Python | LeetCode
10.1K subscribers
150 photos
1.04K links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Тесты t.me/+20tRfhrwPpM4NDQy
Вопросы собесов t.me/+cnJC0_ZeZ_I0OGY6
Вакансии t.me/+cXGKkrOY2-w3ZTky
Download Telegram
#hard
Задача: 765. Couples Holding Hands

Есть n пар, сидящих на 2n местах, расположенных в ряд, и они хотят держаться за руки.

Люди и места представлены массивом целых чисел row, где row[i] — это ID человека, сидящего на i-м месте. Пары пронумерованы по порядку: первая пара — (0, 1), вторая пара — (2, 3) и так далее, до последней пары — (2n - 2, 2n - 1).

Верните минимальное количество перестановок, чтобы каждая пара сидела рядом. Перестановка состоит из выбора любых двух человек, которые встают и меняются местами.

Пример:
Input: row = [0,2,1,3]
Output: 1
Explanation: We only need to swap the second (row[1]) and third (row[2]) person.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Мы могли бы предположить без доказательства, что решение, при котором мы делаем людей на каждом диване счастливыми по порядку, является оптимальным. Это предположение сильнее, чем гипотеза о жадном подходе, но кажется разумным, поскольку при каждом ходе мы делаем хотя бы одну пару счастливой.

2⃣При таком предположении, для какого-то дивана с несчастливыми людьми X и Y, мы либо заменяем Y на партнера X, либо заменяем X на партнера Y. Для каждой из двух возможностей мы можем попробовать оба варианта, используя подход с возвратом.

3⃣Для каждого дивана с двумя возможностями (т.е. оба человека на диване несчастливы) мы попробуем первый вариант, найдем ответ как ans1, затем отменим наш ход и попробуем второй вариант, найдем связанный ответ как ans2, отменим наш ход и затем вернем наименьший ответ.

😎 Решение:
class Solution:
def minSwapsCouples(self, row: List[int]) -> int:
self.N = len(row) // 2
self.pairs = [[0, 0] for _ in range(self.N)]
for i in range(self.N):
self.pairs[i][0] = row[2 * i] // 2
self.pairs[i][1] = row[2 * i + 1] // 2
return self.solve(0)

def swap(self, a: int, b: int, c: int, d: int):
self.pairs[a][b], self.pairs[c][d] = self.pairs[c][d], self.pairs[a][b]

def solve(self, i: int) -> int:
if i == self.N:
return 0
x, y = self.pairs[i]
if x == y:
return self.solve(i + 1)

jx, kx, jy, ky = 0, 0, 0, 0
for j in range(i + 1, self.N):
for k in range(2):
if self.pairs[j][k] == x:
jx, kx = j, k
if self.pairs[j][k] == y:
jy, ky = j, k

self.swap(i, 1, jx, kx)
ans1 = 1 + self.solve(i + 1)
self.swap(i, 1, jx, kx)

self.swap(i, 0, jy, ky)
ans2 = 1 + self.solve(i + 1)
self.swap(i, 0, jy, ky)

return min(ans1, ans2)


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
#easy
Задача: 766. Toeplitz Matrix

Дана матрица размером m x n. Вернуть true, если матрица является Тёплицевой. В противном случае вернуть false.

Матрица является Тёплицевой, если все диагонали, идущие от верхнего левого к нижнему правому углу, содержат одинаковые элементы.

Пример:
Input: matrix = [[1,2,3,4],[5,1,2,3],[9,5,1,2]]
Output: true
Explanation:
In the above grid, the diagonals are:
"[9]", "[5, 5]", "[1, 1, 1]", "[2, 2, 2]", "[3, 3]", "[4]".
In each diagonal all elements are the same, so the answer is True.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Что отличает две координаты (r1, c1) и (r2, c2) на одной диагонали? Оказывается, две координаты находятся на одной диагонали тогда и только тогда, когда r1 - c1 == r2 - c2.м

2⃣Это приводит к следующей идее: запоминайте значение этой диагонали как groups[r - c]. Если обнаружено несоответствие, то матрица не является Тёплицевой; в противном случае, она является таковой.

3⃣Таким образом, для каждой ячейки матрицы сохраняйте значение диагонали в словаре groups с ключом r - c. Проходите по всем ячейкам матрицы и проверяйте, совпадает ли текущее значение с сохранённым в groups. Если где-то обнаруживается несоответствие, верните false. Если все элементы соответствуют, верните true.

😎 Решение:
class Solution:
def isToeplitzMatrix(self, matrix: List[List[int]]) -> bool:
groups = {}
for r in range(len(matrix)):
for c in range(len(matrix[0])):
if (r - c) not in groups:
groups[r - c] = matrix[r][c]
elif groups[r - c] != matrix[r][c]:
return False
return True


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Forwarded from easyoffer
Ищу работу пол года

Практически под каждым постом в этом канале я вижу комментарии от людей, которые ищут работу по полгода. Это перерастает в обсуждение того, как нужно (или не нужно) искать работу, почему процесс найма сломан и как они откликались на фейковые вакансии.

Честно говоря, искать работу полгода — это нонсенс. Очевидно, что человек делает что-то не так. Главная ошибка, которую совершают многие, — это создание иллюзии поиска работы.

То есть человек вроде бы ищет работу, но делает это неэффективно, тратя время на нецелевые действия. Например:

Просматривает вакансии перед откликом.
Пытается понять, подходит ли он под вакансию. Если считает, что не подходит — не откликается.
Пишет сопроводительные письма (иногда даже уникальные под каждую вакансию).
Заполняет анкеты, проходит тесты.

Все эти действия отнимают время, но не приводят к результату.

Почему это не работает?

HR-менеджер не может вручную отсмотреть 2000 откликов, оценить каждое резюме и прочитать сопроводительные письма. Поэтому компании используют ATS-системы (системы автоматического подбора), которые анализируют резюме и определяют процент его соответствия вакансии.

Что делать, чтобы повысить шансы?

1️⃣ Добавить ключевые навыки в резюме — и в основной текст, и в теги. Возьмите их с easyoffer.ru

2️⃣ Убрать нерелевантный опыт, оставить только подходящий.

3️⃣ Оформить опыт так, чтобы он выглядел релевантным. Если у вас его нет, укажите проекты, стажировки или другой опыт, который можно представить как работу от 1 года. Если опыт слишком большой, сузьте его до 6 лет.

4️⃣ Откликаться на все вакансии без разбору. Если вы Junior, не ищите только стажер или Junior-вакансии — пробуйте везде. Не отказывайте себе сами, пусть это решит HR

5️⃣ Сделать резюме публичным, потому что HR-менеджеры часто ищут кандидатов не только среди откликов, но и в базе резюме.

6️⃣ Используйте ИИ по минимуму – ATS-системы считывают это и помечают "сгенерировано ИИ"

‼️ Главное правило: чем больше откликов — тем выше шанс получить оффер. Делайте резюме удобным для ATS-систем, и вас заметят.

1. Посмотрите видео о том как я вывел свою резюме в Топ1 на HH
2. Посмотрите видео как я нашел первую работу
3. Прочитайте этот кейс про оптимизацию резюме

Если прям вообще тяжело.

Создайте несколько разных резюме. Создайте 2, 3 да хоть 10 резюме. Настройте авто-отлики и ждите приглашения на собесы.

Не нужно создавать иллюзию поиска работы, сделайте несколько простых и актуальных действий.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41🤔1
#medium
Задача: 712. Minimum ASCII Delete Sum for Two Strings

Если даны две строки s1 и s2, верните наименьшую ASCII-сумму удаленных символов, чтобы сделать две строки равными.

Пример:
Input: s1 = "sea", s2 = "eat"
Output: 231


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте двумерный массив dp размером (len(s1) + 1) x (len(s2) + 1), где dp[i][j] будет хранить наименьшую ASCII-сумму удаленных символов для первых i символов s1 и первых j символов s2.

2⃣Заполните первую строку и первый столбец массива dp суммами ASCII значений символов, которые необходимо удалить для достижения пустой строки.

3⃣Заполните оставшуюся часть массива dp следующим образом: Если символы s1[i-1] и s2[j-1] равны, dp[i][j] = dp[i-1][j-1]. Иначе, dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + ord(s1[i-1]), dp[i][j-1] + ord(s2[j-1])).

😎 Решение:
def minimumDeleteSum(s1, s2):
dp = [[0] * (len(s2) + 1) for _ in range(len(s1) + 1)]
for i in range(1, len(s1) + 1):
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + ord(s1[i - 1])
for j in range(1, len(s2) + 1):
dp[0][j] = dp[0][j - 1] + ord(s2[j - 1])
for i in range(1, len(s1) + 1):
for j in range(1, len(s2) + 1):
if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
else:
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + ord(s1[i - 1]), dp[i][j - 1] + ord(s2[j - 1]))
return dp[-1][-1]


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
#medium
Задача: 767. Reorganize String

Дана строка s, переставьте символы строки s так, чтобы любые два соседних символа не были одинаковыми.

Верните любую возможную перестановку строки s или верните "", если это невозможно.

Пример:
Input: s = "aab"
Output: "aba"


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте пустой список ans для хранения переставленных символов. Создайте приоритетную очередь pq, используя структуру данных кучи. Каждый элемент в pq — это кортеж, содержащий количество символов и сам символ. Приоритетная очередь упорядочена так, что элементы с большим количеством имеют более высокий приоритет.

2⃣Извлеките элемент с наивысшим приоритетом из pq. Присвойте его количество и символ переменным count_first и char_first соответственно. Если ans пуст или текущий символ char_first отличается от последнего символа в ans, добавьте char_first в ans. Если количество char_first не равно нулю, уменьшите его на один. Если обновленное количество больше нуля, поместите его обратно в pq. Перейдите к следующей итерации.

3⃣В противном случае, если char_first совпадает с последним символом в ans, нужно выбрать другой символ. Если pq пуста, верните пустую строку, так как переставить символы невозможно. Извлеките следующий элемент из pq, присвоив его количество и символ переменным count_second и char_second соответственно. Добавьте char_second в ans. Если количество char_second не равно нулю, уменьшите его на один. Если обновленное количество больше нуля, поместите его обратно в pq. Наконец, поместите оригинальный char_first обратно в pq. Верните переставленные символы как строку, объединив элементы в ans.

😎 Решение:
import heapq

class Solution:
def reorganizeString(self, s: str) -> str:
charCounts = [0] * 26
for c in s:
charCounts[ord(c) - ord('a')] += 1

pq = []
for i in range(26):
if charCounts[i] > 0:
heapq.heappush(pq, (-charCounts[i], chr(i + ord('a'))))

result = []
while pq:
first = heapq.heappop(pq)
if not result or first[1] != result[-1]:
result.append(first[1])
if -first[0] > 1:
heapq.heappush(pq, (first[0] + 1, first[1]))
else:
if not pq:
return ""
second = heapq.heappop(pq)
result.append(second[1])
if -second[0] > 1:
heapq.heappush(pq, (second[0] + 1, second[1]))
heapq.heappush(pq, first)

return "".join(result)


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
#medium
Задача: 713. Subarray Product Less Than K

Если задан массив целых чисел nums и целое число k, верните количество смежных подмассивов, в которых произведение всех элементов в подмассиве строго меньше k.

Пример:
Input: nums = [10,5,2,6], k = 100
Output: 8


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменные для отслеживания текущего произведения и количества допустимых подмассивов. Используйте два указателя для границ подмассива.

2⃣Перемещайте правый указатель по массиву и умножайте текущий элемент на текущее произведение. Если произведение становится больше или равно k, перемещайте левый указатель, уменьшая произведение до тех пор, пока оно снова не станет меньше k.

3⃣Подсчитайте количество подмассивов с текущим правым указателем, добавив к общему количеству допустимых подмассивов разницу между правым и левым указателями.

😎 Решение:
def numSubarrayProductLessThanK(nums, k):
if k <= 1:
return 0
product = 1
count = 0
left = 0
for right in range(len(nums)):
product *= nums[right]
while product >= k:
product //= nums[left]
left += 1
count += right - left + 1
return count


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#medium
Задача: 714. Best Time to Buy and Sell Stock with Transaction Fee

Вам дан массив prices, где prices[i] - это цена данной акции в i-й день, и целое число fee, представляющее собой комиссию за сделку. Найдите максимальную прибыль, которую вы можете получить. Вы можете совершить сколько угодно сделок, но за каждую сделку вам придется заплатить комиссию. Примечание: Вы не можете совершать несколько сделок одновременно (то есть вы должны продать акции, прежде чем купить их снова). Комиссия за сделку взимается только один раз за каждую покупку и продажу акций.

Пример:
Input: prices = [1,3,2,8,4,9], fee = 2
Output: 8


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте две переменные: cash, представляющую максимальную прибыль без наличия акций, и hold, представляющую максимальную прибыль с наличием акций.

2⃣Пройдите по каждому элементу массива prices и обновите значения cash и hold, используя текущую цену и комиссию.

3⃣Верните значение cash, которое будет максимальной прибылью без наличия акций.

😎 Решение:
def maxProfit(prices, fee):
cash, hold = 0, -prices[0]
for price in prices:
cash = max(cash, hold + price - fee)
hold = max(hold, cash - price)
return cash


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
#medium
Задача: 771. Jewels and Stones

Вам даны строки jewels, представляющие типы камней, которые являются драгоценностями, и stones, представляющие камни, которые у вас есть. Каждый символ в stones является типом камня, который у вас есть. Вы хотите узнать, сколько из камней, которые у вас есть, также являются драгоценностями.

Буквы чувствительны к регистру, поэтому "a" считается другим типом камня, чем "A".

Пример:
Input: jewels = "aA", stones = "aAAbbbb"
Output: 3


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте множество из строки jewels для быстрой проверки, является ли камень драгоценностью. Это позволит эффективно проверять принадлежность каждого камня к драгоценностям.

2⃣Инициализируйте счетчик для подсчета количества камней, которые являются драгоценностями. Пройдите по каждому символу в строке stones и проверьте, содержится ли этот символ в множестве jewels.

3⃣Если символ содержится в множестве, увеличьте счетчик. В конце верните значение счетчика, которое будет количеством камней, являющихся драгоценностями.

😎 Решение:
class Solution:
def numJewelsInStones(self, J: str, S: str) -> int:
ans = 0
for s in S:
for j in J:
if j == s:
ans += 1
break
return ans


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
#medium
Задача: 487. Max Consecutive Ones II

Дан бинарный массив nums, верните максимальное количество последовательных единиц в массиве, если можно перевернуть не более одного нуля.

Пример:
Input: nums = [1,0,1,1,0]
Output: 4
Explanation:
- If we flip the first zero, nums becomes [1,1,1,1,0] and we have 4 consecutive ones.
- If we flip the second zero, nums becomes [1,0,1,1,1] and we have 3 consecutive ones.
The max number of consecutive ones is 4.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждого возможного начала последовательности в массиве nums начните считать количество нулей.

2⃣Для каждой последовательности проверяйте, сколько нулей содержится в ней. Если количество нулей не превышает одного, обновите максимальную длину последовательности единиц.

3⃣Продолжайте проверять все возможные последовательности в массиве, и верните максимальную длину последовательности единиц, удовлетворяющую условию.

😎 Решение:
class Solution:
def findMaxConsecutiveOnes(self, nums: List[int]) -> int:
longestSequence = 0
for left in range(len(nums)):
numZeroes = 0
for right in range(left, len(nums)):
if nums[right] == 0:
numZeroes += 1
if numZeroes <= 1:
longestSequence = max(longestSequence, right - left + 1)
return longestSequence


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
#medium
Задача: 772. Basic Calculator III

Реализуйте базовый калькулятор для вычисления простого строкового выражения.

Строка выражения содержит только неотрицательные целые числа, операторы '+', '-', '*', '/' и открывающие '(' и закрывающие скобки ')'. Целочисленное деление должно округляться к нулю.

Предполагается, что данное выражение всегда корректно. Все промежуточные результаты будут находиться в диапазоне [-2^31, 2^31 - 1].

Примечание: нельзя использовать встроенные функции для вычисления строк как математических выражений, такие как eval().

Пример:
Input: s = "1+1"
Output: 2


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите вспомогательную функцию evaluate, которая принимает оператор и числовые аргументы. Заметьте, что эта функция идентична той, что представлена в подходе "Basic Calculator II". Инициализируйте несколько переменных: стек для хранения промежуточных результатов, curr для отслеживания текущего числа, которое мы строим, и previousOperator для отслеживания предыдущего оператора. Добавьте в строку s случайный символ, который не будет появляться во входных данных, например "@".

2⃣Итерация по входным данным. Для каждого символа c: если c является цифрой, добавьте его к curr. В противном случае, если c == '(', мы начинаем вычисление нового изолированного выражения. В этом случае сохраните previousOperator в стек и установите previousOperator = "+".

3⃣Если c является оператором, то необходимо вычислить значение curr. Используйте функцию evaluate, чтобы применить previousOperator к curr, и добавьте результат в стек. Затем сбросьте curr до нуля и обновите previousOperator = c. Если c == ')', это означает, что мы находимся в конце изолированного выражения и должны полностью его вычислить. Извлекайте из стека до тех пор, пока не достигнете оператора, суммируя все извлеченные числа в curr. Как только достигнете оператора, обновите previousOperator = stack.pop(). Верните сумму всех чисел в стеке.

😎 Решение:
class Solution:
def evaluate(self, operator, first, second):
x = int(first)
y = int(second)
if operator == '+':
return str(x)
elif operator == '-':
return str(-x)
elif operator == '*':
return str(x * y)
else:
return str(x // y)

def calculate(self, s: str) -> int:
stack = []
curr = ""
previousOperator = '+'
s += "@"
operators = set("+-*/")

for c in s:
if c.isdigit():
curr += c
elif c == '(':
stack.append(previousOperator)
previousOperator = '+'
else:
if previousOperator in "*/":
stack.append(self.evaluate(previousOperator, stack.pop(), curr))
else:
stack.append(self.evaluate(previousOperator, curr, "0"))

curr = ""
previousOperator = c
if c == ')':
currentTerm = 0
while stack[-1] not in operators:
currentTerm += int(stack.pop())
curr = str(currentTerm)
previousOperator = stack.pop()

return sum(int(num) for num in stack)


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
#hard
Задача: 715. Range Module

Модуль Range - это модуль, который отслеживает диапазоны чисел. Создайте структуру данных для отслеживания диапазонов, представленных в виде полуоткрытых интервалов, и запросов к ним. Полуоткрытый интервал [left, right) обозначает все вещественные числа x, где left <= x < right. Реализуйте класс RangeModule: RangeModule() Инициализирует объект структуры данных. void addRange(int left, int right) Добавляет полуоткрытый интервал [left, right), отслеживая каждое вещественное число в этом интервале. Добавление интервала, который частично перекрывает отслеживаемые в данный момент числа, должно добавить все числа в интервале [left, right), которые еще не отслеживаются. boolean queryRange(int left, int right) Возвращает true, если каждое действительное число в интервале [left, right) отслеживается в данный момент, и false в противном случае. void removeRange(int left, int right) Прекращает отслеживание каждого действительного числа, отслеживаемого в данный момент в полуоткрытом интервале [left, right).

Пример:
Input: prices = [1,3,2,8,4,9], fee = 2
Output: 8


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте класс RangeModule с пустым списком диапазонов.

2⃣Для метода addRange(left, right) добавьте новый диапазон, объединяя его с существующими перекрывающимися диапазонами. Для метода queryRange(left, right) проверьте, полностью ли данный диапазон содержится в отслеживаемых диапазонах.

3⃣Для метода removeRange(left, right) удалите указанный диапазон, разбивая существующие диапазоны на соответствующие части.

😎 Решение:
class RangeModule:

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

def addRange(self, left, right):
new_ranges = []
i = 0
while i < len(self.ranges) and self.ranges[i][1] < left:
new_ranges.append(self.ranges[i])
i += 1
while i < len(self.ranges) and self.ranges[i][0] <= right:
left = min(left, self.ranges[i][0])
right = max(right, self.ranges[i][1])
i += 1
new_ranges.append((left, right))
while i < len(self.ranges):
new_ranges.append(self.ranges[i])
i += 1
self.ranges = new_ranges

def queryRange(self, left, right):
for l, r in self.ranges:
if l <= left and right <= r:
return True
return False

def removeRange(self, left, right):
new_ranges = []
for l, r in self.ranges:
if l < left:
new_ranges.append((l, min(r, left)))
if right < r:
new_ranges.append((max(l, right), r))
self.ranges = new_ranges


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21
#hard
Задача: 774. Minimize Max Distance to Gas Station

Вам дан массив целых чисел stations, который представляет позиции автозаправочных станций на оси x. Вам также дано целое число k.

Вы должны добавить k новых автозаправочных станций. Вы можете добавлять станции в любое место на оси x, необязательно в целочисленную позицию.

Определим penalty() как максимальное расстояние между соседними автозаправочными станциями после добавления k новых станций.

Верните наименьшее возможное значение penalty(). Ответы, отличающиеся от фактического ответа не более чем на 10^-6, будут приняты.

Пример:
Input: stations = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], k = 9
Output: 0.50000


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пусть i-й интервал равен deltas[i] = stations[i+1] - stations[i]. Мы хотим найти dp[n+1][k] как рекурсию. Мы можем поставить x автозаправочных станций в интервал n+1 с наилучшим расстоянием deltas[n+1] / (x+1), затем оставшиеся интервалы можно решить с ответом dp[n][k-x]. Ответ — это минимум среди всех x.

2⃣Из этой рекурсии мы можем разработать решение с использованием динамического программирования. Инициализируем двумерный массив dp, где dp[i][j] будет хранить минимальное возможное значение penalty при добавлении j автозаправочных станций на первые i интервалов.

3⃣Заполняем dp таблицу начиная с базового случая, когда нет добавленных станций. Затем для каждого интервала и количества добавленных станций вычисляем минимальное значение penalty, используя вышеописанную рекурсию. Итоговый ответ будет находиться в dp[n][k], где n — количество интервалов, а k — количество добавляемых станций.

😎 Решение:
class Solution:
def minmaxGasDist(self, stations: List[int], K: int) -> float:
N = len(stations)
deltas = [0] * (N-1)
for i in range(N-1):
deltas[i] = stations[i+1] - stations[i]

dp = [[0] * (K+1) for _ in range(N-1)]
for i in range(K+1):
dp[0][i] = deltas[0] / (i+1)

for p in range(1, N-1):
for k in range(K+1):
bns = float('inf')
for x in range(k+1):
bns = min(bns, max(deltas[p] / (x+1), dp[p-1][k-x]))
dp[p][k] = bns

return dp[N-2][K]


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
#medium
Задача: 775. Global and Local Inversions

Дан массив целых чисел nums длиной n, который представляет собой перестановку всех чисел в диапазоне [0, n - 1].

Число глобальных инверсий — это количество различных пар (i, j), где:

0 <= i < j < n
nums[i] > nums[j]
Число локальных инверсий — это количество индексов i, где:

0 <= i < n - 1
nums[i] > nums[i + 1]
Верните true, если количество глобальных инверсий равно количеству локальных инверсий.

Пример:
Input: nums = [1,0,2]
Output: true
Explanation: There is 1 global inversion and 1 local inversion.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Локальная инверсия также является глобальной инверсией. Таким образом, нам нужно проверить, есть ли в нашей перестановке какие-либо нелокальные инверсии (A[i] > A[j], i < j) с j - i > 1.

2⃣Для этого мы можем перебрать каждый индекс i и проверить, есть ли индекс j, такой что j > i + 1 и nums[i] > nums[j]. Если такой индекс найден, это будет означать наличие нелокальной инверсии.

3⃣Если для всех индексов i условие выше не выполняется, это значит, что количество глобальных инверсий равно количеству локальных инверсий, и мы возвращаем true. В противном случае, если хотя бы одна нелокальная инверсия найдена, мы возвращаем false.

😎 Решение:
class Solution:
def isIdealPermutation(self, A: List[int]) -> bool:
N = len(A)
for i in range(N):
for j in range(i + 2, N):
if A[i] > A[j]:
return False
return True


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
#hard
Задача: 716. Max Stack

Разработайте структуру данных max-стека, поддерживающую операции со стеком и поиск максимального элемента стека. Реализуйте класс MaxStack: MaxStack() Инициализирует объект стека. void push(int x) Вставляет элемент x в стек. int pop() Удаляет элемент на вершине стека и возвращает его. int top() Получает элемент на вершине стека без его удаления. int peekMax() Получает максимальный элемент в стеке без его удаления. int popMax() Получает максимальный элемент в стеке и удаляет его. Если максимальных элементов несколько, удалите только самый верхний. Вы должны придумать решение, которое поддерживает O(1) для каждого вызова вершины и O(logn) для каждого другого вызова.

Пример:
Input
["MaxStack", "push", "push", "push", "top", "popMax", "top", "peekMax", "pop", "top"]
[[], [5], [1], [5], [], [], [], [], [], []]
Output
[null, null, null, null, 5, 5, 1, 5, 1, 5]


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте MaxStack с двумя стеками: один для хранения всех элементов, другой для отслеживания максимальных элементов.

2⃣Для операции push(x) добавьте элемент в оба стека: в основной стек и, если это необходимо, в стек максимумов. Для операции pop() удалите элемент из основного стека и, если этот элемент является текущим максимальным, удалите его и из стека максимумов. Для операции top() верните верхний элемент основного стека.

3⃣Для операции peekMax() верните верхний элемент стека максимумов. Для операции popMax() удалите и верните верхний элемент стека максимумов. Для этого временно извлеките элементы из основного стека до тех пор, пока не будет найден максимальный элемент, затем верните остальные элементы обратно.

😎 Решение:
class MaxStack:

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

def push(self, x):
self.stack.append(x)
if not self.max_stack or x >= self.max_stack[-1]:
self.max_stack.append(x)

def pop(self):
x = self.stack.pop()
if x == self.max_stack[-1]:
self.max_stack.pop()
return x

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

def peekMax(self):
return self.max_stack[-1]

def popMax(self):
max_val = self.max_stack.pop()
buffer = []
while self.stack[-1] != max_val:
buffer.append(self.stack.pop())
self.stack.pop()
while buffer:
self.push(buffer.pop())
return max_val


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
#medium
Задача: 776. Split BST

Дан корень бинарного дерева поиска (BST) и целое число target, разделите дерево на два поддерева, где первое поддерево содержит узлы, которые меньше или равны значению target, а второе поддерево содержит узлы, которые больше значения target. Не обязательно, чтобы дерево содержало узел со значением target.

Кроме того, большая часть структуры исходного дерева должна сохраниться. Формально, для любого потомка c с родителем p в исходном дереве, если они оба находятся в одном поддереве после разделения, то узел c все еще должен иметь родителя p.

Верните массив из двух корней двух поддеревьев в порядке.

Пример:
Input: root = [4,2,6,1,3,5,7], target = 2
Output: [[2,1],[4,3,6,null,null,5,7]]


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Базовый случай: Если корень равен null, верните массив, содержащий два указателя null. Это необходимо для обработки случая, когда дерево пустое.

2⃣Проверьте, больше ли значение корня целевого значения. Если да, рекурсивно разделите левое поддерево, вызвав splitBST(root->left, target). Прикрепите правую часть разделенного к левому поддереву корня. Верните массив, содержащий левую часть разделенного и текущий корень.

3⃣Если значение корня меньше или равно целевому значению, рекурсивно разделите правое поддерево, вызвав splitBST(root->right, target). Прикрепите левую часть разделенного к правому поддереву корня. Верните массив, содержащий левую часть разделенного и текущий корень.

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

class Solution:
def splitBST(self, root: TreeNode, target: int) -> List[TreeNode]:
if not root:
return [None, None]

if root.val > target:
left = self.splitBST(root.left, target)
root.left = left[1]
return [left[0], root]
else:
right = self.splitBST(root.right, target)
root.right = right[0]
return [root, right[1]]


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
#easy
Задача: 717. 1-bit and 2-bit Characters

У нас есть два специальных символа: первый символ может быть представлен одним битом 0. Второй символ может быть представлен двумя битами (10 или 11). Если задан двоичный массив bits, который заканчивается 0, верните true, если последний символ должен быть однобитным.

Пример:
Input: bits = [1,0,0]
Output: true


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте индекс для итерации по массиву.

2⃣Пройдите по массиву, увеличивая индекс на 1, если текущий бит равен 0, и на 2, если текущий бит равен 1.

3⃣Проверьте, достиг ли индекс последнего элемента массива, и верните результат.

😎 Решение:
def isOneBitCharacter(bits):
i = 0
while i < len(bits) - 1:
i += bits[i] + 1
return i == len(bits) - 1


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
#medium
Задача: 718. Maximum Length of Repeated Subarray

Если даны два целочисленных массива nums1 и nums2, верните максимальную длину подмассива, который встречается в обоих массивах.

Пример:
Input: nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7]
Output: 3


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте двумерный массив для хранения длин общих подмассивов.

2⃣Используйте динамическое программирование для нахождения максимальной длины общего подмассива.

3⃣Итеративно обновляйте массив, сравнивая элементы обоих массивов и обновляя максимальную длину подмассива.

😎 Решение:
def findLength(nums1, nums2):
dp = [[0] * (len(nums2) + 1) for _ in range(len(nums1) + 1)]
max_len = 0
for i in range(len(nums1) - 1, -1, -1):
for j in range(len(nums2) - 1, -1, -1):
if nums1[i] == nums2[j]:
dp[i][j] = dp[i + 1][j + 1] + 1
max_len = max(max_len, dp[i][j])
return max_len


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
#hard
Задача: 719. Find K-th Smallest Pair Distance

Расстояние между парой целых чисел a и b определяется как абсолютная разность между a и b. Учитывая целочисленный массив nums и целое число k, верните k-е наименьшее расстояние среди всех пар nums[i] и nums[j], где 0 <= i < j < nums.length.

Пример:
Input: nums = [1,3,1], k = 1
Output: 0


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив nums.

2⃣Определите минимальное и максимальное возможные расстояния.

3⃣Используйте бинарный поиск, чтобы найти k-е наименьшее расстояние, проверяя количество пар с расстоянием меньше или равно текущему среднему значению.

😎 Решение:
def smallestDistancePair(nums, k):
nums.sort()

def countPairs(mid):
count, j = 0, 0
for i in range(len(nums)):
while j < len(nums) and nums[j] - nums[i] <= mid:
j += 1
count += j - i - 1
return count

left, right = 0, nums[-1] - nums[0]
while left < right:
mid = (left + right) // 2
if countPairs(mid) < k:
left = mid + 1
else:
right = mid
return left


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
#medium
Задача: 720. Longest Word in Dictionary

Если задан массив строк words, представляющих английский словарь, верните самое длинное слово из words, которое может быть построено по одному символу из других слов из words. Если существует более одного возможного ответа, верните самое длинное слово с наименьшим лексикографическим порядком. Если ответа нет, верните пустую строку. Обратите внимание, что слово должно строиться слева направо, причем каждый дополнительный символ добавляется в конец предыдущего слова.

Пример:
Input: words = ["w","wo","wor","worl","world"]
Output: "world"


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив слов по длине и лексикографическому порядку.

2⃣Используйте множество для отслеживания слов, которые можно построить.

3⃣Пройдите по каждому слову в отсортированном массиве и добавьте его в множество, если все его префиксы уже существуют в множестве.

😎 Решение:
def longestWord(words):
words.sort()
valid_words = {""}
longest = ""
for word in words:
if word[:-1] in valid_words:
valid_words.add(word)
if len(word) > len(longest):
longest = word
return longest


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔21
#medium
Задача: 490. The Maze

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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1