Задача: 923. 3Sum With Multiplicity
Сложность: medium

Если задан целочисленный массив arr и целое число target, верните количество кортежей i, j, k, таких, что i < j < k и arr[i] + arr[j] + arr[k] == target. Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 10^9 + 7.

Пример:

Input: arr = [1,1,2,2,3,3,4,4,5,5], target = 8
Output: 20

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортировать массив arr.

2⃣Инициализировать счетчик для количества кортежей.
Пройти по массиву тремя указателями i, j, и k:
Для каждого i, установить j на i + 1, и k на конец массива.
Использовать двухуказательный метод для нахождения пар (j, k), таких что arr[i] + arr[j] + arr[k] == target.

3⃣Вернуть результат по модулю 10^9 + 7.

😎 Решение:

def threeSumMulti(arr, target):
    arr.sort()
    MOD = 10**9 + 7
    count = 0
    
    for i in range(len(arr)):
        j, k = i + 1, len(arr) - 1
        while j < k:
            sum_ = arr[i] + arr[j] + arr[k]
            if sum_ == target:
                if arr[j] == arr[k]:
                    count += (k - j + 1) * (k - j) // 2
                    break
                else:
                    left, right = 1, 1
                    while j + 1 < k and arr[j] == arr[j + 1]:
                        left += 1
                        j += 1
                    while k - 1 > j and arr[k] == arr[k - 1]:
                        right += 1
                        k -= 1
                    count += left * right
                    j += 1
                    k -= 1
            elif sum_ < target:
                j += 1
            else:
                k -= 1
                
    return count % MOD

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 277. Find the Celebrity
Сложность: medium

Предположим, вы находитесь на вечеринке с n людьми, обозначенными от 0 до n - 1, и среди них может быть один знаменитость. Определение знаменитости: все остальные n - 1 человек знают знаменитость, но знаменитость не знает никого из них.
Теперь вы хотите выяснить, кто является знаменитостью, или убедиться, что ее нет. Вам разрешено задавать вопросы типа: "Привет, A. Ты знаешь B?", чтобы получить информацию о том, знает ли A B. Вам нужно найти знаменитость (или убедиться, что ее нет), задав как можно меньше вопросов (в асимптотическом смысле).
Вам предоставлена вспомогательная функция bool knows(a, b), которая сообщает, знает ли a b. Реализуйте функцию int findCelebrity(n). На вечеринке будет ровно одна знаменитость, если она есть.
Верните метку знаменитости, если она есть на вечеринке. Если знаменитости нет, верните -1.

Пример:

Input: graph = [[1,1,0],[0,1,0],[1,1,1]]
Output: 1
Explanation: There are three persons labeled with 0, 1 and 2. graph[i][j] = 1 means person i knows person j, otherwise graph[i][j] = 0 means person i does not know person j. The celebrity is the person labeled as 1 because both 0 and 2 know him but 1 does not know anybody.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найти потенциального кандидата на знаменитость:
Использовать один проход через всех людей, чтобы определить возможного кандидата.
Если человек a знает человека b, то a не может быть знаменитостью, и переключаем кандидата на b.

2⃣Реализовать функцию isCelebrity(candidate):
Проверить, знает ли кандидат кого-либо из людей (исключая самих себя). Проверить, знают ли все остальные кандидата (исключая самого кандидата). Если кандидат знает кого-то, или кто-то не знает кандидата, то кандидат не является знаменитостью.

3⃣Возвращение результата:
Если кандидат проходит все проверки в isCelebrity(candidate), вернуть его метку. В противном случае вернуть -1.

😎 Решение:

from functools import lru_cache

class Solution:
    
    @lru_cache(maxsize=None)
    def cachedKnows(self, a, b):
        return knows(a, b)
    
    def findCelebrity(self, n: int) -> int:
        self.n = n
        celebrity_candidate = 0
        for i in range(1, n):
            if self.cachedKnows(celebrity_candidate, i):
                celebrity_candidate = i
        if self.is_celebrity(celebrity_candidate):
            return celebrity_candidate
        return -1

    def is_celebrity(self, i):
        for j in range(self.n):
            if i == j: continue
            if self.cachedKnows(i, j) or not self.cachedKnows(j, i):
                return False
        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1044. Longest Duplicate Substring
Сложность: hard

Учитывая строку s, рассмотрите все дублированные подстроки: (смежные) подстроки s, которые встречаются 2 или более раз.Вхождения могут перекрываться. Верните любую дублированную подстроку, которая имеет наибольшую возможную длину.Если в s нет дублирующейся подстроки, ответом будет "".

Пример:

Input: s = "banana"
Output: "ana"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Использование двоичного поиска для определения длины дублированной подстроки:
Двоичный поиск используется для поиска максимальной длины дублированной подстроки.

2⃣Использование хеширования для проверки наличия дублированной подстроки определенной длины:
Для каждой длины, определенной двоичным поиском, используем хеширование для поиска подстрок.

3⃣Хеширование с помощью функции rolling hash:
Rolling hash позволяет быстро вычислять хеши подстрок фиксированной длины и сравнивать их для поиска дубликатов.

😎 Решение:

def longestDupSubstring(s):
    n = len(s)
    mod = 2**63 - 1

    def search(length):
        p = 26
        current_hash = 0
        p_length = pow(p, length, mod)
        hashes = set()

        for i in range(length):
            current_hash = (current_hash * p + ord(s[i])) % mod
        
        hashes.add(current_hash)
        
        for i in range(length, n):
            current_hash = (current_hash * p + ord(s[i]) - ord(s[i - length]) * p_length) % mod
            if current_hash in hashes:
                return i - length + 1
            hashes.add(current_hash)
        
        return -1

    left, right = 1, n - 1
    result = ""
    
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        start = search(mid)
        if start != -1:
            result = s[start:start + mid]
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 230. Kth Smallest Element in a BST
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева поиска и целое число k. Верните k-ое по величине значение (нумерация с 1) среди всех значений узлов в дереве.

Пример:

Input: root = [3,1,4,null,2], k = 1
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация стека и обход в глубину: Инициализируйте стек для хранения узлов дерева. Начните обход дерева в глубину, начиная с корня, и перемещайтесь влево, добавляя каждый узел в стек, пока не достигнете самого левого узла.

2⃣Извлечение узлов и проверка: Когда достигнете самого левого узла, извлеките узел из стека и уменьшите значение k на 1. Если k становится равным нулю, верните значение текущего узла, так как это и есть k-ое по величине значение.

3⃣Переход к правому поддереву: Если k не равен нулю, переместитесь к правому поддереву текущего узла и продолжайте обход, повторяя шаги 1 и 2, пока не найдете k-ое по величине значение.

😎 Решение:

class Solution:
    def kthSmallest(self, root: TreeNode, k: int) -> int:
        stack = []
        
        while True:
            while root:
                stack.append(root)
                root = root.left
            root = stack.pop()
            k -= 1
            if k == 0:
                return root.val
            root = root.right

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 986. Interval List Intersections
Сложность: medium

Вам даны два списка закрытых интервалов, firstList и secondList, где firstList[i] = [starti, endi] и secondList[j] = [startj, endj]. Каждый список интервалов является попарно непересекающимся и отсортированным.

Верните пересечение этих двух списков интервалов.

Закрытый интервал [a, b] (где a <= b) обозначает множество действительных чисел x с a <= x <= b.

Пересечение двух закрытых интервалов - это множество действительных чисел, которые либо пусты, либо представлены как закрытый интервал. Например, пересечение [1, 3] и [2, 4] равно [2, 3].

Пример:

Input: firstList = [[0,2],[5,10],[13,23],[24,25]], secondList = [[1,5],[8,12],[15,24],[25,26]]
Output: [[1,2],[5,5],[8,10],[15,23],[24,24],[25,25]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация указателей:
Завести два указателя i и j, указывающие на начало firstList и secondList соответственно.

2⃣Поиск пересечений:
Пока оба указателя находятся в пределах своих списков, выполнить следующие действия:
Найти максимальное начало и минимальный конец текущих интервалов.
Если начало меньше или равно концу, добавить пересечение в результат.
Сдвинуть указатель списка, у которого текущий интервал заканчивается раньше.

3⃣Возврат результата:
Вернуть список пересечений.

😎 Решение:

def intervalIntersection(firstList, secondList):
    i, j = 0, 0
    result = []

    while i < len(firstList) and j < len(secondList):
        start = max(firstList[i][0], secondList[j][0])
        end = min(firstList[i][1], secondList[j][1])
        
        if start <= end:
            result.append([start, end])
        
        if firstList[i][1] < secondList[j][1]:
            i += 1
        else:
            j += 1
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 741. Cherry Pickup
Сложность: hard

Вам дана сетка n x n, представляющая поле вишен. Каждая клетка - одно из трех возможных целых чисел. 0 означает, что клетка пуста, и вы можете пройти через нее, 1 означает, что клетка содержит вишню, которую вы можете сорвать и пройти через нее, или -1 означает, что клетка содержит шип, который преграждает вам путь. Верните максимальное количество вишен, которое вы можете собрать, следуя следующим правилам: Начиная с позиции (0, 0) и достигая (n - 1, n - 1) путем перемещения вправо или вниз через допустимые клетки пути (клетки со значением 0 или 1).
После достижения (n - 1, n - 1) вернитесь в (0, 0), двигаясь влево или вверх по клеткам с действительными путями. Проходя через клетку пути, содержащую вишню, вы поднимаете ее, и клетка становится пустой клеткой 0. Если между (0, 0) и (n - 1, n - 1) нет действительного пути, то вишни собрать нельзя.

Пример:

Input: grid = [[0,1,-1],[1,0,-1],[1,1,1]]
Output: 5

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для подсчета максимального количества вишен, которые можно собрать при движении от (0, 0) до (n - 1, n - 1).

2⃣Примените еще один проход с использованием динамического программирования для движения обратно от (n - 1, n - 1) до (0, 0), чтобы учитывать вишни, собранные на обратном пути.

3⃣Объедините результаты двух проходов, чтобы найти максимальное количество вишен, которые можно собрать.

😎 Решение:

def cherryPickup(grid):
    n = len(grid)
    dp = [[[-float('inf')] * n for _ in range(n)] for _ in range(n)]
    dp[0][0][0] = grid[0][0]

    for k in range(1, 2 * (n - 1) + 1):
        for i1 in range(max(0, k - n + 1), min(n, k + 1)):
            for i2 in range(max(0, k - n + 1), min(n, k + 1)):
                j1, j2 = k - i1, k - i2
                if 0 <= j1 < n and 0 <= j2 < n and grid[i1][j1] != -1 and grid[i2][j2] != -1:
                    max_cherries = max(
                        dp[i1 - 1][i2 - 1][k - 1] if i1 > 0 and i2 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1 - 1][i2][k - 1] if i1 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1][i2 - 1][k - 1] if i2 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1][i2][k - 1]
                    )
                    if max_cherries != -float('inf'):
                        dp[i1][i2][k] = max_cherries + grid[i1][j1]
                        if i1 != i2:
                            dp[i1][i2][k] += grid[i2][j2]

    return max(0, dp[n - 1][n - 1][2 * (n - 1)])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 521. Longest Uncommon Subsequence I
Сложность: easy

Даны две строки a и b. Верните длину самой длинной несообщей подпоследовательности между a и b. Если такой несообщей подпоследовательности не существует, верните -1.

Несообщая подпоследовательность между двумя строками — это строка, которая является подпоследовательностью только одной из них.

Пример:

Input: a = "aba", b = "cdc"
Output: 3
Explanation: One longest uncommon subsequence is "aba" because "aba" is a subsequence of "aba" but not "cdc".
Note that "cdc" is also a longest uncommon subsequence.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если строка a равна строке b, верните -1, так как не существует несообщей подпоследовательности.

2⃣В противном случае: Вычислите длины строк a и b. Верните длину более длинной строки.

😎 Решение:

class Solution:
    def findLUSlength(self, a: str, b: str) -> int:
        if a == b:
            return -1
        else:
            return max(len(a), len(b))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 593. Valid Square
Сложность: medium

Даны координаты четырех точек в 2D-пространстве p1, p2, p3 и p4. Верните true, если эти четыре точки образуют квадрат.

Координата точки pi представлена как [xi, yi]. Ввод не дан в каком-либо определенном порядке.

Корректный квадрат имеет четыре равные стороны с положительной длиной и четыре равных угла (по 90 градусов).

Пример:

Input: p1 = [0,0], p2 = [1,1], p3 = [1,0], p4 = [0,1]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите функцию для вычисления расстояния между двумя точками.

2⃣Проверьте, равны ли все стороны и диагонали для трех уникальных случаев перестановки точек.

3⃣Верните true, если хотя бы одна из проверок проходит.

😎 Решение:

class Solution:
    def dist(self, p1, p2):
        return (p2[1] - p1[1]) ** 2 + (p2[0] - p1[0]) ** 2

    def check(self, p1, p2, p3, p4):
        return self.dist(p1, p2) > 0 and \
               self.dist(p1, p2) == self.dist(p2, p3) == self.dist(p3, p4) == self.dist(p4, p1) and \
               self.dist(p1, p3) == self.dist(p2, p4)

    def validSquare(self, p1, p2, p3, p4):
        return self.check(p1, p2, p3, p4) or \
               self.check(p1, p3, p2, p4) or \
               self.check(p1, p2, p4, p3)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 187. Repeated DNA Sequences
Сложность: medium

ДНК состоит из серии нуклеотидов, обозначаемых как 'A', 'C', 'G' и 'T'.

Например, "ACGAATTCCG" — это последовательность ДНК.
При изучении ДНК полезно определять повторяющиеся последовательности внутри молекулы ДНК.

Дана строка s, представляющая последовательность ДНК. Верните все последовательности длиной 10 букв (подстроки), которые встречаются более одного раза в молекуле ДНК. Ответ можно возвращать в любом порядке.

Пример:

Input: s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT"
Output: ["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Перебираем начальные позиции последовательности от 1 до 𝑁−𝐿, где 𝑁 — длина строки, а 𝐿 — длина подстроки (в данном случае 10):
Если начальная позиция 𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡==0, вычисляем хеш первой последовательности 𝑠[0:𝐿].
В противном случае вычисляем скользящий хеш из предыдущего значения хеша.

2️⃣Проверяем хеш в хешсете:
Если хеш уже существует в хешсете, значит, мы нашли повторяющуюся последовательность, и пора обновить вывод.
В противном случае добавляем хеш в хешсет.

3️⃣Возвращаем список вывода, содержащий все повторяющиеся последовательности.

😎 Решение:

class Solution:
    def findRepeatedDnaSequences(self, s: str) -> List[str]:
        L, n = 10, len(s)
        if n <= L:
            return []
        a = 4
        aL = pow(a, L)
        to_int = {"A": 0, "C": 1, "G": 2, "T": 3}
        nums = [to_int.get(s[i]) for i in range(n)]

        h = 0
        seen, output = set(), set()
        for start in range(n - L + 1):
            if start != 0:
                h = h * a - nums[start - 1] * aL + nums[start + L - 1]
            else:
                for i in range(L):
                    h = h * a + nums[i]
            if h in seen:
                output.add(s[start : start + L])
            seen.add(h)
        return output

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 624. Maximum Distance in Arrays
Сложность: medium

Вам дано m массивов, где каждый массив отсортирован по возрастанию. Вы можете взять два целых числа из двух разных массивов (каждый массив выбирает одно) и вычислить расстояние. Мы определяем расстояние между двумя целыми числами a и b как их абсолютную разность |a - b|. Верните максимальное расстояние.

Пример:

Input: arrays = [[1,2,3],[4,5],[1,2,3]]
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найдите минимальный элемент из всех первых элементов массивов и максимальный элемент из всех последних элементов массивов.

2⃣Рассчитайте максимальное расстояние между минимальным и максимальным элементами.

3⃣Верните это максимальное расстояние.

😎 Решение:

def maxDistance(arrays):
    min_val = arrays[0][0]
    max_val = arrays[0][-1]
    max_distance = 0
    
    for i in range(1, len(arrays)):
        max_distance = max(max_distance, abs(arrays[i][-1] - min_val), abs(arrays[i][0] - max_val))
        min_val = min(min_val, arrays[i][0])
        max_val = max(max_val, arrays[i][-1])
    
    return max_distance

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 634. Find the Derangement of An Array
Сложность: medium

В комбинаторной математике отклонение - это перестановка элементов множества таким образом, что ни один элемент не оказывается на прежнем месте. Вам дано целое число n. Изначально имеется массив, состоящий из n целых чисел от 1 до n в порядке возрастания, верните количество отклонений, которые он может породить. Поскольку ответ может быть огромным, верните его по модулю 109 + 7.

Пример:

Input: n = 3
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация массива для хранения результатов
Создайте массив dp для хранения количества отклонений для каждого значения от 0 до n. Установите начальные значения: dp[0] = 1 и dp[1] = 0.

2⃣Вычисление количества отклонений
Используйте динамическое программирование для вычисления количества отклонений для каждого значения от 2 до n. Формула для вычисления: dp[i] = (i - 1) * (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD.

3⃣Возвращение результата
Верните значение dp[n], которое будет количеством отклонений для n элементов, по модулю 10^9 + 7.

😎 Решение:

def countDerangements(n: int) -> int:
    MOD = 10**9 + 7
    if n == 0:
        return 1
    if n == 1:
        return 0
    dp = [0] * (n + 1)
    dp[0], dp[1] = 1, 0
    for i in range(2, n + 1):
        dp[i] = (i - 1) * (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD
    return dp[n]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 421. Maximum XOR of Two Numbers in an Array
Сложность: medium

Дан целочисленный массив nums, верните максимальный результат nums[i] XOR nums[j], где 0 <= i <= j < n.

Пример:

Input: nums = [3,10,5,25,2,8]
Output: 28
Explanation: The maximum result is 5 XOR 25 = 28.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Вычислите количество битов L для использования. Это длина максимального числа в двоичном представлении. Инициализируйте max_xor = 0.

2⃣Запустите цикл от i = L−1 до i = 0 (от самого левого бита L−1 до самого правого бита 0):
Сдвигайте max_xor влево, чтобы освободить следующий бит.
Инициализируйте переменную curr_xor = max_xor | 1, установив 1 в самом правом бите max_xor. Теперь проверьте, можно ли выполнить curr_xor, используя доступные префиксы.

3⃣Вычислите все возможные префиксы длины L−i, итерируя по nums:
Поместите в HashSet префиксы префикс текущего числа длиной L−i: num >> i.
Итерируйте по всем префиксам и проверьте, можно ли выполнить curr_xor, используя два из них: p1 ^ p2 == curr_xor. Используя свойство самопреобразования XOR p1 ^ p2 ^ p2 = p1, можно переписать это как p1 == curr_xor ^ p2 и просто проверить для каждого p, если curr_xor ^ p есть в префиксах. Если так, установите max_xor равным curr_xor, т.е. установите 1-бит в самом правом бите. В противном случае, пусть max_xor оставит 0-бит в самом правом бите.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMaximumXOR(self, nums: list[int]) -> int:
        max_num = max(nums)
        L = len(bin(max_num)) - 2

        max_xor = 0
        for i in range(L - 1, -1, -1):
            max_xor <<= 1
            curr_xor = max_xor | 1
            prefixes = {num >> i for num in nums}
            if any(curr_xor ^ p in prefixes for p in prefixes):
                max_xor = curr_xor
        return max_xor

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 442. Find All Duplicates in an Array
Сложность: medium

Дан целочисленный массив nums длины n, где все целые числа nums находятся в диапазоне [1, n], и каждое число появляется один или два раза. Верните массив всех чисел, которые появляются дважды.

Вы должны написать алгоритм, который работает за время O(n) и использует только постоянное дополнительное пространство.

Пример:

Input: nums = [4,3,2,7,8,2,3,1]
Output: [2,3]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Когда мы итерируемся по элементам входного массива, мы можем просто искать любое другое вхождение текущего элемента в оставшейся части массива.

2⃣Поскольку элемент может появляться только один или два раза, нам не нужно беспокоиться о получении дубликатов элементов, которые появляются дважды: Случай I: Если элемент встречается в массиве только один раз, при поиске его в остальной части массива ничего не найдется. Случай II: Если элемент встречается дважды, вы найдете второе вхождение элемента в оставшейся части массива. Когда вы наткнетесь на второе вхождение в более поздней итерации, это будет аналогично случаю I (поскольку больше вхождений этого элемента в оставшейся части массива не будет).

3⃣Таким образом, можно эффективно определить все элементы, которые встречаются дважды, и добавить их в результирующий массив, проходя по каждому элементу массива и проверяя наличие его второго вхождения в оставшейся части массива.

😎 Решение:

class Solution:
    def findDuplicates(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        ans = []
        
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if nums[j] == nums[i]:
                    ans.append(nums[i])
                    break
        
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 153. Find Minimum in Rotated Sorted Array
Сложность: Medium

Предположим, что массив длиной n, отсортированный в порядке возрастания, повернут от 1 до n раз. Например, массив nums = [0,1,2,4,5,6,7] может стать:

[4,5,6,7,0,1,2], если он был повернут 4 раза.
[0,1,2,4,5,6,7], если он был повернут 7 раз.
Обратите внимание, что поворот массива [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 1 раз приводит к массиву [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]].

Для данного отсортированного и повернутого массива nums с уникальными элементами верните минимальный элемент этого массива.

Вы должны написать алгоритм, который работает за время O(log n).

Пример:

Input: nums = [3,4,5,1,2]
Output: 1
Explanation: The original array was [1,2,3,4,5] rotated 3 times.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Нахождение середины массива: Определите элемент, находящийся посередине массива.

2️⃣Определение направления поиска: Если элемент в середине больше первого элемента массива, это означает, что точка перегиба (минимальный элемент) находится справа от середины. Если элемент в середине меньше первого элемента массива, это указывает на то, что точка перегиба находится слева от середины.

3️⃣Остановка поиска при нахождении точки перегиба: Поиск прекращается, когда найдена точка перегиба, когда выполняется одно из двух условий: nums[mid] > nums[mid + 1] – следовательно, mid+1 является наименьшим элементом. nums[mid - 1] > nums[mid] – следовательно, mid является наименьшим элементом.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) == 1:
            return nums[0]

        left = 0

        right = len(nums) - 1

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 744. Find Smallest Letter Greater Than Target
Сложность: easy

Нам дан массив символов letters, отсортированный в неубывающем порядке, и символ target. В массиве letters есть как минимум два разных символа. Возвращается наименьший символ в letters, который лексикографически больше target. Если такого символа не существует, возвращается первый символ в буквах.

Пример:

Input: letters = ["c","f","j"], target = "a"
Output: "c"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Использовать бинарный поиск для нахождения позиции первого символа в letters, который лексикографически больше target.

2⃣Если найденный символ существует, вернуть его.

3⃣Если такого символа не существует, вернуть первый символ в letters.

😎 Решение:

def nextGreatestLetter(letters, target):
    left, right = 0, len(letters) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if letters[mid] > target:
            right = mid - 1
        else:
            left = mid + 1
    return letters[left % len(letters)]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1014. Best Sightseeing Pair
Сложность: easy

Вам дан целочисленный массив values, в котором values[i] представляет собой значение i-й достопримечательности. Две достопримечательности i и j имеют расстояние j - i между собой. Оценка пары (i < j) достопримечательностей равна values[i] + values[j] + i - j: сумма значений достопримечательностей минус расстояние между ними. Возвращается максимальная оценка пары достопримечательностей.

Пример:

Input: values = [8,1,5,2,6]
Output: 11

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных:
Инициализируйте переменную max_score для хранения максимальной оценки пары.
Инициализируйте переменную max_i_plus_value для хранения максимального значения выражения values[i] + i при проходе по массиву.

2⃣Проход по массиву:
Пройдитесь по массиву начиная с первого элемента и для каждого элемента values[j] вычислите текущую оценку пары как values[j] - j + max_i_plus_value.
Обновите значение max_score, если текущая оценка больше.
Обновите значение max_i_plus_value, если текущий элемент values[j] + j больше предыдущего max_i_plus_value.

3⃣Возврат результата:
Верните значение max_score как максимальную оценку пары достопримечательностей.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxScoreSightseeingPair(self, values: List[int]) -> int:
        max_score = 0
        max_i_plus_value = values[0]
        
        for j in range(1, len(values)):
            max_score = max(max_score, max_i_plus_value + values[j] - j)
            max_i_plus_value = max(max_i_plus_value, values[j] + j)
        
        return max_score

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 138. Copy List with Random Pointer
Сложность: medium

Дан связный список длиной n, в котором каждый узел содержит дополнительный случайный указатель (random pointer), который может указывать на любой узел в списке или быть равным null.

Создайте глубокую копию списка. Глубокая копия должна состоять из ровно n совершенно новых узлов, где каждый новый узел имеет значение, равное значению соответствующего оригинального узла. Указатели next и random новых узлов должны указывать на новые узлы в скопированном списке таким образом, чтобы указатели в оригинальном и скопированном списке представляли одно и то же состояние списка. Ни один из указателей в новом списке не должен указывать на узлы в оригинальном списке.

Например, если в оригинальном списке есть два узла X и Y, где X.random --> Y, то для соответствующих узлов x и y в скопированном списке, x.random должен указывать на y.

Верните голову скопированного связного списка.

Связный список представлен во входных/выходных данных как список из n узлов. Каждый узел представлен парой [val, random_index], где:
val: целое число, представляющее Node.val
random_index: индекс узла (в диапазоне от 0 до n-1), на который указывает случайный указатель, или null, если он не указывает ни на какой узел.

Вашему коду будет дана только голова оригинального связного списка.

Пример:

Input: head = [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
Output: [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация и начало обхода: Начните обход графа со стартового узла (head). Создайте словарь visited_dictionary для отслеживания посещенных и клонированных узлов.

2️⃣Проверка и клонирование узлов: Для каждого текущего узла (current_node) проверьте, есть ли уже клонированная копия в visited_dictionary.
Если клонированная копия существует, используйте ссылку на этот клонированный узел. Если клонированной копии нет, создайте новый узел (cloned_node_for_current_node), инициализируйте его и добавьте в visited_dictionary, где ключом будет current_node, а значением — созданный клон.

3️⃣Рекурсивные вызовы для обработки связей: Сделайте два рекурсивных вызова для каждого узла: один используя указатель random, другой — указатель next.
Эти вызовы отражают обработку "детей" текущего узла в терминах графа, где детьми являются узлы, на которые указывают указатели random и next.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.visitedHash = {}

    def copyRandomList(self, head: "Optional[Node]") -> "Optional[Node]":
        if head == None:
            return None

        if head in self.visitedHash:
            return self.visitedHash[head]

        node = Node(head.val, None, None)
        self.visitedHash[head] = node
        node.next = self.copyRandomList(head.next)
        node.random = self.copyRandomList(head.random)

        return node

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1255. Maximum Score Words Formed by Letters
Сложность: medium

Даны список слов, список отдельных букв (могут повторяться) и оценка каждого символа. Верните максимальную оценку любого правильного набора слов, образованного с помощью заданных букв (words[i] не может быть использовано два или более раз). Не обязательно использовать все символы в буквах, каждая буква может быть использована только один раз. Оценка букв 'a', 'b', 'c', ... , 'z' задаются значениями score[0], score[1], ... , score[25] соответственно.

Пример:

Input: words = ["dog","cat","dad","good"], letters = ["a","a","c","d","d","d","g","o","o"], score = [1,0,9,5,0,0,3,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
Output: 23

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте функцию для вычисления оценки слова.

2⃣Используйте метод перебора подмножеств (или битовое представление всех подмножеств) для нахождения всех возможных комбинаций слов.
Для каждой комбинации проверяйте, можно ли составить каждое слово из доступных букв.

3⃣Вычислите суммарную оценку для каждой допустимой комбинации слов и сохраните максимальную оценку.

😎 Решение:

from collections import Counter
from itertools import combinations

def maxScoreWords(words, letters, score):
    def word_score(word):
        return sum(score[ord(ch) - ord('a')] for ch in word)
    
    def can_form_word(word, letter_count):
        word_count = Counter(word)
        for ch in word_count:
            if word_count[ch] > letter_count[ch]:
                return False
        return True

    max_score = 0
    letter_count = Counter(letters)

    for r in range(1, len(words) + 1):
        for combo in combinations(words, r):
            combo_score = 0
            used_letters = Counter()
            valid_combo = True
            for word in combo:
                word_count = Counter(word)
                if can_form_word(word, letter_count - used_letters):
                    combo_score += word_score(word)
                    used_letters += word_count
                else:
                    valid_combo = False
                    break
            if valid_combo:
                max_score = max(max_score, combo_score)

    return max_score

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1424. Diagonal Traverse II
Сложность: medium

Дан двумерный целочисленный массив nums, верните все элементы nums в диагональном порядке.

Пример:

Input: nums = [[1,2,3,4,5],[6,7],[8],[9,10,11],[12,13,14,15,16]]
Output: [1,6,2,8,7,3,9,4,12,10,5,13,11,14,15,16]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте очередь с (0, 0) и список ответов ans.

2⃣Пока очередь не пуста:
Извлеките (row, col) из очереди.
Добавьте nums[row][col] в ans.
Если col == 0 и row + 1 в пределах массива, добавьте (row + 1, col) в очередь.
Если col + 1 в пределах текущей строки, добавьте (row, col + 1) в очередь.

3⃣Верните ans.

😎 Решение:

from collections import deque

class Solution:
    def findDiagonalOrder(self, nums: List[List[int]]) -> List[int]:
        queue = deque([(0, 0)])
        ans = []
        
        while queue:
            row, col = queue.popleft()
            ans.append(nums[row][col])
            
            if col == 0 and row + 1 < len(nums):
                queue.append((row + 1, col))
                
            if col + 1 < len(nums[row]):
                queue.append((row, col + 1))
                
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1220. Count Vowels Permutation
Сложность: hard

Дано целое число n, ваша задача состоит в том, чтобы посчитать, сколько строк длины n можно сформировать по следующим правилам:
Каждый символ является строчной гласной буквой ('a', 'e', 'i', 'o', 'u')
Каждая гласная 'a' может быть только перед 'e'.
Каждая гласная 'e' может быть только перед 'a' или 'i'.
Каждая гласная 'i' не может быть перед другой 'i'.
Каждая гласная 'o' может быть только перед 'i' или 'u'.
Каждая гласная 'u' может быть только перед 'a'.
Так как ответ может быть слишком большим, верните его по модулю 10^9 + 7.

Пример:

Input: n = 2
Output: 10
Explanation: All possible strings are: "ae", "ea", "ei", "ia", "ie", "io", "iu", "oi", "ou" and "ua".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация массивов и начальных условий:
Инициализируйте пять одномерных массивов размером n для хранения количества строк, оканчивающихся на каждую гласную.
Установите первый элемент в каждом массиве равным 1, так как для строк длиной 1 существует только одна возможная строка для каждой гласной.

2⃣Заполнение массивов в соответствии с правилами:
Проходите по длине строки от 1 до n.
Обновляйте значения массивов, следуя правилам для каждой гласной, учитывая предыдущие значения.

3⃣Суммирование и возврат результата:
Возьмите сумму последних элементов всех пяти массивов.
Верните результат по модулю 10^9 + 7.

😎 Решение:

class Solution:
    def countVowelPermutation(self, n: int) -> int:
        MOD = 1000000007
        a = [0] * n
        e = [0] * n
        i = [0] * n
        o = [0] * n
        u = [0] * n
        
        a[0] = e[0] = i[0] = o[0] = u[0] = 1
        
        for k in range(1, n):
            a[k] = (e[k - 1] + i[k - 1] + u[k - 1]) % MOD
            e[k] = (a[k - 1] + i[k - 1]) % MOD
            i[k] = (e[k - 1] + o[k - 1]) % MOD
            o[k] = i[k - 1] % MOD
            u[k] = (i[k - 1] + o[k - 1]) % MOD
        
        return (a[n - 1] + e[n - 1] + i[n - 1] + o[n - 1] + u[n - 1]) % MOD

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний