Задача: 250. Count Univalue Subtrees
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева, верните количество поддеревьев с одинаковыми значениями.

Поддерево с одинаковыми значениями означает, что все узлы поддерева имеют одно и то же значение.

Пример:

Input: root = [5,1,5,5,5,null,5]
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Создайте целочисленную переменную count для подсчета количества поддеревьев с одинаковыми значениями. Инициализируйте её значением 0.

2️⃣Выполните обход в глубину (DFS) для данного бинарного дерева. Выполните dfs(root), где dfs — это рекурсивный метод, который принимает узел TreeNode в качестве параметра, от которого начинается обход. Метод возвращает логическое значение, указывающее, является ли поддерево, укоренённое в этом узле, поддеревом с одинаковыми значениями. Выполните следующие действия в этом методе: Если узел равен null, верните true. Рекурсивно проверьте, образует ли левый потомок поддерево с одинаковыми значениями. Выполните isLeftUniValue = dfs(node.left). Рекурсивно проверьте, образует ли правый потомок поддерево с одинаковыми значениями. Выполните isRightUniValue = dfs(node.right). Если оба потомка образуют поддеревья с одинаковыми значениями, т.е. isLeftUniValue && isRightUniValue равно true, сравните значения потомков узла со значением самого узла. Если левый потомок существует и node.left.val != node.val, верните false, так как значения не совпадают и мы не имеем поддерева с одинаковыми значениями. Аналогично, если правый потомок существует и node.right.val != node.val, верните false. В противном случае, увеличьте count на 1 и верните true. В противном случае, одно или оба поддерева потомков не образуют поддеревья с одинаковыми значениями, поэтому дерево, укоренённое в node, также не может быть таким поддеревом. Верните false.

3️⃣Верните count.

😎 Решение:

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

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

    def dfs(self, node):
        if not node:
            return True
        
        isLeftUniValue = self.dfs(node.left)
        isRightUniValue = self.dfs(node.right)
        
        if isLeftUniValue and isRightUniValue:
            if node.left and node.left.val != node.val:
                return False
            if node.right and node.right.val != node.val:
                return False
            self.count += 1
            return True
        return False

    def countUnivalSubtrees(self, root):
        self.dfs(root)
        return self.count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 780. Reaching Points
Сложность: hard

Даны четыре целых числа sx, sy, tx и ty, верните true, если возможно преобразовать точку (sx, sy) в точку (tx, ty) с помощью некоторых операций, иначе верните false.

Допустимая операция для некоторой точки (x, y) заключается в преобразовании её либо в (x, x + y), либо в (x + y, y).

Пример:

Input: sx = 1, sy = 1, tx = 3, ty = 5
Output: true
Explanation:
One series of moves that transforms the starting point to the target is:
(1, 1) -> (1, 2)
(1, 2) -> (3, 2)
(3, 2) -> (3, 5)

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Повторно вычитайте меньшее из {tx, ty} из большего из {tx, ty}.

2⃣Продолжайте вычитание, пока tx и ty больше или равны sx и sy соответственно.

3⃣Ответ будет true, если и только если в конечном итоге мы достигнем точки sx, sy.

😎 Решение:

class Solution:
    def reachingPoints(self, sx: int, sy: int, tx: int, ty: int) -> bool:
        while tx >= sx and ty >= sy:
            if sx == tx and sy == ty:
                return True
            if tx > ty:
                tx -= ty
            else:
                ty -= tx
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 863. All Nodes Distance K in Binary Tree
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева, значение целевого узла target и целое число k. Верните массив значений всех узлов, которые находятся на расстоянии k от целевого узла.

Ответ можно вернуть в любом порядке.

Пример:

Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, k = 2
Output: [7,4,1]
Explanation: The nodes that are a distance 2 from the target node (with value 5) have values 7, 4, and 1.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите рекурсивную функцию add_parent(cur, parent), чтобы рекурсивно добавлять указатель на родителя к узлу cur. Если cur не пустой, добавьте указатель на parent: cur.parent = parent. Затем рекурсивно вызовите add_parent для левого и правого детей cur: add_parent(cur.left, cur) и add_parent(cur.right, cur). Вызовите add_parent(root, None), чтобы добавить все указатели на родителей (корневой узел не имеет родителя).

2⃣Инициализируйте пустой массив answer и пустое множество visited. Определите рекурсивную функцию dfs(cur, distance) для поиска всех узлов на расстоянии k от узла target. Если cur пустой или уже был посещён, вернитесь. Добавьте cur в visited, чтобы его не посещали повторно. Если distance = k, добавьте cur в answer и вернитесь.

3⃣Рекурсивно вызовите dfs для детей и родителя cur. Вызовите dfs(target, 0), чтобы найти все узлы на расстоянии k. Верните answer после завершения DFS.

😎 Решение:

class Solution:
    def distanceK(self, root, target, k):
        def add_parent(cur, parent):
            if cur:
                cur.parent = parent
                add_parent(cur.left, cur)
                add_parent(cur.right, cur)
        add_parent(root, None)
        
        answer = []
        visited = set()
        def dfs(cur, distance):
            if not cur or cur in visited:
                return
            visited.add(cur)
            if distance == 0:
                answer.append(cur.val)
                return
            dfs(cur.parent, distance - 1)
            dfs(cur.left, distance - 1)
            dfs(cur.right, distance - 1)
            
        dfs(target, k)
        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 377. Combination Sum IV
Сложность: medium

Дан массив различных целых чисел nums и целое число target. Верните количество возможных комбинаций, которые в сумме дают target.

Тестовые случаи сгенерированы так, что ответ помещается в 32-битное целое число.

Пример:

Input: nums = [9], target = 3
Output: 0

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣В этом подходе мы начнем со стратегии сверху вниз, которая, пожалуй, более интуитивна. Как следует из названия, стратегия сверху вниз начинается с исходных данных, и затем мы рекурсивно уменьшаем входные данные до меньшего масштаба, пока не достигнем уровней, которые больше невозможно разбить.

2⃣Из-за рекурсивной природы формулы мы можем напрямую перевести формулу в рекурсивную функцию.

3⃣Здесь, соответственно, мы определяем рекурсивную функцию под названием combs(remain), которая возвращает количество комбинаций, где каждая комбинация в сумме дает значение remain.

😎 Решение:

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

    def combinationSum4(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        return self.combs(nums, target)

    def combs(self, nums: List[int], remain: int) -> int:
        if remain == 0:
            return 1
        if remain in self.memo:
            return self.memo[remain]

        result = 0
        for num in nums:
            if remain - num >= 0:
                result += self.combs(nums, remain - num)
        
        self.memo[remain] = result
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1189. Maximum Number of Balloons
Сложность: easy

Дана строка text. Вы хотите использовать символы строки text, чтобы сформировать как можно больше экземпляров слова "balloon".

Каждый символ строки text можно использовать не более одного раза. Верните максимальное количество экземпляров, которые можно сформировать.

Пример:

Input: text = "nlaebolko"
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчитайте количество появлений каждого символа 'b', 'a', 'l', 'o', 'n' в строке text.

2⃣Вычислите потенциал для каждого символа: для 'b' и 'a' потенциал равен количеству их появлений, для 'l' и 'o' потенциал равен количеству их появлений, деленному на 2, а для 'n' потенциал равен количеству его появлений.

3⃣Найдите символ с наименьшим потенциалом среди 'b', 'a', 'l', 'o', 'n', который ограничивает количество возможных слов "balloon", и верните это значение.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxNumberOfBalloons(self, text: str) -> int:
        bCount = 0
        aCount = 0
        lCount = 0
        oCount = 0
        nCount = 0

        for char in text:
            if char == 'b':
                bCount += 1
            elif char == 'a':
                aCount += 1
            elif char == 'l':
                lCount += 1
            elif char == 'o':
                oCount += 1
            elif char == 'n':
                nCount += 1

        lCount = lCount // 2
        oCount = oCount // 2

        return min(bCount, aCount, lCount, oCount, nCount)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 348. Design Tic-Tac-Toe
Сложность: medium

Предположим, что следующие правила относятся к игре в крестики-нолики на доске размером n x n между двумя игроками:

Ход гарантированно является допустимым и делается на пустом поле.
Как только достигается выигрышное условие, дальнейшие ходы запрещены.
Игрок, который успешно размещает n своих меток в горизонтальном, вертикальном или диагональном ряду, выигрывает игру.
Реализуйте класс TicTacToe:

TicTacToe(int n) Инициализирует объект с размером доски n.
int move(int row, int col, int player) Указывает, что игрок с идентификатором player делает ход в ячейке (row, col) на доске. Ход гарантированно является допустимым, и два игрока ходят по очереди. Возвращает:
0, если после хода победителя нет.
1, если после хода игрок 1 является победителем.
2, если после хода игрок 2 является победителем.

Пример:

Input
["TicTacToe", "move", "move", "move", "move", "move", "move", "move"]
[[3], [0, 0, 1], [0, 2, 2], [2, 2, 1], [1, 1, 2], [2, 0, 1], [1, 0, 2], [2, 1, 1]]
Output
[null, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создайте массивы rows и cols для отслеживания количества маркеров в каждой строке и столбце соответственно.
Создайте переменные diagonal и antiDiagonal для отслеживания количества маркеров на главной и побочной диагоналях соответственно.
Инициализируйте размер доски n.

2⃣Выполнение хода:
Увеличьте счетчики в rows, cols, diagonal и antiDiagonal в зависимости от текущего хода.
Если текущий ход игрока попадает на диагонали, обновите соответствующие переменные diagonal и antiDiagonal.

3⃣Проверка победы:
Проверьте, достиг ли один из счетчиков в rows, cols, diagonal или antiDiagonal значения n (размер доски). Если да, верните идентификатор игрока как победителя.
Если ни одно из условий победы не выполнено, верните 0, что означает отсутствие победителя после текущего хода.

😎 Решение:

class TicTacToe:
    def __init__(self, n: int):
        self.n = n
        self.rows = [0] * n
        self.cols = [0] * n
        self.diagonal = 0
        self.anti_diagonal = 0

    def move(self, row: int, col: int, player: int) -> int:
        add = 1 if player == 1 else -1

        self.rows[row] += add
        self.cols[col] += add
        if row == col:
            self.diagonal += add
        if row + col == self.n - 1:
            self.anti_diagonal += add

        if (abs(self.rows[row]) == self.n or
            abs(self.cols[col]) == self.n or
            abs(self.diagonal) == self.n or
            abs(self.anti_diagonal) == self.n):
            return player

        return 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 538. Convert BST to Greater Tree
Сложность: medium

Дано корень бинарного дерева поиска (BST), преобразуйте его в дерево, в котором каждый ключ исходного BST изменен на исходный ключ плюс сумму всех ключей, больших исходного ключа в BST.

Напоминаем, что бинарное дерево поиска — это дерево, удовлетворяющее следующим условиям:

Левое поддерево узла содержит только узлы с ключами, меньшими ключа узла.
Правое поддерево узла содержит только узлы с ключами, большими ключа узла.
И левое, и правое поддеревья также должны быть бинарными деревьями поиска.

Пример:

Input: root = [4,1,6,0,2,5,7,null,null,null,3,null,null,null,8]
Output: [30,36,21,36,35,26,15,null,null,null,33,null,null,null,8]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживаем глобальное состояние, чтобы каждая рекурсивная функция могла получать и изменять текущую сумму. Проверяем существование текущего узла, рекурсивно обрабатываем правое поддерево.

2⃣Посещаем текущий узел, обновляем его значение и общую сумму.

3⃣Рекурсивно обрабатываем левое поддерево.

😎 Решение:

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

    def convertBST(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if root:
            self.convertBST(root.right)
            self.sum += root.val
            root.val = self.sum
            self.convertBST(root.left)
        return root

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 830. Positions of Large Groups
Сложность: easy

В строке s из строчных букв эти буквы образуют последовательные группы одного и того же символа.
Например, строка s = "abbxxxxzyy" имеет группы "a", "bb", "xxxx", "z" и "yy".
Группа идентифицируется интервалом [start, end], где start и end обозначают начальный и конечный индексы (включительно) группы. В приведенном выше примере "xxxx" имеет интервал [3,6].
Группа считается большой, если в ней 3 или более символов.

Верните интервалы каждой большой группы, отсортированные в порядке возрастания начального индекса.

Пример:

Input: s = "abcdddeeeeaabbbcd"
Output: [[3,5],[6,9],[12,14]]
Explanation: The large groups are "ddd", "eeee", and "bbb".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживайте указатели i и j, где i <= j. Указатель i представляет начало текущей группы, а j будет инкрементироваться вперед, пока не достигнет конца группы.

2⃣Когда j достигнет конца строки или S[j] != S[j+1], у нас будет группа [i, j]. Если длина группы больше или равна 3, добавьте её в результат.

3⃣Обновите i = j + 1 и начните новую группу.

😎 Решение:

class Solution:
    def largeGroupPositions(self, S: str):
        ans = []
        i, N = 0, len(S)

        for j in range(N):
            if j == N - 1 or S[j] != S[j + 1]:
                if j - i + 1 >= 3:
                    ans.append([i, j])
                i = j + 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 670. Maximum Swap
Сложность: medium

Дано целое число num. Вы можете поменять местами две цифры не более одного раза, чтобы получить число с наибольшим значением.

Верните число с наибольшим значением, которое можно получить.

Пример:

Input: num = 2736
Output: 7236
Explanation: Swap the number 2 and the number 7.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраняем кандидатов как списки длины len(num). Для каждой пары позиций (i, j) выполняем обмен цифр, записываем кандидата, если он больше текущего ответа, затем возвращаем цифры обратно.

2⃣Проверяем, что не добавили ведущий ноль. Фактически, проверять это не нужно, так как изначальное число его не содержит.

3⃣Возвращаем максимальное значение из всех кандидатов.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximumSwap(self, num: int) -> int:
        A = list(str(num))
        ans = A[:]
        for i in range(len(A)):
            for j in range(i + 1, len(A)):
                A[i], A[j] = A[j], A[i]
                for k in range(len(A)):
                    if A[k] != ans[k]:
                        if A[k] > ans[k]:
                            ans = A[:]
                        break
                A[i], A[j] = A[j], A[i]
        return int(''.join(ans))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1481. Least Number of Unique Integers after K Removals
Сложность: medium

Дан массив целых чисел arr и целое число k. Найдите минимальное количество уникальных целых чисел после удаления ровно k элементов.

Пример:

Input: arr = [5,5,4], k = 1
Output: 1
Explanation: Remove the single 4, only 5 is left.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и построение частотного массива:
Создайте хеш-таблицу для отслеживания частот элементов массива arr.
Итеративно увеличивайте частоту элементов в хеш-таблице.

2⃣Сортировка и удаление элементов:
Создайте массив частот и заполните его значениями из хеш-таблицы.
Отсортируйте массив частот.
Инициализируйте переменную для отслеживания числа удаленных элементов и итеративно добавляйте частоты, пока количество удаленных элементов не превысит k.

3⃣Возвращение результата:
Если количество удаленных элементов превысило k, верните оставшееся количество уникальных элементов.
Если все элементы были удалены, верните 0.

😎 Решение:

class Solution:
    def findLeastNumOfUniqueInts(self, arr, k):
        from collections import Counter
        freq_map = Counter(arr)
        frequencies = sorted(freq_map.values())
        
        elements_removed = 0
        for i, freq in enumerate(frequencies):
            elements_removed += freq
            if elements_removed > k:
                return len(frequencies) - i
        
        return 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 523. Continuous Subarray Sum
Сложность: medium

Дан целочисленный массив nums и целое число k. Верните true, если в nums есть хорошая подмассив, или false в противном случае.

Хороший подмассив — это подмассив, который:

имеет длину не менее двух, и
сумма элементов подмассива является кратной k.
Учтите:

Подмассив — это непрерывная часть массива.
Целое число x является кратным k, если существует целое число n такое, что x = n * k. Число 0 всегда является кратным k.

Пример:

Input: nums = [23,2,4,6,7], k = 6
Output: true
Explanation: [2, 4] is a continuous subarray of size 2 whose elements sum up to 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте целое число prefixMod = 0 и хеш-таблицу modSeen. Инициализируйте modSeen[0] значением -1, чтобы учесть начальное значение prefixMod.

2⃣Итеративно пройдите по всем элементам массива nums.

3⃣Вычислите prefixMod как (prefixMod + nums[i]) % k. Если prefixMod существует в хеш-таблице: Если размер самого длинного подмассива с модулем k составляет не менее 2, верните true. Если prefixMod не существует в хеш-таблице: Установите modSeen[prefixMod] = i. Если после завершения итерации не найден хороший подмассив, верните false.

😎 Решение:

class Solution:
    def checkSubarraySum(self, nums, k):
        prefix_mod = 0
        mod_seen = {0: -1}

        for i in range(len(nums)):
            prefix_mod = (prefix_mod + nums[i]) % k

            if prefix_mod in mod_seen:
                if i - mod_seen[prefix_mod] > 1:
                    return True
            else:
                mod_seen[prefix_mod] = i

        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 437. Path Sum III
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева и целое число targetSum, вернуть количество путей, где сумма значений вдоль пути равна targetSum.

Путь не обязательно должен начинаться или заканчиваться в корне или на листе, но он должен идти вниз (т.е. перемещаться только от родительских узлов к дочерним).

Пример:

Input: root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,1], targetSum = 8
Output: 3
Explanation: The paths that sum to 8 are shown.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируем счетчик путей в дереве count = 0 и хеш-таблицу h, где ключ - это префиксная сумма, а значение - сколько раз она встречалась. Выполним рекурсивный обход дерева в порядке preorder: узел -> левый -> правый. Функция preorder(node: TreeNode, curr_sum: int) принимает два аргумента: узел дерева и префиксную сумму перед этим узлом. Чтобы запустить рекурсию, вызовем preorder(root, 0).

2⃣Сначала обновим текущую префиксную сумму, добавив значение текущего узла: curr_sum += node.val. Теперь можно обновить счетчик. Рассмотрим две ситуации. В первой ситуации путь в дереве с целевой суммой начинается с корня. Это означает, что текущая префиксная сумма равна целевой сумме curr_sum == k, поэтому увеличиваем счетчик на 1: count += 1. Во второй ситуации путь с целевой суммой начинается где-то ниже. Это означает, что нужно добавить к счетчику количество раз, когда мы видели префиксную сумму curr_sum - target: count += h[curr_sum - target].

3⃣Логика проста: текущая префиксная сумма - это curr_sum, а несколько элементов назад префиксная сумма была curr_sum - target. Все элементы между ними суммируются до curr_sum - (curr_sum - target) = target. Теперь обновим хеш-таблицу: h[curr_sum] += 1. Проанализируем левое и правое поддеревья: preorder(node.left, curr_sum), preorder(node.right, curr_sum). После обработки текущего поддерева удалим текущую префиксную сумму из хеш-таблицы, чтобы не смешивать параллельные поддеревья: h[curr_sum] -= 1. Когда обход в порядке preorder завершен, счетчик обновлен. Вернем его.

😎 Решение:

class Solution:
    def pathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> int:
        def preorder(node: TreeNode, curr_sum) -> None:
            nonlocal count
            if not node:
                return 
            curr_sum += node.val
            if curr_sum == k:
                count += 1
            count += h[curr_sum - k]
            h[curr_sum] += 1
            preorder(node.left, curr_sum)
            preorder(node.right, curr_sum)
            h[curr_sum] -= 1
            
        count, k = 0, sum
        h = defaultdict(int)
        preorder(root, 0)
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 737. Sentence Similarity II
Сложность: medium

Мы можем представить предложение в виде массива слов, например, предложение "I am happy with leetcode" можно представить как arr = ["I", "am",happy", "with", "leetcode"].

Даны два предложения sentence1 и sentence2, каждое из которых представлено в виде массива строк, и массив пар строк similarPairs, где similarPairs[i] = [xi, yi] указывает, что два слова xi и yi похожи. Возвращается true, если предложения sentence1 и sentence2 похожи, или false, если они не похожи. Два предложения похожи, если: у них одинаковая длина (т.е, Заметьте, что слово всегда похоже само на себя, также обратите внимание, что отношение сходства является транзитивным. Например, если слова a и b похожи, а слова b и c похожи, то a и c похожи.

Пример:

Input: sentence1 = ["great","acting","skills"], sentence2 = ["fine","drama","talent"], similarPairs = [["great","good"],["fine","good"],["drama","acting"],["skills","talent"]]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверить, одинаковой ли длины предложения sentence1 и sentence2. Если нет, вернуть false.

2⃣Построить граф схожести слов с использованием словаря.

3⃣Использовать поиск в глубину (DFS) для проверки транзитивной схожести слов в предложениях.

😎 Решение:

def areSentencesSimilar(sentence1, sentence2, similarPairs):
    if len(sentence1) != len(sentence2):
        return False
    
    graph = {}
    for x, y in similarPairs:
        if x not in graph:
            graph[x] = []
        if y not in graph:
            graph[y] = []
        graph[x].append(y)
        graph[y].append(x)
    
    def dfs(word1, word2, visited):
        if word1 == word2:
            return True
        visited.add(word1)
        for neighbor in graph.get(word1, []):
            if neighbor not in visited and dfs(neighbor, word2, visited):
                return True
        return False
    
    for w1, w2 in zip(sentence1, sentence2):
        if w1 != w2 and not dfs(w1, w2, set()):
            return False
    
    return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 487. Max Consecutive Ones II
Сложность: medium

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

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

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

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

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

😎 Решение:

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1168. Optimize Water Distribution in a Village
Сложность: hard

В деревне есть n домов. Мы хотим обеспечить все дома водой, строя колодцы и прокладывая трубы.

Для каждого дома i мы можем либо построить колодец внутри него непосредственно с затратами wells[i - 1] (обратите внимание на -1 из-за нумерации с нуля), либо провести воду из другого колодца с помощью трубы. Затраты на прокладку труб между домами даны в массиве pipes, где каждый pipes[j] = [house1j, house2j, costj] представляет собой стоимость соединения дома house1j и дома house2j с помощью трубы. Соединения двунаправленные, и между одними и теми же домами могут быть несколько допустимых соединений с разными затратами.

Верните минимальные оhttps://leetcode.com/problems/optimize-water-distribution-in-a-village/Figures/1168/PrimAlgDemo.gifбщие затраты на обеспечение всех домов водой.

Пример:

Input: n = 3, wells = [1,2,2], pipes = [[1,2,1],[2,3,1]]
Output: 3
Explanation: The image shows the costs of connecting houses using pipes.
The best strategy is to build a well in the first house with cost 1 and connect the other houses to it with cost 2 so the total cost is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Представление графа: Постройте список смежности для представления графа, где вершины и ребра соответствуют домам и трубам. Список смежности можно представить в виде списка списков или словаря списков.

2⃣Набор для вершин: Используйте набор для поддержания всех вершин, добавленных в окончательное минимальное остовное дерево (MST) во время его построения. С помощью набора можно определить, была ли вершина уже добавлена или нет.

3⃣Очередь с приоритетом (куча): Используйте кучу для реализации жадной стратегии. На каждом шаге определяйте лучшее ребро для добавления на основе стоимости его добавления в дерево. Куча позволяет извлекать минимальный элемент за константное время и удалять минимальный элемент за логарифмическое время. Это идеально подходит для нашей задачи повторного нахождения ребра с наименьшей стоимостью.

😎 Решение:

import heapq

class Solution:
    def minCostToSupplyWater(self, n: int, wells: List[int], pipes: List[List[int]]) -> int:
        graph = [[] for _ in range(n + 1)]
        minHeap = []
        
        for i, cost in enumerate(wells):
            graph[0].append((cost, i + 1))
            heapq.heappush(minHeap, (cost, i + 1))
        
        for pipe in pipes:
            house1, house2, cost = pipe
            graph[house1].append((cost, house2))
            graph[house2].append((cost, house1))
        
        mstSet = set([0])
        totalCost = 0
        
        while len(mstSet) < n + 1:
            cost, nextHouse = heapq.heappop(minHeap)
            if nextHouse in mstSet:
                continue
            mstSet.add(nextHouse)
            totalCost += cost
            for edge in graph[nextHouse]:
                if edge[1] not in mstSet:
                    heapq.heappush(minHeap, edge)
        
        return totalCost

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 164. Maximum Gap
Сложность: medium

Дан массив целых чисел nums. Верните максимальную разницу между двумя последовательными элементами в его отсортированной форме. Если массив содержит менее двух элементов, верните 0. Необходимо написать алгоритм, который работает за линейное время и использует линейное дополнительное пространство.

Пример:

Input: nums = [3,6,9,1]
Output: 3
Explanation: The sorted form of the array is [1,3,6,9], either (3,6) or (6,9) has the maximum difference 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация: Определите минимальное и максимальное значения в массиве для расчета возможного максимального интервала (разрыва) между элементами в идеально распределенном массиве. Вычислите размер ведра (bucket size), необходимый для размещения всех элементов массива так, чтобы если массив был равномерно распределен, каждый ведер должен содержать хотя бы один элемент. Размер ведра = (max_value - min_value) / (количество элементов - 1).

2️⃣Размещение элементов в ведрах: Создайте ведра для хранения минимальных и максимальных значений каждого ведра. Используйте формулу для распределения каждого элемента в соответствующем ведре на основе его значения. Игнорируйте пустые ведра при расчете максимального интервала.

3️⃣Вычисление максимального интервала: Пройдите через ведра и вычислите максимальный интервал, сравнивая минимальное значение текущего непустого ведра с максимальным значением предыдущего непустого ведра. Максимальный интервал будет наибольшей разницей между "минимальными" и "максимальными" значениями последовательных непустых ведер.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximumGap(self, nums):
        if (
            nums is None or len(nums) < 2
        ): 
            return 0

        nums.sort()  
        maxGap = 0

        for i in range(len(nums) - 1):
            maxGap = max(nums[i + 1] - nums[i], maxGap)

        return maxGap

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1323. Maximum 69 Number
Сложность: easy

Дано положительное целое число num, состоящее только из цифр 6 и 9.

Верните максимальное число, которое можно получить, изменив не более одной цифры (6 становится 9, а 9 становится 6).

Пример:

Input: num = 9669
Output: 9969
Explanation: 
Changing the first digit results in 6669.
Changing the second digit results in 9969.
Changing the third digit results in 9699.
Changing the fourth digit results in 9666.
The maximum number is 9969.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуйте входное целое число num в итерируемый и изменяемый объект num_obj.

2⃣Пройдитесь по num_obj и, если найдете цифру 6, замените её на 9 и прекратите итерацию.

3⃣Верните целое число, преобразованное из измененного num_obj.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximum69Number (self, num: int) -> int:
        num_str = list(str(num))
        for i in range(len(num_str)):
            if num_str[i] == '6':
                num_str[i] = '9'
                break
        return int(''.join(num_str))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 28. Find the Index of the First Occurrence in a String
Сложность: easy

Учитывая две строки, игла и стог сена, верните индекс первого вхождения иглы в стоге сена или -1, если игла не является частью стога сена.

Пример:

Input: haystack = "sadbutsad", needle = "sad"  
Output: 0  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Перебираем все возможные начальные позиции подстроки needle в строке haystack.

2️⃣Проверяем, совпадает ли подстрока haystack с needle на текущей позиции.

3️⃣Если совпадение найдено, возвращаем индекс начала подстроки, иначе возвращаем -1.

😎 Решение:

class Solution(object):  
    def strStr(self, haystack, needle):  
        for i in range(len(haystack) - len(needle) + 1):  
            if haystack[i : i+len(needle)] == needle:  
                return i  
        return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 716. Max Stack
Сложность: hard

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

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

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

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

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

😎 Решение:

class MaxStack:

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

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

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

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

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

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний