните его по модулю
10^9 + 7.Пример:
Input: orders = [[10,5,0],[15,2,1],[25,1,1],[30,4,0]]
Output: 6
👨💻 Алгоритм:
1⃣Обрабатывайте каждый заказ в orders. Для заказа на покупку сравните с самыми дешевыми заказами на продажу в списке и выполняйте их при возможности, иначе добавьте в список.
2⃣Для заказа на продажу сравните с самыми дорогими заказами на покупку в списке и выполняйте их при возможности, иначе добавьте в список.
3⃣Подсчитайте общее количество оставшихся заказов в списке и верните его по модулю 10^9 + 7.
😎 Решение:
class Solution:
def getNumberOfBacklogOrders(self, orders: List[List[int]]) -> int:
buyOrders, sellOrders = [], []
MOD = 1_000_000_007
for price, amount, orderType in orders:
if orderType == 0:
while amount > 0 and sellOrders and sellOrders[0][0] <= price:
sellOrder = heapq.heappop(sellOrders)
executedAmount = min(amount, sellOrder[1])
amount -= executedAmount
if sellOrder[1] > executedAmount:
heapq.heappush(sellOrders, (sellOrder[0], sellOrder[1] - executedAmount))
if amount > 0:
heapq.heappush(buyOrders, (-price, amount))
else:
while amount > 0 and buyOrders and -buyOrders[0][0] >= price:
buyOrder = heapq.heappop(buyOrders)
executedAmount = min(amount, buyOrder[1])
amount -= executedAmount
if buyOrder[1] > executedAmount:
heapq.heappush(buyOrders, (buyOrder[0], buyOrder[1] - executedAmount))
if amount > 0:
heapq.heappush(sellOrders, (price, amount))
return sum(amount for _, amount in buyOrders + sellOrders) % MOD
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1053. Previous Permutation With One Swap
Сложность: medium
Учитывая массив целых положительных чисел arr (не обязательно различных), верните лексикографически наибольшую перестановку, которая меньше arr и может быть сделана ровно с одной подстановкой. Если это невозможно, то верните тот же массив. Обратите внимание, что перестановка меняет местами два числа arr[i] и arr[j].
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Определи общее количество покупателей, которые удовлетворены в минуты, когда владелец магазина не ворчлив.
2⃣Пройди по массиву, используя скользящее окно для учета эффекта от техники.
3⃣Найди максимальное количество дополнительных удовлетворенных покупателей, которые можно получить, используя технику на k минут подряд.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Учитывая массив целых положительных чисел arr (не обязательно различных), верните лексикографически наибольшую перестановку, которая меньше arr и может быть сделана ровно с одной подстановкой. Если это невозможно, то верните тот же массив. Обратите внимание, что перестановка меняет местами два числа arr[i] и arr[j].
Пример:
Input: arr = [3,2,1]
Output: [3,1,2]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Определи общее количество покупателей, которые удовлетворены в минуты, когда владелец магазина не ворчлив.
2⃣Пройди по массиву, используя скользящее окно для учета эффекта от техники.
3⃣Найди максимальное количество дополнительных удовлетворенных покупателей, которые можно получить, используя технику на k минут подряд.
😎 Решение:
def prevPermOpt1(arr):
n = len(arr)
for i in range(n - 2, -1, -1):
if arr[i] > arr[i + 1]:
break
else:
return arr
for j in range(n - 1, i, -1):
if arr[j] < arr[i] and (j == n - 1 or arr[j] != arr[j + 1]):
break
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
return arr
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 247. Strobogrammatic Number II
Сложность: medium
Дано целое число n, верните все стробограмматические числа длины n. Ответ можно возвращать в любом порядке.
Стробограмматическое число — это число, которое выглядит одинаково при повороте на 180 градусов (если посмотреть вверх ногами).
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Инициализируйте структуру данных reversiblePairs, которая содержит все пары обратимых цифр. Вызовите и верните результат рекурсивной функции generateStroboNumbers(n, finalLength), где первый аргумент указывает, что текущий вызов создаст все стробограмматические числа длиной n, а второй аргумент указывает длину конечных стробограмматических чисел, которые мы будем генерировать, и будет использоваться для проверки возможности добавления '0' в начало и конец числа.
2️⃣Создайте функцию generateStroboNumbers(n, finalLength), которая вернет все стробограмматические числа длиной n:
Проверьте базовые случаи: если n == 0, верните массив с пустой строкой [""]; если n == 1, верните ["0", "1", "8"].
Вызовите generateStroboNumbers(n - 2, finalLength), чтобы получить все стробограмматические числа длиной (n-2), и сохраните их в subAns.
Инициализируйте пустой массив currStroboNums для хранения стробограмматических чисел длиной n.
3️⃣Для каждого числа в subAns добавьте все reversiblePairs в начало и конец, за исключением случая, когда текущая пара '00' и n == finalLength (потому что нельзя добавить '0' в начало числа), и добавьте это новое число в currStroboNums. В конце функции верните все стробограмматические числа, т.е. currStroboNums.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дано целое число n, верните все стробограмматические числа длины n. Ответ можно возвращать в любом порядке.
Стробограмматическое число — это число, которое выглядит одинаково при повороте на 180 градусов (если посмотреть вверх ногами).
Пример:
Input: n = 2
Output: ["11","69","88","96"]
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Инициализируйте структуру данных reversiblePairs, которая содержит все пары обратимых цифр. Вызовите и верните результат рекурсивной функции generateStroboNumbers(n, finalLength), где первый аргумент указывает, что текущий вызов создаст все стробограмматические числа длиной n, а второй аргумент указывает длину конечных стробограмматических чисел, которые мы будем генерировать, и будет использоваться для проверки возможности добавления '0' в начало и конец числа.
2️⃣Создайте функцию generateStroboNumbers(n, finalLength), которая вернет все стробограмматические числа длиной n:
Проверьте базовые случаи: если n == 0, верните массив с пустой строкой [""]; если n == 1, верните ["0", "1", "8"].
Вызовите generateStroboNumbers(n - 2, finalLength), чтобы получить все стробограмматические числа длиной (n-2), и сохраните их в subAns.
Инициализируйте пустой массив currStroboNums для хранения стробограмматических чисел длиной n.
3️⃣Для каждого числа в subAns добавьте все reversiblePairs в начало и конец, за исключением случая, когда текущая пара '00' и n == finalLength (потому что нельзя добавить '0' в начало числа), и добавьте это новое число в currStroboNums. В конце функции верните все стробограмматические числа, т.е. currStroboNums.
😎 Решение:
class Solution:
def __init__(self):
self.reversiblePairs = [
('0', '0'), ('1', '1'),
('6', '9'), ('8', '8'), ('9', '6')
]
def generateStroboNumbers(self, n, finalLength):
if n == 0:
return [""]
if n == 1:
return ["0", "1", "8"]
prevStroboNums = self.generateStroboNumbers(n - 2, finalLength)
currStroboNums = []
for prevStroboNum in prevStroboNums:
for a, b in self.reversiblePairs:
if a != '0' or n != finalLength:
currStroboNums.append(a + prevStroboNum + b)
return currStroboNums
def findStrobogrammatic(self, n):
return self.generateStroboNumbers(n, n)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 496. Next Greater Element I
Сложность: easy
Следующий больший элемент для некоторого элемента x в массиве — это первый больший элемент, который находится справа от x в том же массиве.
Вам даны два различных целочисленных массива с индексами, начинающимися с 0: nums1 и nums2, где nums1 является подмножеством nums2.
Для каждого 0 <= i < nums1.length найдите индекс j, такой что nums1[i] == nums2[j], и определите следующий больший элемент для nums2[j] в nums2. Если следующего большего элемента нет, то ответ для этого запроса — -1.
Верните массив ans длиной nums1.length, где ans[i] — это следующий больший элемент, как описано выше.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и поиск совпадений
Создайте массив res для хранения результатов. Для каждого элемента nums1[i] найдите его индекс j в массиве nums2.
2⃣Поиск следующего большего элемента
После нахождения индекса j в nums2 начните поиск элемента справа от nums2[j], который больше nums1[i]. Если такой элемент найден, добавьте его в res.
3⃣Заполнение результата
Если следующий больший элемент не найден, добавьте -1 в соответствующую позицию res. Верните массив res.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Следующий больший элемент для некоторого элемента x в массиве — это первый больший элемент, который находится справа от x в том же массиве.
Вам даны два различных целочисленных массива с индексами, начинающимися с 0: nums1 и nums2, где nums1 является подмножеством nums2.
Для каждого 0 <= i < nums1.length найдите индекс j, такой что nums1[i] == nums2[j], и определите следующий больший элемент для nums2[j] в nums2. Если следующего большего элемента нет, то ответ для этого запроса — -1.
Верните массив ans длиной nums1.length, где ans[i] — это следующий больший элемент, как описано выше.
Пример:
Input: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2]
Output: [-1,3,-1]
Explanation: The next greater element for each value of nums1 is as follows:
- 4 is underlined in nums2 = [1,3,4,2]. There is no next greater element, so the answer is -1.
- 1 is underlined in nums2 = [1,3,4,2]. The next greater element is 3.
- 2 is underlined in nums2 = [1,3,4,2]. There is no next greater element, so the answer is -1.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и поиск совпадений
Создайте массив res для хранения результатов. Для каждого элемента nums1[i] найдите его индекс j в массиве nums2.
2⃣Поиск следующего большего элемента
После нахождения индекса j в nums2 начните поиск элемента справа от nums2[j], который больше nums1[i]. Если такой элемент найден, добавьте его в res.
3⃣Заполнение результата
Если следующий больший элемент не найден, добавьте -1 в соответствующую позицию res. Верните массив res.
😎 Решение:
class Solution:
def nextGreaterElement(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
res = [-1] * len(nums1)
for i in range(len(nums1)):
found = False
for j in range(len(nums2)):
if nums2[j] == nums1[i]:
found = True
if found and nums2[j] > nums1[i]:
res[i] = nums2[j]
break
return res
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
👍1
Задача: 1413. Minimum Value to Get Positive Step by Step Sum
Сложность: easy
Дан массив целых чисел nums, вы начинаете с начального положительного значения startValue.
На каждой итерации вы вычисляете поэтапную сумму startValue плюс элементы из nums (слева направо).
Верните минимальное положительное значение startValue, такое что поэтапная сумма никогда не будет меньше 1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте переменные startValue со значением 1 и total со значением startValue.
2⃣Итеративно добавляйте каждый элемент массива nums к total и проверяйте, не опускается ли total ниже 1.
3⃣Если total падает ниже 1, увеличьте startValue на 1 и повторите шаги 2-3. Если total остается не менее 1, верните текущее значение startValue.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дан массив целых чисел nums, вы начинаете с начального положительного значения startValue.
На каждой итерации вы вычисляете поэтапную сумму startValue плюс элементы из nums (слева направо).
Верните минимальное положительное значение startValue, такое что поэтапная сумма никогда не будет меньше 1.
Пример:
Input: nums = [-3,2,-3,4,2]
Output: 5
Explanation: If you choose startValue = 4, in the third iteration your step by step sum is less than 1.
step by step sum
startValue = 4 | startValue = 5 | nums
(4 -3 ) = 1 | (5 -3 ) = 2 | -3
(1 +2 ) = 3 | (2 +2 ) = 4 | 2
(3 -3 ) = 0 | (4 -3 ) = 1 | -3
(0 +4 ) = 4 | (1 +4 ) = 5 | 4
(4 +2 ) = 6 | (5 +2 ) = 7 | 2
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте переменные startValue со значением 1 и total со значением startValue.
2⃣Итеративно добавляйте каждый элемент массива nums к total и проверяйте, не опускается ли total ниже 1.
3⃣Если total падает ниже 1, увеличьте startValue на 1 и повторите шаги 2-3. Если total остается не менее 1, верните текущее значение startValue.
😎 Решение:
class Solution:
def minStartValue(self, nums: List[int]) -> int:
startValue = 1
while True:
total = startValue
isValid = True
for num in nums:
total += num
if total < 1:
isValid = False
break
if isValid:
return startValue
startValue += 1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
👍1