Python | LeetCode
10.1K subscribers
150 photos
1.03K 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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Задача: 682. Baseball Game
Сложность: medium

Вы ведете учет очков в бейсбольной игре с необычными правилами. В начале игры у вас пустая запись.

Вам дается список строк operations, где operations[i] — это i-я операция, которую вы должны применить к записи, и она может быть одной из следующих:

Целое число x.
Записать новый счет, равный x.
'+'.
Записать новый счет, который является суммой двух предыдущих очков.
'D'.
Записать новый счет, который в два раза больше предыдущего очка.
'C'.
Аннулировать предыдущее очко, удалив его из записи.
Верните сумму всех очков в записи после применения всех операций.

Тестовые случаи сформированы таким образом, что ответ и все промежуточные вычисления умещаются в 32-битное целое число, и что все операции корректны.

Пример:
Input: ops = ["5","2","C","D","+"]
Output: 30
Explanation:
"5" - Add 5 to the record, record is now [5].
"2" - Add 2 to the record, record is now [5, 2].
"C" - Invalidate and remove the previous score, record is now [5].
"D" - Add 2 * 5 = 10 to the record, record is now [5, 10].
"+" - Add 5 + 10 = 15 to the record, record is now [5, 10, 15].
The total sum is 5 + 10 + 15 = 30.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживайте значение каждого действительного раунда в стеке при обработке данных. Используйте стек, так как операции касаются только последнего или предпоследнего действительного раунда.

2⃣Обрабатывайте каждую операцию из списка operations последовательно, выполняя соответствующее действие: добавление, суммирование, удвоение или удаление очков.

3⃣После обработки всех операций верните сумму всех значений в стеке.

😎 Решение:
class Solution:
def calPoints(self, ops: List[str]) -> int:
stack = []

for op in ops:
if op == "+":
stack.append(stack[-1] + stack[-2])
elif op == "C":
stack.pop()
elif op == "D":
stack.append(2 * stack[-1])
else:
stack.append(int(op))

return sum(stack)


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Задача: 272. Closest Binary Search Tree Value II
Сложность: hard

Дано корень бинарного дерева поиска, целевое значение и целое число k. Верните k значений в дереве, которые ближе всего к целевому значению. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Гарантируется, что в дереве есть только один уникальный набор из k значений, которые ближе всего к целевому значению.

Пример:
Input: root = [4,2,5,1,3], target = 3.714286, k = 2
Output: [4,3]


👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Выполнить обход дерева в глубину (DFS) и собрать все значения в массив:
Пройти по дереву в глубину, добавляя каждое значение узла в массив.

2️⃣Отсортировать массив по расстоянию от целевого значения:
Использовать пользовательский компаратор, чтобы отсортировать массив по абсолютному значению разности между элементом массива и целевым значением.

3️⃣Вернуть первые k значений из отсортированного массива:
Извлечь первые k элементов из отсортированного массива и вернуть их.

😎 Решение:
class Solution:
def closestKValues(self, root: TreeNode, target: float, k: int) -> List[int]:
arr = []
self.dfs(root, arr)
arr.sort(key=lambda x: abs(x - target))
return arr[:k]

def dfs(self, node: TreeNode, arr: List[int]):
if not node:
return
arr.append(node.val)
self.dfs(node.left, arr)
self.dfs(node.right, arr)


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Задача: 345. Reverse Vowels of a String
Сложность: easy

Дана строка s, переверните только все гласные в строке и верните её.

Гласные: 'a', 'e', 'i', 'o', 'u', а также их верхние регистры.

Пример:
Input: s = "hello"
Output: "holle"


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация указателей и гласных:
Создайте набор гласных для быстрой проверки.
Установите два указателя: один на начало строки (left), другой на конец строки (right).

2⃣Перестановка гласных:
Пока левый указатель меньше правого, перемещайте указатели к центру, пока не найдёте гласные.
Обменивайте найденные гласные и продолжайте сдвигать указатели.

3⃣Завершение работы:
Когда указатели пересекутся, остановите процесс и верните строку.

😎 Решение:
class Solution:
def reverseVowels(self, s: str) -> str:
vowels = set("aeiouAEIOU")
s = list(s)
left, right = 0, len(s) - 1

while left < right:
if s[left] not in vowels:
left += 1
elif s[right] not in vowels:
right -= 1
else:
s[left], s[right] = s[right], s[left]
left += 1
right -= 1

return ''.join(s)


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍1
Задача: 1509. Minimum Difference Between Largest and Smallest Value in Three Moves
Сложность: medium

Вам дан массив целых чисел nums.

За один ход вы можете выбрать один элемент массива nums и изменить его на любое значение.

Верните минимальную разницу между наибольшим и наименьшим значением в массиве nums после выполнения не более трех ходов.

Пример:
Input: nums = [5,3,2,4]
Output: 0
Explanation: We can make at most 3 moves.
In the first move, change 2 to 3. nums becomes [5,3,3,4].
In the second move, change 4 to 3. nums becomes [5,3,3,3].
In the third move, change 5 to 3. nums becomes [3,3,3,3].
After performing 3 moves, the difference between the minimum and maximum is 3 - 3 = 0.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация: определите размер массива nums, если размер меньше или равен 4, верните 0. Отсортируйте массив nums и инициализируйте переменную minDiff очень большим числом.

2⃣Итерация по первым четырем элементам отсортированного массива: для каждого индекса left от 0 до 3 вычислите соответствующий правый индекс, разницу между элементами на этих индексах и обновите minDiff с минимальным значением.

3⃣Верните minDiff, которое хранит минимальную разницу между наибольшими и наименьшими значениями после удаления до трех элементов.

😎 Решение:
class Solution:
def minDifference(self, nums: List[int]) -> int:
numsSize = len(nums)

if numsSize <= 4:
return 0

nums.sort()

minDiff = float('inf')

for left in range(4):
right = numsSize - 4 + left
minDiff = min(minDiff, nums[right] - nums[left])

return minDiff


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3🤔1
Задача: 172. Factorial Trailing Zeroes
Сложность: medium

Дано целое число n, верните количество конечных нулей в n!.

Обратите внимание, что n! = n * (n - 1) * (n - 2) * ... * 3 * 2 * 1.

Пример:
Input: n = 3
Output: 0
Explanation: 3! = 6, no trailing zero.


👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Вычислите факториал n:
Инициализируйте переменную nFactorial значением 1.
Для каждого i от 2 до n включительно умножайте nFactorial на i.

2️⃣Подсчитайте количество конечных нулей в nFactorial:
Инициализируйте переменную zeroCount значением 0.
Пока nFactorial делится на 10 без остатка, делите его на 10 и увеличивайте zeroCount на 1.

3️⃣Верните значение zeroCount как количество конечных нулей в n!.

😎 Решение:
class Solution:
def trailingZeroes(self, n: int) -> int:

n_factorial = 1
for i in range(2, n + 1):
n_factorial *= i

zero_count = 0
while n_factorial % 10 == 0:
zero_count += 1
n_factorial //= 10

return zero_count


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2💊2
Задача: 422. Valid Word Square
Сложность: easy

Дан массив строк words, верните true, если он образует правильный квадрат слов.

Последовательность строк образует правильный квадрат слов, если k-я строка и k-й столбец читаются одинаково, где 0 <= k < max(numRows, numColumns).

Пример:
Input: words = ["abcd","bnrt","crmy","dtye"]
Output: true
Explanation:
The 1st row and 1st column both read "abcd".
The 2nd row and 2nd column both read "bnrt".
The 3rd row and 3rd column both read "crmy".
The 4th row and 4th column both read "dtye".
Therefore, it is a valid word square.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменные: cols для максимальной длины слов в массиве, rows для количества строк в массиве words, и пустой массив newWords для хранения новых слов, представленных каждым столбцом.

2⃣Итерация по массиву words, определение максимальной длины слова для cols, проверка, что количество строк равно количеству столбцов. Если условие не выполняется, возвращаем false.

3⃣Для каждого столбца col от 0 до cols - 1, формируем строку newWord из символов на позиции (row, col) для каждой строки. Сохраняем newWord в массиве newWords. В конце, если newWords и words равны, возвращаем true, иначе false.

😎 Решение:
class Solution:
def validWordSquare(self, words: list[str]) -> bool:
cols = 0
rows = len(words)
newWords = []

for word in words:
cols = max(cols, len(word))

if cols != len(words[0]) or rows != cols:
return False

for col in range(cols):
newWord = ""
for row in range(rows):
if col < len(words[row]):
newWord += words[row][col]
newWords.append(newWord)

return words == newWords


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Задача: 955. Delete Columns to Make Sorted II
Сложность: medium

Вам дан массив из n строк одинаковой длины. Мы можем выбрать любые индексы удаления и удалить все символы в этих индексах для каждой строки.

Например, если у нас есть strs = ["abcdef", "uvwxyz"] и индексы удаления {0, 2, 3}, то конечный массив после удаления будет ["bef", "vyz"]. Предположим, что мы выбрали набор индексов удаления answer таким образом, что после удаления конечный массив имеет элементы в лексикографическом порядке (т.е, strs[0] <= strs[1] <= strs[2] <= ... <= strs[n - 1]). Возвращает минимально возможное значение answer.length.

Пример:
Input: strs = ["ca","bb","ac"]
Output: 1


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определить количество строк n и длину каждой строки m.
Создать массив delete_count длиной m, который будет отслеживать количество удаляемых столбцов.

2⃣Итеративно проверить каждую пару соседних строк для всех столбцов.
Если для данной пары строк обнаружено нарушение лексикографического порядка, отметить соответствующий столбец для удаления.

3⃣Повторять процесс до тех пор, пока массив строк не станет лексикографически отсортированным.
Вернуть количество удаленных столбцов.

😎 Решение:
def minDeletionSize(strs):
n = len(strs)
m = len(strs[0])
delete_count = [False] * m

def is_sorted():
for i in range(n - 1):
for j in range(m):
if delete_count[j]:
continue
if strs[i][j] > strs[i + 1][j]:
return False
if strs[i][j] < strs[i + 1][j]:
break
return True

while not is_sorted():
for j in range(m):
if delete_count[j]:
continue
for i in range(n - 1):
if strs[i][j] > strs[i + 1][j]:
delete_count[j] = True
break
if delete_count[j]:
break

return sum(delete_count)


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Задача: 916. Word Subsets
Сложность: medium

Вам даны два массива строк words1 и words2. Строка b является подмножеством строки a, если каждая буква в b встречается в ней, включая кратность. Например, "wrr" является подмножеством "warrior", но не является подмножеством "world". Строка a из words1 является универсальной, если для каждой строки b в words2, b является подмножеством a. Верните массив всех универсальных строк в words1. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Пример:
Input: words1 = ["amazon","apple","facebook","google","leetcode"], words2 = ["e","o"]
Output: ["facebook","google","leetcode"]


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчитать максимальное количество каждой буквы в каждом слове из words2.

2⃣Проверить каждое слово из words1, если оно содержит не менее максимального количества каждой буквы, которая встречается в словах из words2.

3⃣Вернуть массив слов из words1, которые удовлетворяют этому условию.

😎 Решение:
from collections import Counter

def wordSubsets(words1, words2):
def count(word):
return Counter(word)

max_count = Counter()
for word in words2:
for char, cnt in count(word).items():
max_count[char] = max(max_count[char], cnt)

result = []
for word in words1:
word_count = count(word)
if all(word_count[char] >= max_count[char] for char in max_count):
result.append(word)

return result


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Задача: 1207. Unique Number of Occurrences
Сложность: easy

Дан массив целых чисел arr. Верните true, если количество вхождений каждого значения в массиве уникально, или false в противном случае.

Пример:
Input: arr = [1,2,2,1,1,3]
Output: true
Explanation: The value 1 has 3 occurrences, 2 has 2 and 3 has 1. No two values have the same number of occurrences.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраните частоты элементов массива arr в хэш-таблице freq.

2⃣Итерируйтесь по хэш-таблице freq и вставьте частоты всех уникальных элементов массива arr в хэш-набор freqSet.

3⃣Верните true, если размер хэш-набора freqSet равен размеру хэш-таблицы freq, иначе верните false.

😎 Решение:
class Solution:
def uniqueOccurrences(self, arr: List[int]) -> bool:
freq = {}
for num in arr:
freq[num] = freq.get(num, 0) + 1
return len(freq) == len(set(freq.values()))


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Задача: 1480. Running Sum of 1d Array
Сложность: easy

Дан массив nums. Мы определяем текущую сумму массива как runningSum[i] = сумма(nums[0]…nums[i]).

Верните массив текущих сумм для nums.

Пример:
Input: nums = [1,2,3,4]
Output: [1,3,6,10]
Explanation: Running sum is obtained as follows: [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4].


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Определите массив result.
Инициализируйте первый элемент массива result первым элементом входного массива nums.

2⃣Вычисление текущих сумм:
На индексе i добавьте сумму элемента nums[i] и предыдущей текущей суммы result[i - 1] в массив result.

3⃣Повторение для всех индексов:
Повторите шаг 2 для всех индексов от 1 до n-1.

😎 Решение:
class Solution:
def runningSum(self, nums: List[int]) -> List[int]:
result = [0] * len(nums)
result[0] = nums[0]
for i in range(1, len(nums)):
result[i] = result[i - 1] + nums[i]
return result


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍2
Задача: 370. Range Addition
Сложность: medium

Дано целое число length и массив updates, где updates[i] = [startIdxi, endIdxi, inci].

У вас есть массив arr длины length, заполненный нулями. Вам нужно применить некоторые операции к arr. В i-й операции следует увеличить все элементы arr[startIdxi], arr[startIdxi + 1], ..., arr[endIdxi] на inci.

Верните arr после применения всех обновлений.

Пример:
Input: length = 5, updates = [[1,3,2],[2,4,3],[0,2,-2]]
Output: [-2,0,3,5,3]


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждого обновления (start, end, val) выполните две операции:
Увеличьте значение в позиции start на val: arr[start] = arr[start] + val.
Уменьшите значение в позиции end + 1 на val: arr[end + 1] = arr[end + 1] - val.

2⃣Примените конечное преобразование: вычислите кумулятивную сумму всего массива (с индексами, начиная с 0).

3⃣Верните обновленный массив arr.

😎 Решение:
def getModifiedArray(length, updates):
result = [0] * length

for update in updates:
start, end, val = update
result[start] += val
if end + 1 < length:
result[end + 1] -= val

for i in range(1, length):
result[i] += result[i - 1]

return result


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Задача: 236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree
Сложность: medium

Дано бинарное дерево. Найдите наименьший общий предок (LCA) двух заданных узлов в дереве.

Согласно определению LCA на Википедии: "Наименьший общий предок определяется между двумя узлами p и q как наименьший узел в дереве T, который имеет как p, так и q в качестве потомков (где мы допускаем, что узел может быть потомком самого себя)."

Пример:
Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
Output: 3
Explanation: The LCA of nodes 5 and 1 is 3.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начало обхода дерева с корня: Начните обход дерева с корневого узла. Если текущий узел является одним из узлов p или q, установите переменную mid в значение True и продолжите поиск другого узла в левой и правой ветвях.

2⃣Проверка поддеревьев: Выполните рекурсивный обход левой и правой ветвей дерева. Если какая-либо из ветвей (левая или правая) возвращает True, это означает, что один из двух узлов найден ниже по дереву.

3⃣Определение LCA: Если в любой момент обхода дерева две из трех переменных (left, right или mid) становятся True, это означает, что найден наименьший общий предок (LCA) для узлов p и q.

😎 Решение:
class Solution:
def __init__(self):
self.ans = None

def recurseTree(self, currentNode, p, q):
if not currentNode:
return False

left = self.recurseTree(currentNode.left, p, q) ? 1 : 0
right = self.recurseTree(currentNode.right, p, q) ? 1 : 0
mid = (currentNode == p or currentNode == q) ? 1 : 0

if mid + left + right >= 2:
self.ans = currentNode

return mid + left + right > 0

def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
self.recurseTree(root, p, q)
return self.ans


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Задача: 1531. String Compression II
Сложность: hard

Дана строка s и целое число k. Необходимо удалить не более k символов из s так, чтобы длина сжатой версии строки s с использованием RLE была минимальной.

Найдите минимальную длину сжатой версии строки s после удаления не более k символов.

Пример:
Input: s = "aaabcccd", k = 2
Output: 4
Explanation: Compressing s without deleting anything will give us "a3bc3d" of length 6. Deleting any of the characters 'a' or 'c' would at most decrease the length of the compressed string to 5, for instance delete 2 'a' then we will have s = "abcccd" which compressed is abc3d. Therefore, the optimal way is to delete 'b' and 'd', then the compressed version of s will be "a3c3" of length 4.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Обходим символы строки слева направо, решая для каждого символа, включать его в сжатую строку или нет. Это создает состояния (строка, оставшиеся для включения символы), которые можно представить в виде бинарного дерева, где левые потомки означают включение символов, а правые — их пропуск. Многочисленные повторяющиеся подзадачи указывают на необходимость использования динамического программирования.

2⃣Для определения состояния DP используем следующие параметры: количество пройденных символов (чтобы знать, какой символ обрабатывать следующим), последний добавленный символ в сжатую строку (чтобы определить изменение сжатия при добавлении нового символа), количество последнего символа (для правильного изменения длины сжатия при добавлении символа) и количество оставшихся символов, которые можно удалить.

3⃣Связываем состояния друг с другом: удаление нового символа увеличивает i на один и уменьшает k на один; включение нового символа оставляет длину сжатия неизменной (кроме случаев, когда частота последнего символа 1, 9 или 99) или увеличивает длину на один, если новый символ не равен последнему символу сжатия.

😎 Решение:
class Solution:
def __init__(self):
self.memo = {}
self.add = {1, 9, 99}

def getLengthOfOptimalCompression(self, s: str, k: int) -> int:
return self.dp(s, 0, chr(ord('a') + 26), 0, k)

def dp(self, s: str, idx: int, last_char: str, last_char_count: int, k: int) -> int:
if k < 0:
return float('inf') / 2

if idx == len(s):
return 0

key = idx * 101 * 27 * 101 + (ord(last_char) - ord('a')) * 101 * 101 + last_char_count * 101 + k

if key in self.memo:
return self.memo[key]

delete_char = self.dp(s, idx + 1, last_char, last_char_count, k - 1)
if s[idx] == last_char:
keep_char = self.dp(s, idx + 1, last_char, last_char_count + 1, k) + (1 if last_char_count in self.add else 0)
else:
keep_char = self.dp(s, idx + 1, s[idx], 1, k) + 1

res = min(keep_char, delete_char)
self.memo[key] = res

return res


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Задача: 133. Clone Graph
Сложность: medium

Дана ссылка на узел в связанном неориентированном графе.

Верните глубокую копию (клон) графа.

Каждый узел в графе содержит значение (целое число) и список (List[Node]) своих соседей.

Пример:
Input: adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
Output: [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
Explanation: There are 4 nodes in the graph.
1st node (val = 1)'s neighbors are 2nd node (val = 2) and 4th node (val = 4).
2nd node (val = 2)'s neighbors are 1st node (val = 1) and 3rd node (val = 3).
3rd node (val = 3)'s neighbors are 2nd node (val = 2) and 4th node (val = 4).
4th node (val = 4)'s neighbors are 1st node (val = 1) and 3rd node (val = 3).


👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Используйте хеш-таблицу для хранения ссылок на копии всех уже посещенных и скопированных узлов. Ключом будет узел оригинального графа, а значением — соответствующий клонированный узел клонированного графа. Хеш-таблица посещенных узлов также используется для предотвращения циклов.

2️⃣Добавьте первый узел в очередь, клонируйте его и добавьте в хеш-таблицу посещенных.

3️⃣Выполните обход в ширину (BFS): извлеките узел из начала очереди, посетите всех соседей этого узла. Если какой-либо сосед уже был посещен, получите его клон из хеш-таблицы посещенных; если нет, создайте клон и добавьте его в хеш-таблицу. Добавьте клоны соседей в список соседей клонированного узла.

😎 Решение:
from collections import deque

class Node:
def __init__(self, val=0, neighbors=None):
self.val = val
self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []

class Solution:
def cloneGraph(self, node: Optional["Node"]) -> Optional["Node"]:
if not node:
return node

visited = {}
queue = deque([node])
visited[node] = Node(node.val, [])

while queue:
n = queue.popleft()
for neighbor in n.neighbors:
if neighbor not in visited:
visited[neighbor] = Node(neighbor.val, [])
queue.append(neighbor)
visited[n].neighbors.append(visited[neighbor])
return visited[node]


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Задача: 563. Binary Tree Tilt
Сложность: easy

Дано корневое значение бинарного дерева. Вернуть сумму значений наклонов всех узлов дерева.

Наклон узла дерева - это абсолютная разница между суммой всех значений узлов левого поддерева и всех значений узлов правого поддерева. Если у узла нет левого потомка, то сумма значений узлов левого поддерева считается равной 0. То же правило применяется, если у узла нет правого потомка.

Пример:
Input: root = [1,2,3]
Output: 1
Explanation:
Tilt of node 2 : |0-0| = 0 (no children)
Tilt of node 3 : |0-0| = 0 (no children)
Tilt of node 1 : |2-3| = 1 (left subtree is just left child, so sum is 2; right subtree is just right child, so sum is 3)
Sum of every tilt : 0 + 0 + 1 = 1


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите рекурсивную функцию, которая вычисляет сумму значений узлов поддерева и наклон текущего узла.

2⃣Для каждого узла вычислите сумму значений левого и правого поддерева, а также их наклон, добавляя наклон к общей сумме.

3⃣Верните общую сумму наклонов всех узлов.

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

class Solution:
def findTilt(self, root: TreeNode) -> int:
self.total_tilt = 0

def sum_and_tilt(node):
if not node:
return 0
left_sum = sum_and_tilt(node.left)
right_sum = sum_and_tilt(node.right)
node_tilt = abs(left_sum - right_sum)
self.total_tilt += node_tilt
return node.val + left_sum + right_sum

sum_and_tilt(root)
return self.total_tilt


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👍1