Задача: 31. Next Permutation
Сложность: medium

Перестановка массива целых чисел — это упорядочивание его элементов в последовательность или линейный порядок.

Например, для arr = [1,2,3] следующие являются всеми перестановками arr: [1,2,3], [1,3,2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3,1,2], [3,2,1].
Следующая перестановка массива целых чисел — это следующая лексикографически большая перестановка его чисел. Более формально, если все перестановки массива отсортированы в одном контейнере по лексикографическому порядку, то следующая перестановка этого массива — это перестановка, следующая за ней в отсортированном контейнере. Если такое упорядочивание невозможно, массив должен быть переупорядочен в наименьший возможный порядок (то есть отсортирован по возрастанию).

Например, следующая перестановка arr = [1,2,3] — это [1,3,2].
Аналогично, следующая перестановка arr = [2,3,1] — это [3,1,2].
В то время как следующая перестановка arr = [3,2,1] — это [1,2,3], потому что [3,2,1] не имеет лексикографически большего переупорядочивания.

Для данного массива целых чисел nums найдите следующую перестановку nums.

Замена должна быть выполнена на месте и использовать только постоянную дополнительную память.

Пример:

Input: nums = [1,2,3]
Output: [1,3,2]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Мы меняем местами числа a[i−1] и a[j]. Теперь у нас есть правильное число на индексе i−1. Однако текущая перестановка ещё не является той перестановкой, которую мы ищем. Нам нужна наименьшая перестановка, которая может быть сформирована с использованием чисел только справа от a[i−1]. Следовательно, нам нужно расположить эти числа в порядке возрастания, чтобы получить их наименьшую перестановку.

2️⃣Однако, вспомните, что, сканируя числа справа налево, мы просто уменьшали индекс, пока не нашли пару a[i] и a[i−1], где a[i] > a[i−1]. Таким образом, все числа справа от a[i−1] уже были отсортированы в порядке убывания. Более того, обмен местами a[i−1] и a[j] не изменил этот порядок.

3️⃣Поэтому нам просто нужно перевернуть числа, следующие за a[i−1], чтобы получить следующую наименьшую лексикографическую перестановку.

😎 Решение:

class Solution:
    def nextPermutation(self, nums):
        i = len(nums) - 2
        while i >= 0 and nums[i + 1] <= nums[i]:
            i -= 1
        if i >= 0:
            j = len(nums) - 1
            while nums[j] <= nums[i]:
                j -= 1
            self.swap(nums, i, j)
        self.reverse(nums, i + 1)

    def reverse(self, nums, start):
        i, j = start, len(nums) - 1
        while i < j:
            self.swap(nums, i, j)
            i += 1
            j -= 1

    def swap(self, nums, i, j):
        temp = nums[i]
        nums[i] = nums[j]
        nums[j] = temp

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 757. Set Intersection Size At Least Two
Сложность: hard

Вам дан двумерный целочисленный массив intervals, в котором intervals[i] = [starti, endi] представляет все целые числа от starti до endi включительно. Содержащее множество - это массив nums, в котором каждый интервал из intervals содержит не менее двух целых чисел в nums. Например, если intervals = [[1,3], [3,7], [8,9]], то [1,2,4,7,8,9] и [2,3,4,8,9] - содержащие множества. Верните минимально возможный размер содержащего множества.

Пример:

Input: intervals = [[1,3],[3,7],[8,9]]
Output: 5

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте интервалы по их конечным точкам.

2⃣Инициализируйте пустое множество для хранения чисел.

3⃣Пройдите по каждому интервалу, добавляя необходимые числа в множество так, чтобы каждый интервал содержал не менее двух чисел из этого множества.

😎 Решение:

def minSetSize(intervals):
    intervals.sort(key=lambda x: x[1])
    nums = []
    for start, end in intervals:
        if not nums or nums[-1] < start:
            nums.append(end - 1)
            nums.append(end)
        elif nums[-1] == end - 1:
            nums.append(end)
    return len(nums)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 186. Reverse Words in a String II
Сложность: medium

Дан массив символов s, переверните порядок слов.

Слово определяется как последовательность символов, не являющихся пробелами. Слова в s будут разделены одним пробелом.

Ваш код должен решать задачу на месте, то есть без выделения дополнительного пространства.

Пример:

Input: s = ["a"]
Output: ["a"]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Перевернуть всю строку: применить функцию reverse, которая переворачивает весь массив символов от начала до конца.

2️⃣Перевернуть каждое слово: пройти по всей строке, идентифицировать границы каждого слова и использовать функцию reverse для переворачивания символов в пределах каждого слова.

3️⃣Окончательная корректировка: проверить, чтобы между словами оставался только один пробел, и удалить лишние пробелы в начале и конце строки, если это необходимо.

😎 Решение:

class Solution:
    def reverse(self, l: List[str], left: int, right: int) -> None:
        while left < right:
            l[left], l[right] = l[right], l[left]
            left, right = left + 1, right - 1

    def reverse_each_word(self, l: List[str]) -> None:
        n = len(l)
        start = end = 0

        while start < n:
            while end < n and l[end] != ' ':
                end += 1
            self.reverse(l, start, end - 1)
            start = end + 1
            end += 1
            
    def reverseWords(self, s: List[str]) -> None:
        self.reverse(s, 0, len(s) - 1)
        self.reverse_each_word(s)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1064. Fixed Point
Сложность: easy

Дан массив различных целых чисел arr, отсортированный в порядке возрастания. Верните наименьший индекс i, который удовлетворяет условию arr[i] == i. Если такого индекса нет, верните -1.

Пример:

Input: arr = [-10,-5,0,3,7]
Output: 3
Explanation: For the given array, arr[0] = -10, arr[1] = -5, arr[2] = 0, arr[3] = 3, thus the output is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте значение left как 0, right как N - 1 и answer как -1.

2⃣Пока размер области поиска не равен нулю, то есть left <= right, выполните следующие шаги: найдите mid как mid = (left + right) / 2. Сравните arr[mid] и mid: если arr[mid] = mid, сохраните mid в answer и перейдите в левую часть, изменив right на mid - 1; если arr[mid] < mid, перейдите в правую часть, изменив left на mid + 1; если arr[mid] > mid, перейдите в левую часть, изменив right на mid - 1.

3⃣Верните answer.

😎 Решение:

class Solution:
    def fixedPoint(self, arr: List[int]) -> int:
        left, right = 0, len(arr) - 1
        answer = -1
        
        while left <= right:
            mid = (left + right) // 2
            
            if arr[mid] == mid:
                answer = mid
                right = mid - 1
            elif arr[mid] < mid:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1
        
        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 360. Sort Transformed Array
Сложность: medium

Дан отсортированный массив целых чисел nums и три целых числа a, b и c. Примените квадратичную функцию вида f(x) = ax^2 + bx + c к каждому элементу nums[i] в массиве и верните массив в отсортированном порядке.

Пример:

Input: nums = [-4,-2,2,4], a = 1, b = 3, c = 5
Output: [3,9,15,33]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразование и сортировка
Преобразуем каждый элемент массива nums по квадратичной функции f(x) = ax^2 + bx + c и сохраняем результаты в массив transformed. Используем алгоритм поразрядной сортировки для сортировки массива transformed.

2⃣Поразрядная сортировка
Находим максимальное значение по модулю в массиве для определения количества цифр. Применяем поразрядную сортировку к массиву transformed.

3⃣Сортировка по цифре
Для каждой цифры (разряда) используем подсчет для сортировки массива.

😎 Решение:

class Solution:
    def sortTransformedArray(self, nums, a, b, c):
        transformed = [a * x * x + b * x + c for x in nums]
        self.radix_sort(transformed)
        return transformed

    def radix_sort(self, array):
        max_element = max(abs(num) for num in array)
        place_value = 1

        while max_element // place_value > 0:
            self.counting_sort_by_digit(array, place_value)
            place_value *= 10

        negatives = sorted([x for x in array if x < 0])
        positives = sorted([x for x in array if x >= 0])
        array[:] = negatives + positives

    def counting_sort_by_digit(self, array, place_value):
        output = [0] * len(array)
        count = [0] * 10

        for num in array:
            digit = (abs(num) // place_value) % 10
            count[digit] += 1

        for i in range(1, 10):
            count[i] += count[i - 1]

        for num in reversed(array):
            digit = (abs(num) // place_value) % 10
            output[count[digit] - 1] = num
            count[digit] -= 1

        array[:] = output

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 499. The Maze III
Сложность: hard

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

Задача: 857. Minimum Cost to Hire K Workers
Сложность: hard

Есть n работников. Вам даны два целочисленных массива: quality и wage, где quality[i] — качество работы i-го работника, а wage[i] — минимальная ожидаемая заработная плата i-го работника.

Мы хотим нанять ровно k работников для формирования оплачиваемой группы. Чтобы нанять группу из k работников, мы должны оплатить их в соответствии со следующими правилами:

Каждому работнику в оплачиваемой группе должно быть выплачено как минимум его ожидаемое минимальное вознаграждение.
В группе заработная плата каждого работника должна быть прямо пропорциональна его качеству. Это означает, что если качество работы одного работника вдвое выше, чем у другого работника в группе, то ему должно быть выплачено вдвое больше.
Учитывая целое число k, верните наименьшую сумму денег, необходимую для формирования оплачиваемой группы, удовлетворяющей указанным условиям. Ответы с точностью до 10^-5 от фактического ответа будут приняты.

Пример:

Input: quality = [10,20,5], wage = [70,50,30], k = 2
Output: 105.00000
Explanation: We pay 70 to 0th worker and 35 to 2nd worker.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменные: n для размера массивов quality и wage, totalCost для минимальной стоимости (начальное значение - максимум) и currentTotalQuality для суммы качеств текущих работников. Создайте массив wageToQualityRatio для хранения отношения заработной платы к качеству и качества каждого работника. Рассчитайте и сохраните отношение заработной платы к качеству для каждого работника в wageToQualityRatio. Отсортируйте wageToQualityRatio по возрастанию.

2⃣Создайте приоритетную очередь workers (максимальная куча) для хранения выбранных работников. Итерируйте через отсортированный wageToQualityRatio: добавляйте качество текущего работника в workers и обновляйте currentTotalQuality.

3⃣Если размер workers превышает k, удалите работника с наибольшим качеством из workers и обновите currentTotalQuality. Если размер workers равен k, рассчитайте общую стоимость, умножив currentTotalQuality на отношение заработной платы к качеству текущего работника. Обновите totalCost, если рассчитанная стоимость меньше текущей. Верните totalCost.

😎 Решение:

from heapq import heappop, heappush

class Solution:
    def mincostToHireWorkers(self, quality: List[int], wage: List[int], k: int) -> float:
        n = len(quality)
        totalCost = float('inf')
        currentTotalQuality = 0
        wageToQualityRatio = [(w / q, q) for w, q in zip(wage, quality)]
        wageToQualityRatio.sort()
        workers = []

        for ratio, q in wageToQualityRatio:
            heappush(workers, -q)
            currentTotalQuality += q

            if len(workers) > k:
                currentTotalQuality += heappop(workers)

            if len(workers) == k:
                totalCost = min(totalCost, currentTotalQuality * ratio)

        return totalCost

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 811. Subdomain Visit Count
Сложность: medium

Веб-сайт с доменом "discuss.leetcode.com" состоит из различных поддоменов. На верхнем уровне у нас есть "com", на следующем уровне - "leetcode.com", и на самом нижнем уровне - "discuss.leetcode.com". Когда мы посещаем домен, такой как "discuss.leetcode.com", мы также автоматически посещаем родительские домены "leetcode.com" и "com".

Домен с парным счетчиком - это домен, который имеет один из двух форматов "rep d1.d2.d3" или "rep d1.d2", где rep - это количество посещений домена, а d1.d2.d3 - это сам домен.

Например, "9001 discuss.leetcode.com" - это домен с парным счетчиком, указывающий на то, что discuss.leetcode.com был посещен 9001 раз.
Дан массив доменов с парными счетчиками cpdomains, верните массив доменов с парными счетчиками для каждого поддомена во входных данных. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Пример:

Input: cpdomains = ["9001 discuss.leetcode.com"]
Output: ["9001 leetcode.com","9001 discuss.leetcode.com","9001 com"]
Explanation: We only have one website domain: "discuss.leetcode.com".
As discussed above, the subdomain "leetcode.com" and "com" will also be visited. So they will all be visited 9001 times.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Следуем указаниям из условия задачи.

2⃣Для адреса вида a.b.c, подсчитываем a.b.c, b.c и c. Для адреса вида x.y, подсчитываем x.y и y.

3⃣Для подсчета этих строк используем хеш-таблицу. Для разделения строк на требуемые части используем библиотечные функции split.

😎 Решение:

from collections import Counter

class Solution:
    def subdomainVisits(self, cpdomains):
        ans = Counter()
        for domain in cpdomains:
            count, domain = domain.split()
            count = int(count)
            frags = domain.split('.')
            for i in range(len(frags)):
                ans[".".join(fr

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1055. Shortest Way to Form String
Сложность: medium

Подпоследовательность строки - это новая строка, которая образуется из исходной строки путем удаления некоторых (можно ни одного) символов без нарушения взаимного расположения оставшихся символов. (например, "ace" является подпоследовательностью "abcde", а "aec" - нет). Если даны две строки source и target, верните минимальное количество подпоследовательностей source, чтобы их объединение равнялось target. Если задача невыполнима, верните -1.

Пример:

Input: source = "abc", target = "abcbc"
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используй два указателя для отслеживания текущих позиций в строках source и target.

2⃣Перебирай символы строки source, пока не найдешь совпадающий символ в target.
Если ты прошел всю строку source и не нашел все символы target, увеличь счетчик количества подпоследовательностей и начни снова с начала source.

3⃣Повтори шаги 2 и 3 до тех пор, пока не пройдешь всю строку target.

😎 Решение:

def minSubsequences(source, target):
    subsequences_count = 0
    target_index = 0

    while target_index < len(target):
        source_index = 0
        subsequences_count += 1
        start_index = target_index

        while source_index < len(source) and target_index < len(target):
            if source[source_index] == target[target_index]:
                target_index += 1
            source_index += 1

        if target_index == start_index:
            return -1

    return subsequences_count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 41. First Missing Positive
Сложность: hard

Дан неотсортированный массив целых чисел nums. Верните наименьшее положительное целое число, которого нет в массиве nums.

Необходимо реализовать алгоритм, который работает за время O(n) и использует O(1) дополнительной памяти.

Пример:

Input: nums = [3,4,-1,1]
Output: 2
Explanation: 1 is in the array but 2 is missing.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализировать переменную n длиной массива nums. Создать массив seen размером n + 1. Отметить элементы в массиве nums как просмотренные в массиве seen.
Для каждого числа num в массиве nums, если num больше 0 и меньше или равно n, установить seen[num] в значение true.

2️⃣Найти наименьшее недостающее положительное число:
Проитерировать от 1 до n, и если seen[i] не равно true, вернуть i как наименьшее недостающее положительное число.

3️⃣Если массив seen содержит все элементы от 1 до n, вернуть n + 1 как наименьшее недостающее положительное число.

😎 Решение:

class Solution:
    def firstMissingPositive(self, nums):
        n = len(nums)
        seen = [False] * (n + 1)

        for num in nums:
            if 0 < num <= n:
                seen[num] = True

        for i in range(1, n + 1):
            if not seen[i]:
                return i

        return n + 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 62. Unique Paths
Сложность: medium

На сетке размером m на n находится робот. Изначально робот расположен в верхнем левом углу (то есть, в клетке grid[0][0]). Робот пытается добраться до нижнего правого угла (то есть, в клетку grid[m - 1][n - 1]). Робот может двигаться только вниз или вправо в любой момент времени.

Даны два целых числа m и n, верните количество возможных уникальных путей, которые робот может пройти, чтобы достичь нижнего правого угла.

Тестовые случаи сгенерированы таким образом, что ответ будет меньше или равен 2 * 10^9.

Пример:

Input: m = 3, n = 7
Output: 28

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализировать двумерный массив d[m][n] = количество путей. Сначала установить количество путей равным 1 для первой строки и первого столбца. Для упрощения можно инициализировать весь двумерный массив единицами.

2️⃣Проитерировать по всем "внутренним" ячейкам: d[col][row] = d[col - 1][row] + d[col][row - 1].

3️⃣Вернуть d[m - 1][n - 1].

😎 Решение:

class Solution:
    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
        if m == 1 or n == 1:
            return 1

        return self.uniquePaths(m - 1, n) + self.uniquePaths(m, n - 1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 157. Read N Characters Given Read4
Сложность: easy

Предположим, что у вас есть файл, и вы можете читать файл только с помощью данного метода read4. Реализуйте метод для чтения n символов.

Метод read4:
API read4 читает четыре последовательных символа из файла, затем записывает эти символы в массив буфера buf4.
Возвращаемое значение — количество фактически прочитанных символов.
Обратите внимание, что у read4 есть собственный указатель файла, аналогично FILE *fp в C.

Определение read4:
Параметр: char[] buf4
Возвращает: int

buf4[] — это назначение, а не источник. Результаты из read4 будут скопированы в buf4[].

Метод read:
Используя метод read4, реализуйте метод read, который читает n символов из файла и сохраняет их в массиве буфера buf. Учтите, что вы не можете напрямую манипулировать файлом.
Возвращаемое значение — количество фактически прочитанных символов.

Определение read:
Параметры: char[] buf, int n
Возвращает: int

buf[] — это назначение, а не источник. Вам нужно будет записать результаты в buf[].

Примечание:
Учтите, что вы не можете напрямую манипулировать файлом. Файл доступен только для чтения с помощью read4, но не для read.
Функция read будет вызываться только один раз для каждого тестового случая.
Вы можете предполагать, что массив буфера назначения, buf, гарантированно имеет достаточно места для хранения n символов.

Пример:

Input: file = "abc", n = 4
Output: 3
Explanation: After calling your read method, buf should contain "abc". We read a total of 3 characters from the file, so return 3.
Note that "abc" is the file's content, not buf. buf is the destination buffer that you will have to write the results to.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация и подготовка: Инициализируйте переменные: copiedChars = 0 для подсчета скопированных символов и readChars = 4 для подсчета прочитанных символов из файла. Начальное значение readChars установлено в 4, что позволяет использовать условие readChars != 4 в качестве маркера конца файла (EOF). Создайте внутренний буфер из 4 символов: buf4.

2️⃣Чтение и копирование символов: Пока количество скопированных символов меньше N (copiedChars < n) и еще есть символы в файле (readChars == 4): Прочитайте символы из файла во внутренний буфер buf4 с помощью метода read4(buf4). Копируйте символы из внутреннего буфера buf4 в основной буфер buf по одному. Увеличивайте copiedChars после каждого скопированного символа.

3️⃣Завершение процесса: Если количество скопированных символов достигло N (copiedChars == n), прервите процесс копирования. Верните copiedChars как результат функции, указывающий на количество успешно скопированных символов в основной буфер buf.

😎 Решение:

class Solution:
    def read(self, buf: List[str], n: int) -> int:
        copied_chars = 0
        read_chars = 4
        buf4 = [""] * 4

        while copied_chars < n and read_chars == 4:
            read_chars = read4(buf4)

            for i in range(read_chars):
                if copied_chars == n:
                    return copied_chars
                buf[copied_chars] = buf4[i]
                copied_chars += 1

        return copied_chars

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1423. Maximum Points You Can Obtain from Cards
Сложность: medium

Есть несколько карт, расположенных в ряд, и у каждой карты есть определенное количество очков. Очки представлены в виде целочисленного массива cardPoints.
За один шаг вы можете взять одну карту либо с начала, либо с конца ряда. Вы должны взять ровно k карт.
Ваш результат - это сумма очков взятых карт.

Дан целочисленный массив cardPoints и целое число k, верните максимальное количество очков, которое вы можете получить.

Пример:

Input: cardPoints = [1,2,3,4,5,6,1], k = 3
Output: 12
Explanation: After the first step, your score will always be 1. However, choosing the rightmost card first will maximize your total score. The optimal strategy is to take the three cards on the right, giving a final score of 1 + 6 + 5 = 12.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте два массива размера k + 1, frontSetOfCards и rearSetOfCards, чтобы хранить суммы очков, полученных при выборе первых i карт и последних i карт в массиве.

2⃣Рассчитайте префиксные суммы для первых k карт и последних k карт.

3⃣Итерируйте от 0 до k и вычисляйте возможное количество очков, выбирая i карт с начала массива и k - i карт с конца, обновляя максимальный результат при необходимости.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxScore(self, cardPoints: List[int], k: int) -> int:
        n = len(cardPoints)
        frontSetOfCards = [0] * (k + 1)
        rearSetOfCards = [0] * (k + 1)
        
        for i in range(k):
            frontSetOfCards[i + 1] = cardPoints[i] + frontSetOfCards[i]
            rearSetOfCards[i + 1] = cardPoints[n - i - 1] + rearSetOfCards[i]
        
        maxScore = 0
        for i in range(k + 1):
            currentScore = frontSetOfCards[i] + rearSetOfCards[k - i]
            maxScore = max(maxScore, currentScore)
        
        return maxScore

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 257. Binary Tree Paths
Сложность: easy

Дано корневое дерево, верните все пути от корня до листа в любом порядке.

Лист — это узел без детей.

Пример:

Input: root = [1,2,3,null,5]
Output: ["1->2->5","1->3"]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Если текущий узел не является null, добавьте его значение к текущему пути.
Если текущий узел является листом (не имеет дочерних узлов), добавьте текущий путь в список путей. Если текущий узел не является листом, добавьте "->" к текущему пути и рекурсивно вызовите функцию для левого и правого дочерних узлов.

2️⃣Начните с корневого узла, пустого пути и пустого списка путей.

3️⃣Верните список всех путей от корня до листа.

😎 Решение:

class Solution:
    def construct_paths(self, root: TreeNode, path: str, paths: List[str]):
        if root:
            path += str(root.val)
            if not root.left and not root.right:
                paths.append(path)
            else:
                path += "->"
                self.construct_paths(root.left, path, paths)
                self.construct_paths(root.right, path, paths)

    def binaryTreePaths(self, root: TreeNode) -> List[str]:
        paths = []
        self.construct_paths(root, "", paths)
        return paths

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 910. Smallest Range II
Сложность: medium

Вам дан целочисленный массив nums и целое число k. Для каждого индекса i, где 0 <= i < nums.length, измените nums[i] на nums[i] + k или nums[i] - k. Оценка nums - это разница между максимальным и минимальным элементами в nums. Верните минимальную оценку nums после изменения значений в каждом индексе.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортировать массив nums.

2⃣Рассчитать начальную разницу между максимальным и минимальным элементами.

3⃣Пройтись по всем элементам массива, пытаясь минимизировать разницу, изменяя текущий элемент на +k и -k и вычисляя новые максимальные и минимальные значения массива.

😎 Решение:

def smallestRangeII(nums, k):
    nums.sort()
    n = len(nums)
    min_val, max_val = nums[0], nums[-1]
    result = max_val - min_val

    for i in range(n - 1):
        high = max(nums[i] + k, max_val - k)
        low = min(nums[i + 1] - k, min_val + k)
        result = min(result, high - low)
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1065. Index Pairs of a String
Сложность: easy

Дана строка text и массив строк words, верните массив всех пар индексов [i, j], таких что подстрока text[i...j] находится в words.

Верните пары [i, j] в отсортированном порядке (то есть отсортируйте их по первой координате, а в случае совпадения сортируйте их по второй координате).

Пример:

Input: text = "thestoryofleetcodeandme", words = ["story","fleet","leetcode"]
Output: [[3,7],[9,13],[10,17]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживайте хэш-набор слов.

2⃣Итерируйте i от 0 до text.length-1. Итерируйте j от i до text.length-1. Если подстрока text[i...j] принадлежит хэш-набору слов, добавьте пару [i, j] в ответ.

3⃣Верните ответ.

😎 Решение:

class Solution:
    def indexPairs(self, text: str, words: List[str]) -> List[List[int]]:
        wordsSet = set(words)
        ans = []
        
        for i in range(len(text)):
            for j in range(i, len(text)):
                if text[i:j+1] in wordsSet:
                    ans.append([i, j])
        
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1272. Remove Interval
Сложность: medium

Множество вещественных чисел можно представить как объединение нескольких несовпадающих интервалов, где каждый интервал имеет вид [a, b). Вещественное число x входит в множество, если один из его интервалов [a, b) содержит x (то есть a <= x < b). Вам дан отсортированный список непересекающихся интервалов, представляющих множество вещественных чисел, как описано выше, где intervals[i] = [ai, bi] представляет интервал [ai, bi). Вам также дан еще один интервал toBeRemoved. Верните набор вещественных чисел с интервалом toBeRemoved, удаленным из intervals. Другими словами, верните набор вещественных чисел, каждый x в котором находится в интервале, но не в toBeRemoved. Вашим ответом должен быть отсортированный список непересекающихся интервалов, как описано выше.

Пример:

Input: intervals = [[0,2],[3,4],[5,7]], toBeRemoved = [1,6]
Output: [[0,1],[6,7]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Итерируйтесь по каждому интервалу в списке intervals.

2⃣Для каждого интервала, проверяйте пересечения с toBeRemoved и обновляйте список результатов.

3⃣Добавляйте непересекающиеся части текущего интервала в результат.

😎 Решение:

def removeInterval(intervals, toBeRemoved):
    result = []
    for start, end in intervals:
        if start < toBeRemoved[0]:
            result.append([start, min(end, toBeRemoved[0])])
        if end > toBeRemoved[1]:
            result.append([max(start, toBeRemoved[1]), end])
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 336. Palindrome Pairs
Сложность: hard

Вам дан массив уникальных строк words, индексируемый с 0.

Пара палиндромов — это пара целых чисел (i, j), таких что:
0 <= i, j < words.length,
i != j, и
words[i] + words[j] (конкатенация двух строк) является палиндромом.
Верните массив всех пар палиндромов из слов.

Вы должны написать алгоритм с временной сложностью O(сумма длин всех слов в words).

Пример:

Input: words = ["abcd","dcba","lls","s","sssll"]
Output: [[0,1],[1,0],[3,2],[2,4]]
Explanation: The palindromes are ["abcddcba","dcbaabcd","slls","llssssll"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация и подготовка данных:
Создайте структуру для хранения результатов (список пар индексов).
Создайте словарь для хранения слов и их индексов, чтобы ускорить поиск.

2⃣ Итерация по всем парам слов и проверка:
Пройдите по всем парам слов в массиве words, используя два вложенных цикла.
Для каждой пары слов проверяйте, образуют ли они палиндром при конкатенации. Это делается путем объединения строк и проверки, равна ли объединенная строка своей обратной версии.

3⃣ Добавление найденных пар в результат:
Если проверка на палиндром проходит, добавьте текущую пару индексов в список результатов.
Верните итоговый список всех найденных пар.

😎 Решение:

class Solution:
    def palindromePairs(self, words: List[str]) -> List[List[int]]:
        pairs = []
        
        for i in range(len(words)):
            for j in range(len(words)):
                if i == j:
                    continue
                combined = words[i] + words[j]
                if combined == combined[::-1]:
                    pairs.append([i, j])
        
        return pairs

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 378. Kth Smallest Element in a Sorted Matrix
Сложность: medium

Дана матрица размером n x n, где каждая строка и каждый столбец отсортированы в порядке возрастания. Верните k-й наименьший элемент в матрице.

Заметьте, что это k-й наименьший элемент в отсортированном порядке, а не k-й уникальный элемент.

Вы должны найти решение с использованием памяти лучше, чем O(n²).

Пример:

Input: matrix = [[-5]], k = 1
Output: -5

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать мин-кучу H. В нашем решении мы будем рассматривать каждую строку как отдельный список. Поскольку столбцы также отсортированы, мы можем рассматривать каждый столбец как отдельный список.

2⃣Взять первые элементы из min(N, K) строк, где N представляет количество строк, и добавить каждый из этих элементов в кучу. Важно знать, к какой строке и столбцу принадлежит элемент, чтобы в дальнейшем перемещаться по соответствующему списку.

3⃣Мин-куча будет содержать тройки информации (значение, строка, столбец). Куча будет упорядочена по значениям, и мы будем использовать номера строк и столбцов для добавления следующего элемента, если текущий элемент будет удален из кучи.

😎 Решение:

import heapq

class Solution:
    def kthSmallest(self, matrix: List[List[int]], k: int) -> int:
        
        N = len(matrix)
                minHeap = []
        for r in range(min(k, N)):
            
            minHeap.append((matrix[r][0], r, 0))
        
        heapq.heapify(minHeap)    
        
        while k:
            
            element, r, c = heapq.heappop(minHeap)
            
            if c < N - 1:
                heapq.heappush(minHeap, (matrix[r][c+1], r, c+1))
            
            k -= 1
        
        return element

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1043. Partition Array for Maximum Sum
Сложность: medium

Если задан целочисленный массив arr, разбейте его на (смежные) подмассивы длины не более k. После разбиения значения каждого подмассива меняются так, чтобы стать максимальным значением этого подмассива. Верните наибольшую сумму заданного массива после разбиения. Тестовые примеры генерируются таким образом, чтобы ответ умещался в 32-битное целое число.

Пример:

Input: arr = [1,15,7,9,2,5,10], k = 3
Output: 84

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создаем массив dp, где dp[i] будет хранить наибольшую сумму подмассива, заканчивающегося в позиции i.

2⃣Заполнение массива dp:
Проходим по массиву arr и для каждой позиции i пытаемся разбить подмассив длины до k и обновить dp[i] с максимальной возможной суммой.

3⃣Поддержание максимального значения в подмассиве:
Для каждого подмассива длины 1 до k, вычисляем максимальное значение в этом подмассиве и обновляем dp[i].

😎 Решение:

def maxSumAfterPartitioning(arr, k):
    n = len(arr)
    dp = [0] * n

    for i in range(n):
        max_val = 0
        for j in range(1, k + 1):
            if i - j + 1 >= 0:
                max_val = max(max_val, arr[i - j + 1])
                if i - j >= 0:
                    dp[i] = max(dp[i], dp[i - j] + max_val * j)
                else:
                    dp[i] = max(dp[i], max_val * j)

    return dp[-1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний