Задача: 990. Satisfiability of Equality Equations
Сложность: medium
Дан массив строк equations, представляющий отношения между переменными, где каждая строка equations[i] имеет длину 4 и принимает одну из двух форм: "xi==yi" или "xi!=yi". Здесь xi и yi - это строчные буквы (не обязательно разные), представляющие имена переменных из одной буквы.
Верните true, если возможно назначить целые числа именам переменных таким образом, чтобы удовлетворить всем заданным уравнениям, или false в противном случае.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создание графа для уравнений "==":
Создайте структуру данных для объединения (Union-Find) для обработки уравнений равенства.
Пройдите через массив equations и для каждого уравнения типа "xi==yi" объедините соответствующие переменные.
2⃣Проверка уравнений "!=":
Пройдите через массив equations и для каждого уравнения типа "xi!=yi" проверьте, принадлежат ли переменные к одной и той же группе в структуре объединения. Если принадлежат, верните false.
3⃣Возврат результата:
Если после проверки всех уравнений "xi!=yi" не было обнаружено противоречий, верните true.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан массив строк equations, представляющий отношения между переменными, где каждая строка equations[i] имеет длину 4 и принимает одну из двух форм: "xi==yi" или "xi!=yi". Здесь xi и yi - это строчные буквы (не обязательно разные), представляющие имена переменных из одной буквы.
Верните true, если возможно назначить целые числа именам переменных таким образом, чтобы удовлетворить всем заданным уравнениям, или false в противном случае.
Пример:
Input: equations = ["b==a","a==b"]
Output: true
Explanation: We could assign a = 1 and b = 1 to satisfy both equations.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создание графа для уравнений "==":
Создайте структуру данных для объединения (Union-Find) для обработки уравнений равенства.
Пройдите через массив equations и для каждого уравнения типа "xi==yi" объедините соответствующие переменные.
2⃣Проверка уравнений "!=":
Пройдите через массив equations и для каждого уравнения типа "xi!=yi" проверьте, принадлежат ли переменные к одной и той же группе в структуре объединения. Если принадлежат, верните false.
3⃣Возврат результата:
Если после проверки всех уравнений "xi!=yi" не было обнаружено противоречий, верните true.
😎 Решение:
class Solution:
def equationsPossible(self, equations: List[str]) -> bool:
uf = UnionFind(26)
for eq in equations:
if eq[1] == '=':
x = ord(eq[0]) - ord('a')
y = ord(eq[3]) - ord('a')
uf.union(x, y)
for eq in equations:
if eq[1] == '!':
x = ord(eq[0]) - ord('a')
y = ord(eq[3]) - ord('a')
if uf.connected(x, y):
return False
return True
class UnionFind:
def __init__(self, size):
self.parent = list(range(size))
def find(self, x):
if self.parent[x] != x:
self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
return self.parent[x]
def union(self, x, y):
rootX = self.find(x)
rootY = self.find(y)
if rootX != rootY:
self.parent[rootX] = rootY
def connected(self, x, y):
return self.find(x) == self.find(y)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 543. Diameter of Binary Tree
Сложность: easy
Учитывая корень бинарного дерева, вернуть длину диаметра дерева.
Диаметр бинарного дерева — это длина самого длинного пути между любыми двумя узлами в дереве. Этот путь может проходить или не проходить через корень.
Длина пути между двумя узлами представлена числом ребер между ними.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте целочисленную переменную diameter для отслеживания самого длинного пути, найденного с помощью DFS.
2⃣Реализуйте рекурсивную функцию longestPath, которая принимает TreeNode в качестве входных данных и рекурсивно исследует дерево: Если узел равен None, вернуть 0. Рекурсивно исследовать левые и правые дочерние узлы, возвращая длины путей leftPath и rightPath. Если сумма leftPath и rightPath больше текущего diameter, обновить diameter. Вернуть большее из leftPath и rightPath плюс 1.
3⃣Вызвать longestPath с root.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Учитывая корень бинарного дерева, вернуть длину диаметра дерева.
Диаметр бинарного дерева — это длина самого длинного пути между любыми двумя узлами в дереве. Этот путь может проходить или не проходить через корень.
Длина пути между двумя узлами представлена числом ребер между ними.
Пример:
Input: root = [1,2]
Output: 1
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте целочисленную переменную diameter для отслеживания самого длинного пути, найденного с помощью DFS.
2⃣Реализуйте рекурсивную функцию longestPath, которая принимает TreeNode в качестве входных данных и рекурсивно исследует дерево: Если узел равен None, вернуть 0. Рекурсивно исследовать левые и правые дочерние узлы, возвращая длины путей leftPath и rightPath. Если сумма leftPath и rightPath больше текущего diameter, обновить diameter. Вернуть большее из leftPath и rightPath плюс 1.
3⃣Вызвать longestPath с root.
😎 Решение:
class Solution:
def __init__(self):
self.diameter = 0
def diameterOfBinaryTree(self, root):
self.diameter = 0
self.longestPath(root)
return self.diameter
def longestPath(self, node):
if not node:
return 0
leftPath = self.longestPath(node.left)
rightPath = self.longestPath(node.right)
self.diameter = max(self.diameter, leftPath + rightPath)
return max(leftPath, rightPath) + 1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1137. N-th Tribonacci Number
Сложность: easy
Трибоначчи последовательность Tn определяется следующим образом:
T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, и Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2 для n >= 0.
Дано n, вернуть значение Tn.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Если n < 3, вернуть значение n-го терма, как указано в описании задачи.
2⃣Инициализировать a, b и c как базовые случаи. Установить a = 0, b = 1, c = 1.
3⃣Для следующих n - 2 шагов обновлять a, b, c следующим образом: a = b, b = c, c = a + b + c. Вернуть c.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Трибоначчи последовательность Tn определяется следующим образом:
T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, и Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2 для n >= 0.
Дано n, вернуть значение Tn.
Пример:
Input: n = 4
Output: 4
Explanation:
T_3 = 0 + 1 + 1 = 2
T_4 = 1 + 1 + 2 = 4
👨💻 Алгоритм:
1⃣Если n < 3, вернуть значение n-го терма, как указано в описании задачи.
2⃣Инициализировать a, b и c как базовые случаи. Установить a = 0, b = 1, c = 1.
3⃣Для следующих n - 2 шагов обновлять a, b, c следующим образом: a = b, b = c, c = a + b + c. Вернуть c.
😎 Решение:
class Solution:
def tribonacci(self, n: int) -> int:
if n < 3:
return 1 if n > 0 else 0
a, b, c = 0, 1, 1
for _ in range(n - 2):
a, b, c = b, c, a + b + c
return c
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 26. Remove Duplicates from Sorted Array
Сложность: easy
Учитывая целочисленный массив чисел, отсортированный в неубывающем порядке, удалите дубликаты на месте так, чтобы каждый уникальный элемент появлялся только один раз. Относительный порядок элементов должен оставаться неизменным. Затем верните количество уникальных элементов в числах.
Считайте, что количество уникальных элементов чисел равно k. Чтобы вас приняли, вам нужно сделать следующее:
- Измените массив nums так, чтобы первые k элементов nums содержали уникальные элементы в том порядке, в котором они присутствовали в nums изначально. Остальные элементы nums не важны, как и размер nums.
- Вернуть k.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Используем два указателя: один для уникальных элементов, другой для прохода по массиву.
2️⃣Перебираем массив, добавляя уникальные элементы на место.
3️⃣Возвращаем количество уникальных элементов.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Учитывая целочисленный массив чисел, отсортированный в неубывающем порядке, удалите дубликаты на месте так, чтобы каждый уникальный элемент появлялся только один раз. Относительный порядок элементов должен оставаться неизменным. Затем верните количество уникальных элементов в числах.
Считайте, что количество уникальных элементов чисел равно k. Чтобы вас приняли, вам нужно сделать следующее:
- Измените массив nums так, чтобы первые k элементов nums содержали уникальные элементы в том порядке, в котором они присутствовали в nums изначально. Остальные элементы nums не важны, как и размер nums.
- Вернуть k.
Пример:
Input: nums = [1,1,2]
Output: 2, nums = [1,2,_]
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Используем два указателя: один для уникальных элементов, другой для прохода по массиву.
2️⃣Перебираем массив, добавляя уникальные элементы на место.
3️⃣Возвращаем количество уникальных элементов.
😎 Решение:
from typing import List
class Solution:
def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
i = 0
while i < len(nums) - 1:
if nums[i] == nums[i + 1]:
nums.pop(i + 1)
else:
i += 1
return len(nums)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFGkYPEH
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGkYPEH
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFGkYPEH
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGkYPEH
Задача: 934. Shortest Bridge
Сложность: medium
Вам дана двоичная матричная сетка n x n, где 1 обозначает сушу, а 0 - воду. Остров - это 4-направленно связанная группа из 1, не соединенная ни с одной другой 1. В сетке ровно два острова. Вы можете поменять 0 на 1, чтобы соединить два острова в один. Верните наименьшее количество 0, которое нужно перевернуть, чтобы соединить два острова.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Найти все клетки, принадлежащие первому острову, используя DFS/BFS, и добавить их в очередь для последующего расширения.
2⃣Использовать BFS для расширения из каждой клетки первого острова, чтобы найти кратчайший путь к клетке второго острова.
3⃣Вернуть длину кратчайшего пути.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Вам дана двоичная матричная сетка n x n, где 1 обозначает сушу, а 0 - воду. Остров - это 4-направленно связанная группа из 1, не соединенная ни с одной другой 1. В сетке ровно два острова. Вы можете поменять 0 на 1, чтобы соединить два острова в один. Верните наименьшее количество 0, которое нужно перевернуть, чтобы соединить два острова.
Пример:
Input: grid = [[0,1],[1,0]]
Output: 1
👨💻 Алгоритм:
1⃣Найти все клетки, принадлежащие первому острову, используя DFS/BFS, и добавить их в очередь для последующего расширения.
2⃣Использовать BFS для расширения из каждой клетки первого острова, чтобы найти кратчайший путь к клетке второго острова.
3⃣Вернуть длину кратчайшего пути.
😎 Решение:
from collections import deque
def shortestBridge(grid):
n = len(grid)
def neighbors(x, y):
for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
if 0 <= x + dx < n and 0 <= y + dy < n:
yield x + dx, y + dy
def bfs(queue):
visited = set(queue)
steps = 0
while queue:
new_queue = []
for x, y in queue:
for nx, ny in neighbors(x, y):
if (nx, ny) not in visited:
if grid[nx][ny] == 1:
return steps
visited.add((nx, ny))
new_queue.append((nx, ny))
queue = new_queue
steps += 1
def find_first_island():
for i in range(n):
for j in range(n):
if grid[i][j] == 1:
queue = deque([(i, j)])
grid[i][j] = -1
island = [(i, j)]
while queue:
x, y = queue.popleft()
for nx, ny in neighbors(x, y):
if grid[nx][ny] == 1:
grid[nx][ny] = -1
queue.append((nx, ny))
island.append((nx, ny))
return island
island = find_first_island()
return bfs(island)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1099. Two Sum Less Than K
Сложность: easy
Дан массив целых чисел nums и целое число k. Верните максимальную сумму, такую что существуют i < j, при которых nums[i] + nums[j] = sum и sum < k. Если не существует таких i и j, удовлетворяющих этому условию, верните -1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Отсортируйте массив.
2⃣Установите указатели: левый на начало массива, правый на конец.
3⃣Пока левый указатель меньше правого:
Если сумма элементов по указателям меньше k, обновите максимальную сумму и сдвиньте левый указатель вправо.
Иначе сдвиньте правый указатель влево.
Верните максимальную сумму.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дан массив целых чисел nums и целое число k. Верните максимальную сумму, такую что существуют i < j, при которых nums[i] + nums[j] = sum и sum < k. Если не существует таких i и j, удовлетворяющих этому условию, верните -1.
Пример:
Input: nums = [34,23,1,24,75,33,54,8], k = 60
Output: 58
Explanation: We can use 34 and 24 to sum 58 which is less than 60.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Отсортируйте массив.
2⃣Установите указатели: левый на начало массива, правый на конец.
3⃣Пока левый указатель меньше правого:
Если сумма элементов по указателям меньше k, обновите максимальную сумму и сдвиньте левый указатель вправо.
Иначе сдвиньте правый указатель влево.
Верните максимальную сумму.
😎 Решение:
class Solution:
def twoSumLessThanK(self, nums, k):
answer = -1
count = [0] * 1001
for num in nums:
count[num] += 1
lo, hi = 1, 1000
while lo <= hi:
if lo + hi >= k or count[hi] == 0:
hi -= 1
else:
if count[lo] > (0 if lo < hi else 1):
answer = max(answer, lo + hi)
lo += 1
return answer
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний