#hard
Задача: 489. Robot Room Cleaner

Вы управляете роботом в комнате, представленной бинарной сеткой m x n, где 0 — стена, а 1 — пустая ячейка.
Робот начинает в неизвестном месте, гарантированно пустом. У вас нет доступа к сетке, но вы можете перемещать робота через предоставленный API Robot.
Роботу нужно очистить всю комнату (т.е. все пустые ячейки). Он может двигаться вперед, поворачивать налево или направо на 90 градусов.
Если робот наталкивается на стену, его датчик препятствия обнаруживает это, и он остается на текущей ячейке.

Разработайте алгоритм для очистки всей комнаты, используя следующие API:

interface Robot {
  // возвращает true, если следующая ячейка открыта и робот перемещается в эту ячейку.
  // возвращает false, если следующая ячейка является препятствием и робот остается на текущей ячейке.
  boolean move();

  // Робот останется на той же ячейке после вызова turnLeft/turnRight.
  // Каждый поворот составляет 90 градусов.
  void turnLeft();
  void turnRight();

  // Очистить текущую ячейку.
  void clean();
}

Пример:

Input: room = [[1,1,1,1,1,0,1,1],[1,1,1,1,1,0,1,1],[1,0,1,1,1,1,1,1],[0,0,0,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1,1,1]], row = 1, col = 3
Output: Robot cleaned all rooms.
Explanation: All grids in the room are marked by either 0 or 1.
0 means the cell is blocked, while 1 means the cell is accessible.
The robot initially starts at the position of row=1, col=3.
From the top left corner, its position is one row below and three columns right.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пометьте текущую ячейку как посещенную и очистите её.

2⃣Исследуйте четыре направления (вверх, вправо, вниз, влево) последовательно, двигаясь и очищая новые ячейки, если возможно.

3⃣Если движение невозможно (стена или посещенная ячейка), поверните направо и попробуйте снова, возвращаясь назад, если необходимо.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.directions = [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]
        self.visited = set()
        self.robot = None

    def go_back(self):
        self.robot.turnRight()
        self.robot.turnRight()
        self.robot.move()
        self.robot.turnRight()
        self.robot.turnRight()

    def backtrack(self, row, col, d):
        self.visited.add((row, col))
        self.robot.clean()
        for i in range(4):
            new_d = (d + i) % 4
            new_row = row + self.directions[new_d][0]
            new_col = col + self.directions[new_d][1]
            if (new_row, new_col) not in self.visited and self.robot.move():
                self.backtrack(new_row, new_col, new_d)
                self.go_back()
            self.robot.turnRight()

    def cleanRoom(self, robot):
        self.robot = robot
        self.backtrack(0, 0, 0)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 721. Accounts Merge

Дан список аккаунтов, в котором каждый элемент accounts[i] - это список строк, где первый элемент accounts[i][0] - это имя, а остальные элементы - это email, представляющие электронную почту аккаунта. Теперь мы хотим объединить эти аккаунты. Два аккаунта определенно принадлежат одному человеку, если у обоих аккаунтов есть какой-то общий email. Обратите внимание, что даже если два аккаунта имеют одинаковое имя, они могут принадлежать разным людям, поскольку у людей могут быть одинаковые имена. Изначально у человека может быть любое количество счетов, но все его счета обязательно должны иметь одинаковое имя. После объединения счетов верните счета в следующем формате: первый элемент каждого счета - имя, а остальные элементы - электронные письма в отсортированном порядке. Сами аккаунты могут быть возвращены в любом порядке.

Пример:

nput: accounts = [["John","johnsmith@mail.com","john_newyork@mail.com"],["John","johnsmith@mail.com","john00@mail.com"],["Mary","mary@mail.com"],["John","johnnybravo@mail.com"]]
Output: [["John","john00@mail.com","john_newyork@mail.com","johnsmith@mail.com"],["Mary","mary@mail.com"],["John","johnnybravo@mail.com"]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте граф, в котором узлы представляют email-адреса, а ребра соединяют email-адреса, принадлежащие одному аккаунту.

2⃣Пройдите по графу, чтобы найти все связанные компоненты, которые представляют объединенные аккаунты.

3⃣Для каждой связанной компоненты, соберите email-адреса, отсортируйте их и добавьте имя пользователя в начало списка.

😎 Решение:

def accountsMerge(accounts):
    from collections import defaultdict

    graph = defaultdict(set)
    email_to_name = {}

    for account in accounts:
        name = account[0]
        first_email = account[1]
        for email in account[1:]:
            graph[first_email].add(email)
            graph[email].add(first_email)
            email_to_name[email] = name

    visited = set()
    merged_accounts = []

    def dfs(email):
        emails = [email]
        stack = [email]
        while stack:
            node = stack.pop()
            for neighbor in graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    visited.add(neighbor)
                    stack.append(neighbor)
                    emails.append(neighbor)
        return emails

    for email in graph:
        if email not in visited:
            visited.add(email)
            emails = dfs(email)
            merged_accounts.append([email_to_name[email]] + sorted(emails))

    return merged_accounts

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 491. Non-decreasing Subsequences

Дан массив целых чисел nums. Верните все возможные различные неубывающие подпоследовательности данного массива, содержащие как минимум два элемента. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Пример:

Input: nums = [4,6,7,7]
Output: [[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6,7,7],[7,7]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и запуск функции обратного отслеживания
Создайте множество для хранения результатов. Создайте список для хранения текущей последовательности. Запустите рекурсивную функцию обратного отслеживания с начальным индексом 0.

2⃣Функция обратного отслеживания
Если текущий индекс равен длине массива, проверьте длину текущей последовательности и добавьте её в результат, если она содержит не менее двух элементов. Если текущая последовательность остаётся неубывающей после добавления текущего элемента массива, добавьте этот элемент, вызовите рекурсивную функцию для следующего индекса и удалите элемент из последовательности (обратное отслеживание). Всегда вызывайте рекурсивную функцию для следующего индекса без добавления текущего элемента.

3⃣Возврат результата
После завершения всех рекурсивных вызовов преобразуйте множество результатов в список и верните его.

😎 Решение:

class Solution:
    def findSubsequences(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        result = set()
        sequence = []
        self.backtrack(nums, 0, sequence, result)
        return list(result)

    def backtrack(self, nums, index, sequence, result):
        if index == len(nums):
            if len(sequence) >= 2:
                result.add(tuple(sequence))
            return
        if not sequence or sequence[-1] <= nums[index]:
            sequence.append(nums[index])
            self.backtrack(nums, index + 1, sequence, result)
            sequence.pop()
        self.backtrack(nums, index + 1, sequence, result)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 494. Target Sum

Вам дан массив целых чисел nums и целое число target.

Вы хотите создать выражение из nums, добавляя один из символов '+' или '-' перед каждым числом в nums, а затем объединяя все числа.
Например, если nums = [2, 1], вы можете добавить '+' перед 2 и '-' перед 1, а затем объединить их, чтобы получить выражение "+2-1".
Верните количество различных выражений, которые можно построить и которые оцениваются в target.

Пример:

Input: nums = [1,1,1,1,1], target = 3
Output: 5
Explanation: There are 5 ways to assign symbols to make the sum of nums be target 3.
-1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 - 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 - 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 - 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 + 1 - 1 = 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и вызов рекурсивной функции
Создайте переменную для хранения количества решений (count). Вызовите рекурсивную функцию calculate с начальными параметрами (nums, начальный индекс 0, начальная сумма 0, и target).

2⃣Рекурсивная функция calculate
Если текущий индекс равен длине массива, проверьте, равна ли текущая сумма значению target. Если да, увеличьте счетчик решений. В противном случае, вызовите функцию рекурсивно дважды: добавляя и вычитая текущее значение из суммы.

3⃣Возврат результата
После завершения всех рекурсивных вызовов верните значение счетчика решений.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.count = 0

    def findTargetSumWays(self, nums: List[int], S: int) -> int:
        self.calculate(nums, 0, 0, S)
        return self.count

    def calculate(self, nums: List[int], i: int, sum: int, S: int):
        if i == len(nums):
            if sum == S:
                self.count += 1
        else:
            self.calculate(nums, i + 1, sum + nums[i], S)
            self.calculate(nums, i + 1, sum - nums[i], S)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 495. Teemo Attacking

Наш герой Тимо атакует врага Эшу ядовитыми атаками! Когда Тимо атакует Эшу, она оказывается отравленной на ровно duration секунд. Более формально, атака в секунду t означает, что Эша будет отравлена в течение интервала времени [t, t + duration - 1] включительно. Если Тимо атакует снова до окончания эффекта яда, таймер для него сбрасывается, и эффект яда закончится через duration секунд после новой атаки.

Вам дано неубывающее целое число timeSeries, где timeSeries[i] обозначает, что Тимо атакует Эшу во вторую timeSeries[i], и целое число duration.
Верните общее количество секунд, в течение которых Эша была отравлена.

Пример:

Input: timeSeries = [1,4], duration = 2
Output: 4
Explanation: Teemo's attacks on Ashe go as follows:
- At second 1, Teemo attacks, and Ashe is poisoned for seconds 1 and 2.
- At second 4, Teemo attacks, and Ashe is poisoned for seconds 4 and 5.
Ashe is poisoned for seconds 1, 2, 4, and 5, which is 4 seconds in total.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Инициализируйте переменную total для хранения общего времени, в течение которого Эша была отравлена. Проверьте, если массив timeSeries пуст, верните 0.

2⃣Итерация
Пройдите по всем элементам массива timeSeries, кроме последнего. На каждой итерации добавьте к total минимальное значение между длительностью интервала и временем действия яда duration.

3⃣Возврат результата
Верните сумму total и duration, чтобы учесть последнюю атаку.

😎 Решение:

class Solution:
    def findPoisonedDuration(self, timeSeries: List[int], duration: int) -> int:
        n = len(timeSeries)
        if n == 0:
            return 0

        total = 0
        for i in range(n - 1):
            total += min(timeSeries[i + 1] - timeSeries[i], duration)
        return total + duration

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 722. Remove Comments

Дана программа на C++, удалите из нее комментарии. Исходный текст программы представляет собой массив строк source, где source[i] - это i-я строка исходного кода. Это результат разбиения исходной строки исходного кода символом новой строки '\n'. В C++ существует два типа комментариев: строчные и блочные. Строка "//" обозначает строчный комментарий, который означает, что он и остальные символы справа от него в той же строке должны игнорироваться. Строка "/*" обозначает блочный комментарий, который означает, что все символы до следующего (не перекрывающегося) вхождения "*/" должны игнорироваться. (Здесь вхождения происходят в порядке чтения: строка за строкой слева направо.) Чтобы было понятно, строка "/*/" еще не завершает блочный комментарий, так как окончание будет перекрывать начало. Первый эффективный комментарий имеет приоритет над остальными.

Например, если строка "//" встречается в блочном комментарии, она игнорируется. Аналогично, если строка "/*" встречается в строчном или блочном комментарии, она также игнорируется. Если после удаления комментариев определенная строка кода оказывается пустой, вы не должны выводить эту строку: каждая строка в списке ответов будет непустой.

Пример:

Input: source = ["/*Test program */", "int main()", "{ ", "  // variable declaration ", "int a, b, c;", "/* This is a test", "   multiline  ", "   comment for ", "   testing */", "a = b + c;", "}"]
Output: ["int main()","{ ","  ","int a, b, c;","a = b + c;","}"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте строку buffer для хранения текущей строки кода без комментариев и флаг inBlock для отслеживания, находимся ли мы внутри блочного комментария.

2⃣Пройдите по каждой строке source и по каждому символу в этой строке, обрабатывая комментарии: Если встречен блочный комментарий /*, установите флаг inBlock и пропустите символы до */. Если встречен строчный комментарий //, прекратите обработку текущей строки. Если не находимся внутри комментария, добавьте символ в buffer.

3⃣После обработки всех строк добавьте непустые строки из buffer в результат.

😎 Решение:

def removeComments(source):
    inBlock = False
    buffer = []
    result = []
    for line in source:
        i = 0
        if not inBlock:
            buffer = []
        while i < len(line):
            if not inBlock and i + 1 < len(line) and line[i:i+2] == "/*":
                inBlock = True
                i += 1
            elif inBlock and i + 1 < len(line) and line[i:i+2] == "*/":
                inBlock = False
                i += 1
            elif not inBlock and i + 1 < len(line) and line[i:i+2] == "//":
                break
            elif not inBlock:
                buffer.append(line[i])
            i += 1
        if buffer and not inBlock:
            result.append("".join(buffer))
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 496. Next Greater Element I

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

#medium
Задача: 723. Candy Crush

Этот вопрос касается реализации базового алгоритма исключения для Candy Crush. Дан целочисленный массив board размером m x n, представляющий сетку конфет, где board[i][j] представляет тип конфеты. Значение board[i][j] == 0 означает, что ячейка пуста. Данная доска представляет собой состояние игры после хода игрока. Теперь необходимо вернуть доску в стабильное состояние, раздавив конфеты по следующим правилам: если три или более конфет одного типа находятся рядом по вертикали или горизонтали, раздавите их все одновременно - эти позиции станут пустыми. После одновременного раздавливания всех конфет, если на пустом месте доски есть конфеты, расположенные сверху, то эти конфеты будут падать, пока не ударятся о конфету или дно одновременно. Новые конфеты не будут падать за верхнюю границу. После выполнения описанных выше действий может остаться больше конфет, которые можно раздавить. Если конфет, которые можно раздавить, больше не существует (т. е. доска стабильна), верните текущую доску. Выполняйте описанные выше правила, пока доска не станет стабильной, затем верните стабильную доску.

Пример:

Input: board = [[110,5,112,113,114],[210,211,5,213,214],[310,311,3,313,314],[410,411,412,5,414],[5,1,512,3,3],[610,4,1,613,614],[710,1,2,713,714],[810,1,2,1,1],[1,1,2,2,2],[4,1,4,4,1014]]
Output: [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[110,0,0,0,114],[210,0,0,0,214],[310,0,0,113,314],[410,0,0,213,414],[610,211,112,313,614],[710,311,412,613,714],[810,411,512,713,1014]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найдите все группы из трех или более одинаковых конфет, как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях, и отметьте их для удаления.

2⃣Удалите отмеченные конфеты, установив их значение в 0.

3⃣Переместите конфеты вниз, чтобы заполнить пустые ячейки, и повторите процесс, пока не останется групп конфет для удаления.

😎 Решение:

def candyCrush(board):
    m, n = len(board), len(board[0])
    stable = False

    while not stable:
        stable = True
        crush = [[False] * n for _ in range(m)]

        for i in range(m):
            for j in range(n - 2):
                if abs(board[i][j]) == abs(board[i][j + 1]) == abs(board[i][j + 2]) != 0:
                    stable = False
                    crush[i][j] = crush[i][j + 1] = crush[i][j + 2] = True

        for i in range(m - 2):
            for j in range(n):
                if abs(board[i][j]) == abs(board[i + 1][j]) == abs(board[i + 2][j]) != 0:
                    stable = False
                    crush[i][j] = crush[i + 1][j] = crush[i + 2][j] = True

        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if crush[i][j]:
                    board[i][j] = 0

        for j in range(n):
            idx = m - 1
            for i in range(m - 1, -1, -1):
                if board[i][j] != 0:
                    board[idx][j] = board[i][j]
                    idx -= 1
            for i in range(idx, -1, -1):
                board[i][j] = 0

    return board

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 498. Diagonal Traverse

Дан массив m x n матрицы mat, верните массив всех элементов матрицы в диагональном порядке.

Пример:

Input: mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
Output: [1,2,4,7,5,3,6,8,9]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и подготовка
Проверьте, пуста ли матрица. Инициализируйте переменные для хранения размеров матрицы. Создайте массив result для хранения окончательных результатов и временный список intermediate для промежуточных значений диагоналей.

2⃣Итерация по диагоналям
Внешний цикл для прохождения по всем диагоналям. Головы диагоналей находятся в первой строке и последнем столбце. Внутренний цикл для итерации по элементам каждой диагонали. Индексы элементов диагонали изменяются до выхода за пределы матрицы.

3⃣Обработка диагоналей
Для каждой диагонали сохраните её элементы в списке intermediate. Переверните элементы диагонали, если её номер чётный. Добавьте элементы диагонали в массив result.

😎 Решение:

class Solution:
    def findDiagonalOrder(self, mat: List[List[int]]) -> List[int]:
        if not mat or not mat[0]:
            return []
        
        N, M = len(mat), len(mat[0])
        result = []
        
        for d in range(N + M - 1):
            intermediate = []
            r = 0 if d < M else d - M + 1
            c = d if d < M else M - 1
            
            while r < N and c > -1:
                intermediate.append(mat[r][c])
                r += 1
                c -= 1
            
            if d % 2 == 0:
                result.extend(intermediate[::-1])
            else:
                result.extend(intermediate)
        
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 499. The Maze III

В лабиринте есть мячик с пустыми пространствами (0) и стенами (1). Мячик может катиться вверх, вниз, влево или вправо, пока не столкнется со стеной, затем выбрать новое направление. В лабиринте также есть отверстие, куда мячик упадет, если закатится в него.

Дан лабиринт размером m x n, позиция мяча ball и отверстия hole, где ball = [ballrow, ballcol] и hole = [holerow, holecol]. Верните строку instructions с кратчайшим путем мячика к отверстию. Если существует несколько вариантов, верните лексикографически минимальный. Если путь невозможен, верните "impossible". Ответ должен содержать 'u' (вверх), 'd' (вниз), 'l' (влево) и 'r' (вправо).
Расстояние — это количество пройденных пустых пространств от начальной позиции (исключительно) до конечной (включительно).

Вы можете предположить, что границы лабиринта — это стены. В примере ниже они не указаны.

Пример:

Input: maze = [[0,0,0,0,0],[1,1,0,0,1],[0,0,0,0,0],[0,1,0,0,1],[0,1,0,0,0]], ball = [4,3], hole = [0,1]
Output: "lul"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и вспомогательные функции
Создайте функцию valid для проверки, находится ли координата (row, col) в пределах лабиринта и является ли она пустым пространством. Создайте функцию getNeighbors для получения списка соседей для данной позиции. Двигайтесь в каждом направлении (вверх, вниз, влево, вправо) до встречи со стеной.

2⃣Запуск алгоритма Дейкстры
Инициализируйте очередь с начальной позицией мяча, где элементы с меньшим расстоянием имеют высокий приоритет, а при равных расстояниях выбирайте минимальную строку пути. Создайте структуру seen для отслеживания посещенных узлов.

3⃣Поиск кратчайшего пути
Пока очередь не пуста, извлекайте узел с наименьшим расстоянием. Если узел посещен, пропустите его. Если это отверстие, верните текущий путь. Отметьте узел как посещенный, добавьте его соседей в очередь, обновив расстояние и путь. Если пути нет, верните "impossible".

😎 Решение:

import heapq

class State:
    def __init__(self, r, c, d, p):
        self.row = r
        self.col = c
        self.dist = d
        self.path = p

    def __lt__(self, other):
        return self.dist == other.dist and self.path < other.path or self.dist < other.dist

class Solution:
    def findShortestWay(self, maze, ball, hole):
        m, n = len(maze), len(maze[0])
        directions = [(0, -1), (-1, 0), (0, 1), (1, 0)]
        textDirections = ["l", "u", "r", "d"]
        
        heap = []
        heapq.heappush(heap, State(ball[0], ball[1], 0, ""))
        seen = [[False] * n for _ in range(m)]
        
        while heap:
            curr = heapq.heappop(heap)
            if seen[curr.row][curr.col]:
                continue
            if [curr.row, curr.col] == hole:
                return curr.path
            seen[curr.row][curr.col] = True
            
            for nextState in self.getNeighbors(curr.row, curr.col, maze, hole, directions, textDirections):
                heapq.heappush(heap, State(nextState.row, nextState.col, curr.dist + nextState.dist, curr.path + nextState.path))
        
        return "impossible"
    
    def getNeighbors(self, row, col, maze, hole, directions, textDirections):
        m, n = len(maze), len(maze[0])
        neighbors = []
        for i in range(4):
            dy, dx = directions[i]
            direction = textDirections[i]
            currRow, currCol, dist = row, col, 0
            while 0 <= currRow + dy < m and 0 <= currCol + dx < n and maze[currRow + dy][currCol + dx] == 0:
                currRow += dy
                currCol += dx
                dist += 1
                if [currRow, currCol] == hole:
                    break
            neighbors.append(State(currRow, currCol, dist, direction))
        return neighbors

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 501. Find Mode in Binary Search Tree

Дано корень бинарного дерева поиска (BST) с дубликатами. Необходимо вернуть все моды (т.е. самые часто встречающиеся элементы) в этом дереве.
Если в дереве более одной моды, верните их в любом порядке.

Предположим, что BST определяется следующим образом:
Левое поддерево узла содержит только узлы с ключами, меньшими или равными ключу этого узла.
Правое поддерево узла содержит только узлы с ключами, большими или равными ключу этого узла.
Оба поддерева также должны быть бинарными деревьями поиска.

Пример:

Input: root = [1,null,2,2]
Output: [2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Обход дерева
Выполните обход дерева (inorder DFS) с использованием рекурсивной функции dfs, чтобы пройти по всем узлам дерева. На каждом узле добавьте node.val в список values.

2⃣Поиск мод
Инициализируйте переменные maxStreak, currStreak, currNum как 0 и пустой список ans. Пройдите по списку values. Для каждого числа num: если num равно currNum, увеличьте currStreak. Иначе, установите currStreak равным 1, а currNum равным num. Если currStreak больше maxStreak, обновите maxStreak и сбросьте ans. Если currStreak равен maxStreak, добавьте num в ans.

3⃣Возврат результата
Верните список ans.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMode(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        values = []
        self.dfs(root, values)
        
        max_streak = curr_streak = curr_num = 0
        ans = []
        
        for num in values:
            if num == curr_num:
                curr_streak += 1
            else:
                curr_streak = 1
                curr_num = num
                
            if curr_streak > max_streak:
                ans = [num]
                max_streak = curr_streak
            elif curr_streak == max_streak:
                ans.append(num)
                
        return ans
    
    def dfs(self, node, values):
        if not node:
            return
        self.dfs(node.left, values)
        values.append(node.val)
        self.dfs(node.right, values)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 502. IPO

Предположим, что LeetCode скоро начнет свое IPO. Чтобы продать свои акции по хорошей цене венчурным капиталистам, LeetCode хочет выполнить несколько проектов для увеличения своего капитала перед IPO. Поскольку у компании ограниченные ресурсы, она может завершить не более k различных проектов до IPO. Помогите LeetCode разработать лучший способ максимизации общего капитала после завершения не более k различных проектов.

Вам дано n проектов, где i-й проект имеет чистую прибыль profits[i] и требует минимального капитала capital[i] для его начала.

Изначально у вас есть капитал w. Когда вы завершаете проект, вы получаете его чистую прибыль, и эта прибыль добавляется к вашему общему капиталу.

Выберите список из не более чем k различных проектов из данных, чтобы максимально увеличить ваш конечный капитал, и верните окончательно максимизированный капитал.

Ответ гарантированно поместится в 32-битное целое число со знаком.

Пример:

Input: k = 2, w = 0, profits = [1,2,3], capital = [0,1,1]
Output: 4
Explanation: Since your initial capital is 0, you can only start the project indexed 0.
After finishing it you will obtain profit 1 and your capital becomes 1.
With capital 1, you can either start the project indexed 1 or the project indexed 2.
Since you can choose at most 2 projects, you need to finish the project indexed 2 to get the maximum capital.
Therefore, output the final maximized capital, which is 0 + 1 + 3 = 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сортировка и инициализация
Отсортируйте проекты по возрастанию капитала. Создайте указатель ptr на первый недоступный проект в отсортированном массиве. Создайте приоритетную очередь для прибылей доступных проектов. Изначально очередь пуста.

2⃣Выбор проектов
Выполните следующие действия k раз: добавьте в приоритетную очередь прибыли новых доступных проектов. Перемещайте указатель по отсортированному массиву, когда проекты становятся доступными. Если приоритетная очередь пуста, завершите алгоритм.

3⃣Увеличение капитала
Максимальное значение в приоритетной очереди — это прибыль проекта, который будет запущен сейчас. Увеличьте капитал на это значение. Удалите его из очереди, так как он больше не может быть использован.

😎 Решение:

import heapq

class Solution:
    def findMaximizedCapital(self, k: int, w: int, profits: List[int], capital: List[int]) -> int:
        projects = sorted(zip(capital, profits))
        max_heap = []
        ptr = 0
        for _ in range(k):
            while ptr < len(projects) and projects[ptr][0] <= w:
                heapq.heappush(max_heap, -projects[ptr][1])
                ptr += 1
            if not max_heap:
                break
            w -= heapq.heappop(max_heap)
        return w

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 503. Next Greater Element II

Дан циклический массив целых чисел nums (т.е. следующий элемент после nums[nums.length - 1] это nums[0]), верните следующее большее число для каждого элемента в nums.

Следующее большее число для числа x — это первое большее число, следующее за ним в порядке обхода массива, что означает, что вы можете искать циклически, чтобы найти следующее большее число. Если оно не существует, верните -1 для этого числа.

Пример:

Input: nums = [1,2,1]
Output: [2,-1,2]
Explanation: The first 1's next greater number is 2; 
The number 2 can't find next greater number. 
The second 1's next greater number needs to search circularly, which is also 2.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Создайте массив res той же длины, что и nums, и заполните его значениями -1.

2⃣Поиск следующего большего элемента
Для каждого элемента nums[i], используя индекс j, ищите следующий больший элемент среди следующих (циклически) n-1 элементов. Если найден больший элемент, обновите res[i] и прервите внутренний цикл.

3⃣Возврат результата
Верните массив res.

😎 Решение:

class Solution:
    def nextGreaterElements(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        n = len(nums)
        res = [-1] * n
        
        for i in range(n):
            for j in range(1, n):
                if nums[(i + j) % n] > nums[i]:
                    res[i] = nums[(i + j) % n]
                    break
        
        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 505. The Maze II

В лабиринте есть мячик с пустыми пространствами (обозначенными как 0) и стенами (обозначенными как 1). Мячик может перемещаться через пустые пространства, катясь вверх, вниз, влево или вправо, но он не остановится, пока не столкнется со стеной. Когда мячик останавливается, он может выбрать следующее направление.

Дан лабиринт размером m x n, начальная позиция мяча и пункт назначения, где start = [startrow, startcol] и destination = [destinationrow, destinationcol]. Верните кратчайшее расстояние, на которое мячик должен остановиться в пункте назначения. Если мячик не может остановиться в пункте назначения, верните -1.

Расстояние — это количество пройденных пустых пространств мячиком от начальной позиции (исключительно) до пункта назначения (включительно).

Предположим, что границы лабиринта — это стены. В примере ниже 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: 12
Explanation: One possible way is : left -> down -> left -> down -> right -> down -> right.
The length of the path is 1 + 1 + 3 + 1 + 2 + 2 + 2 = 12.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Создайте массив distance для хранения минимальных расстояний до каждой позиции, инициализируйте его большими значениями. Установите начальную позицию start на нулевое расстояние и добавьте её в очередь.

2⃣Обход лабиринта
Используйте очередь для выполнения обхода в ширину (BFS). Для каждой позиции извлеките из очереди текущую позицию и исследуйте все возможные направления до столкновения со стеной, отслеживая количество шагов.

3⃣Обновление расстояний
Если достигнутая новая позиция может быть достигнута меньшим числом шагов, обновите distance и добавьте эту позицию в очередь. После завершения обхода верните минимальное расстояние до пункта назначения или -1, если его нельзя достичь.

😎 Решение:

from collections import deque

class Solution:
    def shortestDistance(self, maze: List[List[int]], start: List[int], destination: List[int]) -> int:
        m, n = len(maze), len(maze[0])
        distance = [[float('inf')] * n for _ in range(m)]
        distance[start[0]][start[1]] = 0
        directions = [(0, 1), (0, -1), (-1, 0), (1, 0)]
        queue = deque([start])
        
        while queue:
            s = queue.popleft()
            for dx, dy in directions:
                x, y, count = s[0] + dx, s[1] + dy, 0
                
                while 0 <= x < m and 0 <= y < n and maze[x][y] == 0:
                    x += dx
                    y += dy
                    count += 1
                
                x -= dx
                y -= dy
                
                if distance[s[0]][s[1]] + count < distance[x][y]:
                    distance[x][y] = distance[s[0]][s[1]] + count
                    queue.append([x, y])
        
        return -1 if distance[destination[0]][destination[1]] == float('inf') else distance[destination[0]][destination[1]]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 506. Relative Ranks

Вам дан целочисленный массив score размером n, где score[i] — это результат i-го спортсмена на соревновании. Все результаты гарантированно уникальны.
Спортсмены размещаются на основе своих результатов: спортсмен, занявший 1-е место, имеет наивысший результат, спортсмен, занявший 2-е место, имеет второй по величине результат и так далее. Размещение каждого спортсмена определяет его ранг:
Ранг спортсмена, занявшего 1-е место, — "Gold Medal".
Ранг спортсмена, занявшего 2-е место, — "Silver Medal".
Ранг спортсмена, занявшего 3-е место, — "Bronze Medal".
Для спортсменов, занявших с 4-го по n-е место, их ранг соответствует их номеру в размещении (т.е. ранг спортсмена, занявшего x-е место, — "x").
Верните массив answer размером n, где answer[i] — это ранг i-го спортсмена.

Пример:

Input: score = [5,4,3,2,1]
Output: ["Gold Medal","Silver Medal","Bronze Medal","4","5"]
Explanation: The placements are [1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th].

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и нахождение максимального значения
Инициализируйте переменную N длиной массива score. Определите функцию findMax, которая находит максимальный балл в массиве score.

2⃣Создание вспомогательных структур
Инициализируйте массив scoreToIndex размером M + 1, где M — это максимальное значение в массиве score. Заполните scoreToIndex таким образом, чтобы для каждого score[i] его индекс сохранялся в scoreToIndex[score[i]].

3⃣Присваивание рангов и формирование ответа
Создайте массив rank для хранения рангов спортсменов. Используйте цикл для присваивания медалей и рангов в зависимости от значений в scoreToIndex, начиная с наибольшего.

😎 Решение:

class Solution:
    def findRelativeRanks(self, score: List[int]) -> List[str]:
        N = len(score)
        max_score = max(score)
        score_to_index = [0] * (max_score + 1)
        
        for i, s in enumerate(score):
            score_to_index[s] = i + 1
        
        MEDALS = ["Gold Medal", "Silver Medal", "Bronze Medal"]
        rank = [""] * N
        place = 1
        
        for i in range(max_score, -1, -1):
            if score_to_index[i] != 0:
                original_index = score_to_index[i] - 1
                if place < 4:
                    rank[original_index] = MEDALS[place - 1]
                else:
                    rank[original_index] = str(place)
                place += 1
        
        return rank

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 507. Perfect Number

Совершенное число — это положительное целое число, которое равно сумме своих положительных делителей, исключая само число. Делитель целого числа x — это целое число, которое может делить x нацело.

Дано целое число n, верните true, если n является совершенным числом, в противном случае верните false.

Пример:

Input: num = 28
Output: true
Explanation: 28 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14
1, 2, 4, 7, and 14 are all divisors of 28.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Если число num меньше или равно 0, вернуть false. Инициализируйте переменную sum значением 0.

2⃣Поиск делителей и вычисление суммы
Переберите числа от 1 до квадратного корня num. Если число является делителем num, добавьте его к sum. Если делитель не равен квадратному корню num, добавьте к sum также результат деления num на делитель.

3⃣Проверка на совершенное число
Вычтите num из sum. Если результат равен num, вернуть true, иначе вернуть false.

😎 Решение:

   class Solution:
    def checkPerfectNumber(self, num: int) -> bool:
        if num <= 0:
            return False
        sum_ = 0
        for i in range(1, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                sum_ += i
                if i * i != num:
                    sum_ += num // i
        return sum_ - num == num

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 508. Most Frequent Subtree Sum

Дано корень бинарного дерева, вернуть наиболее часто встречающуюся сумму поддерева. Если есть несколько таких значений, вернуть все значения с наибольшей частотой в любом порядке.

Сумма поддерева узла определяется как сумма всех значений узлов, образованных поддеревом, укорененным в этом узле (включая сам узел).

Пример:

Input: root = [5,2,-3]
Output: [2,-3,4]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных
Инициализируйте переменные sumFreq для хранения частоты всех сумм поддеревьев. Инициализируйте maxFreq для хранения максимальной частоты. Создайте массив maxFreqSums для хранения всех сумм поддеревьев, частота которых равна максимальной.

2⃣Обход дерева и вычисление сумм
Выполните обход дерева в порядке post-order. Используйте суммы поддеревьев левого и правого дочерних узлов для вычисления суммы текущего поддерева. Увеличьте частоту текущей суммы в sumFreq. Обновите maxFreq, если частота текущей суммы больше текущего maxFreq.

3⃣Сборка результата
Пройдитесь по sumFreq и добавьте все суммы с частотой, равной maxFreq, в массив maxFreqSums. Верните массив maxFreqSums.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def findFrequentTreeSum(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        from collections import defaultdict
        
        sumFreq = defaultdict(int)
        maxFreq = 0
        
        def subtreeSum(node):
            nonlocal maxFreq
            if not node:
                return 0
            leftSum = subtreeSum(node.left)
            rightSum = subtreeSum(node.right)
            currSum = node.val + leftSum + rightSum
            sumFreq[currSum] += 1
            maxFreq = max(maxFreq, sumFreq[currSum])
            return currSum
        
        subtreeSum(root)
        return [s for s in sumFreq if sumFreq[s] == maxFreq]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 509. Fibonacci Number

Числа Фибоначчи, обычно обозначаемые как F(n), образуют последовательность, называемую последовательностью Фибоначчи, так что каждое число является суммой двух предыдущих, начиная с 0 и 1. То есть,

F(0) = 0, F(1) = 1
F(n) = F(n - 1) + F(n - 2), для n > 1.
Дано n, вычислите F(n).

Пример:

Input: n = 3
Output: 2
Explanation: F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка начального условия
Если N <= 1, вернуть N.

2⃣Инициализация переменных
Инициализируйте current значением 0. Инициализируйте prev1 значением 1, что будет представлять fib(N-1) при вычислении текущего значения. Инициализируйте prev2 значением 0, что будет представлять fib(N-2) при вычислении текущего значения.

3⃣Итерация и вычисление
Итерация от 2 до N включительно. На каждой итерации: установите current как сумму prev1 и prev2. Обновите prev2 значением prev1. Обновите prev1 значением current. Вернуть значение current после завершения итерации.

😎 Решение:

class Solution:
    def fib(self, N: int) -> int:
        if N <= 1:
            return N
        current, prev1, prev2 = 0, 1, 0
        for _ in range(2, N + 1):
            current = prev1 + prev2
            prev2, prev1 = prev1, current
        return current

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 340. Longest Substring with At Most K Distinct Characters

Дана строка s и целое число k. Верните длину самой длинной подстроки s, которая содержит не более k различных символов.

Пример:

Input: n = 27
Output: true
Explanation: 27 = 3^3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Используйте два указателя (left и right) для отслеживания текущего окна в строке. Создайте словарь для отслеживания количества каждого символа в текущем окне. Инициализируйте переменные для хранения максимальной длины подстроки (max_length).

2⃣Раздвижение окна
Перемещайте правый указатель (right) по строке и обновляйте словарь. Если количество различных символов в словаре превышает k, перемещайте левый указатель (left) вправо, уменьшая счетчик символов, пока количество различных символов снова не станет меньше или равно k.

3⃣Обновление максимальной длины
На каждом шаге проверяйте и обновляйте максимальную длину подстроки, если текущее окно содержит не более k различных символов. В конце верните максимальную длину подстроки.

😎 Решение:

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstringKDistinct(self, s: str, k: int) -> int:
        left = 0
        right = 0
        char_count = {}
        max_length = 0
        
        while right < len(s):
            char_count[s[right]] = char_count.get(s[right], 0) + 1
            while len(char_count) > k:
                char_count[s[left]] -= 1
                if char_count[s[left]] == 0:
                    del char_count[s[left]]
                left += 1
            max_length = max(max_length, right - left + 1)
            right += 1
        
        return max_length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний