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

Задача: 1672. Richest Customer Wealth
Сложность: easy

Вам дан целочисленный массив размером m x n под названием accounts, где accounts[i][j] — это сумма денег, которую i-й клиент имеет в j-м банке. Верните богатство самого богатого клиента.

Богатство клиента — это сумма денег, которую он имеет во всех своих банковских счетах. Самый богатый клиент — это клиент, который имеет максимальное богатство.

Пример:

Input: accounts = [[1,2,3],[3,2,1]]
Output: 6
Explanation:
1st customer has wealth = 1 + 2 + 3 = 6
2nd customer has wealth = 3 + 2 + 1 = 6
Both customers are considered the richest with a wealth of 6 each, so return 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пройдите по всем клиентам в массиве accounts.

2⃣Для каждого клиента вычислите сумму денег на всех его банковских счетах и сравните её с максимальным богатством, найденным до этого момента.

3⃣Если текущее богатство больше максимального, обновите максимальное значение. Верните максимальное богатство.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximumWealth(self, accounts: List[List[int]]) -> int:
        maxWealthSoFar = 0
        
        for account in accounts:
            currCustomerWealth = sum(account)
            maxWealthSoFar = max(maxWealthSoFar, currCustomerWealth)
        
        return maxWealthSoFar

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 283. Move Zeroes
Сложность: easy

Дан целочисленный массив nums. Переместите все нули в конец массива, сохраняя относительный порядок ненулевых элементов.

Обратите внимание, что вы должны сделать это на месте, не создавая копию массива.

Пример:

Input: nums = [0,1,0,3,12]
Output: [1,3,12,0,0]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация указателей:
Инициализируйте два указателя: lastNonZeroFoundAt для отслеживания позиции последнего ненулевого элемента и cur для итерации по массиву.

2⃣Итерация и обмен элементами:
Итерируйтесь по массиву с помощью указателя cur.
Если текущий элемент ненулевой, поменяйте его местами с элементом, на который указывает lastNonZeroFoundAt, и продвиньте указатель lastNonZeroFoundAt.

3⃣Завершение итерации:
Повторяйте шаг 2 до конца массива. В итоге все нули будут перемещены в конец массива, сохраняя относительный порядок ненулевых элементов.

😎 Решение:

class Solution:
    def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:
        lastNonZeroFoundAt = 0
        for cur in range(len(nums)):
            if nums[cur] != 0:
                nums[lastNonZeroFoundAt], nums[cur] = nums[cur], nums[lastNonZeroFoundAt]
                lastNonZeroFoundAt += 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 623. Add One Row to Tree
Сложность: medium

Учитывая корень бинарного дерева и два целых числа val и depth, добавьте ряд узлов со значением val на заданную глубину depth. Обратите внимание, что корневой узел находится на глубине 1. Правило добавления таково: учитывая целое число depth, для каждого ненулевого узла дерева cur на глубине depth - 1 создайте два узла дерева со значением val в качестве левого поддерева корня cur и правого поддерева корня.
Оригинальное левое поддерево cur должно быть левым поддеревом нового корня левого поддерева. Оригинальное правое поддерево cur должно быть правым поддеревом нового корня правого поддерева. Если глубина == 1, то есть глубина - 1 вообще не существует, создайте узел дерева со значением val как новый корень всего оригинального дерева, а оригинальное дерево - левое поддерево нового корня.

Пример:

Input: root = [4,2,6,3,1,5], val = 1, depth = 2
Output: [4,1,1,2,null,null,6,3,1,5]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если depth равна 1, создайте новый корень со значением val и сделайте текущий корень левым поддеревом нового корня.

2⃣Используйте обход в ширину (BFS) для поиска всех узлов на глубине depth - 1.

3⃣Для каждого узла на глубине depth - 1, вставьте новые узлы со значением val в качестве левого и правого поддеревьев, сохраняя исходные поддеревья.

😎 Решение:

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

def addOneRow(root, val, depth):
    if depth == 1:
        return TreeNode(val, left=root)
    
    queue = [root]
    current_depth = 1
    
    while queue:
        if current_depth == depth - 1:
            for node in queue:
                node.left = TreeNode(val, left=node.left)
                node.right = TreeNode(val, right=node.right)
            break
        
        current_depth += 1
        next_queue = []
        for node in queue:
            if node.left:
                next_queue.append(node.left)
            if node.right:
                next_queue.append(node.right)
        queue = next_queue
    
    return root

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1248. Count Number of Nice Subarrays
Сложность: medium

Вам даны две строки s1 и s2 одинаковой длины, состоящие только из букв "x" и "y". Ваша задача - сделать эти две строки равными друг другу. Вы можете поменять местами любые два символа, принадлежащие разным строкам, что означает: поменять местами s1[i] и s2[j]. Верните минимальное количество обменов, необходимое для того, чтобы сделать s1 и s2 равными, или верните -1, если это невозможно сделать.

Пример:

Input: arr = [1,2]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуйте массив чисел nums, заменив все чётные числа на 0, а все нечётные числа на 1.

2⃣Используя технику скользящего окна (или двух указателей), найдите все подмассивы, содержащие ровно k единиц.

3⃣Подсчитайте количество таких подмассивов и верните этот результат.

😎 Решение:

def numberOfSubarrays(nums, k):
    def atMost(nums, k):
        count = 0
        left = 0
        res = 0
        for right in range(len(nums)):
            if nums[right] % 2 == 1:
                count += 1
            while count > k:
                if nums[left] % 2 == 1:
                    count -= 1
                left += 1
            res += right - left + 1
        return res
    return atMost(nums, k) - atMost(nums, k - 1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1114. Print in Order
Сложность: easy

Предположим, у нас есть класс:

public class Foo {
  public void first() { print("first"); }
  public void second() { print("second"); }
  public void third() { print("third"); }
}

Один и тот же экземпляр Foo будет передан трем разным потокам. Поток A вызовет first(), поток B вызовет second(), и поток C вызовет third(). Спроектируйте механизм и модифицируйте программу, чтобы гарантировать, что second() выполняется после first(), а third() выполняется после second().

Примечание:
Мы не знаем, как потоки будут планироваться в операционной системе, даже если числа в вводе подразумевают порядок выполнения. Формат ввода, который вы видите, в основном предназначен для обеспечения полноты наших тестов.

Пример:

Input: nums = [1,2,3]
Output: "firstsecondthird"
Explanation: There are three threads being fired asynchronously. The input [1,2,3] means thread A calls first(), thread B calls second(), and thread C calls third(). "firstsecondthird" is the correct output.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных:
Инициализируйте координационные переменные firstJobDone и secondJobDone, чтобы указать, что задания еще не выполнены.

2⃣Функция first():
В этой функции нет зависимости, поэтому можно сразу приступить к выполнению задания. В конце функции обновите переменную firstJobDone, чтобы указать, что первое задание выполнено.

3⃣Функции second() и third():
В функции second() проверьте статус firstJobDone. Если она не обновлена, подождите, иначе переходите к выполнению второго задания. В конце функции обновите переменную secondJobDone, чтобы отметить завершение второго задания.
В функции third() проверьте статус secondJobDone. Аналогично функции second(), подождите сигнала secondJobDone перед тем, как приступить к выполнению третьего задания.

😎 Решение:

from threading import Semaphore

class Foo:
    def __init__(self):
        self.firstJobDone = Semaphore(0)
        self.secondJobDone = Semaphore(0)

    def first(self, printFirst):
        printFirst()
        self.firstJobDone.release()

    def second(self, printSecond):
        self.firstJobDone.acquire()
        printSecond()
        self.secondJobDone.release()

    def third(self, printThird):
        self.secondJobDone.acquire()
        printThird()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 152. Maximum Product Subarray
Сложность: Medium

Дан массив целых чисел nums. Найдите подмассив, который имеет наибольший произведение, и верните это произведение.

Тестовые случаи созданы таким образом, что ответ поместится в 32-битное целое число.

Пример:

Input: nums = [2,3,-2,4]
Output: 6
Explanation: [2,3] has the largest product 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация: Если массив nums пуст, возвращаем 0, так как нет элементов для обработки. Инициализируем переменную result первым элементом массива, чтобы иметь начальную точку сравнения для нахождения максимального произведения.

2️⃣Перебор элементов: Используем вложенные циклы для обработки всех возможных подмассивов: Внешний цикл i начинается с начала массива и определяет начальную точку каждого подмассива. Внутренний цикл j начинается с индекса i и идет до конца массива, последовательно умножая элементы и расширяя рассматриваемый подмассив.

3️⃣Вычисление произведения и обновление результата: Для каждой итерации внутреннего цикла умножаем текущий элемент nums[j] на аккумулирующую переменную accu и проверяем, не стало ли текущее произведение больше максимального найденного до этого. Обновляем переменную result, если текущее произведение accu превышает текущее максимальное значение result.

😎 Решение:

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

        result = nums[0]

        for i in range(len(nums)):
            accu = 1
            for j in range(i, len(nums)):
                accu *= nums[j]
                result = max(result, accu)

        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 221. Maximal Square
Сложность: medium

Дана бинарная матрица размером m x n, заполненная 0 и 1. Найдите наибольший квадрат, содержащий только 1, и верните его площадь.

Пример:

Input: matrix = [["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1","1","1","1","1"],["1","0","0","1","0"]]
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать 1D массив dp с нулями, чтобы хранить промежуточные результаты для каждого столбца, а также переменные maxsqlen для максимальной длины квадрата и prev для предыдущего значения.

2⃣Пройти по каждому элементу матрицы. Если текущий элемент равен '1', обновить dp[j] по формуле dp[j]=min(dp[j−1],prev,dp[j])+1 и обновить maxsqlen. Если текущий элемент равен '0', установить dp[j] в 0. Обновить prev на значение dp[j] перед его изменением.

3⃣По завершении пройти по всем строкам и столбцам, вернуть квадрат maxsqlen как площадь наибольшего квадрата.

😎 Решение:

class Solution:
    def maximalSquare(self, matrix):
        rows = len(matrix)
        cols = len(matrix[0]) if rows > 0 else 0
        dp = [0] * (cols + 1)
        maxsqlen = 0
        prev = 0
        for i in range(1, rows + 1):
            for j in range(1, cols + 1):
                temp = dp[j]
                if matrix[i - 1][j - 1] == "1":
                    dp[j] = min(min(dp[j - 1], prev), dp[j]) + 1
                    maxsqlen = max(maxsqlen, dp[j])
                else:
                    dp[j] = 0
                prev = temp
        return maxsqlen * maxsqlen

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 410. Split Array Largest Sum
Сложность: easy

Учитывая целочисленный массив nums и целое число k, разбейте nums на k непустых подмассивов так, чтобы наибольшая сумма любого подмассива была минимальна. Верните минимизированную наибольшую сумму разбиения. Подмассив - это смежная часть массива.

Пример:

Input: nums = [7,2,5,10,8], k = 2
Output: 18

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите границы для бинарного поиска: минимальная сумма равна максимальному элементу массива, максимальная сумма равна сумме всех элементов массива.

2⃣Выполните бинарный поиск по этим границам. Для каждой средней суммы проверьте, можно ли разбить массив на k подмассивов, чтобы максимальная сумма подмассива не превышала эту среднюю сумму.

3⃣Если возможно разбить массив для данной средней суммы, уменьшите верхнюю границу. Если нет, увеличьте нижнюю границу. Повторяйте до тех пор, пока границы не сойдутся.

😎 Решение:

def splitArray(nums, k):
    def canSplit(nums, k, maxSum):
        currentSum = 0
        subarrays = 1
        for num in nums:
            if currentSum + num > maxSum:
                currentSum = num
                subarrays += 1
                if subarrays > k:
                    return False
            else:
                currentSum += num
        return True
    
    left, right = max(nums), sum(nums)
    while left < right:
        mid = (left + right) // 2
        if canSplit(nums, k, mid):
            right = mid
        else:
            left = mid + 1
    return left

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 366. Find Leaves of Binary Tree
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева, соберите узлы дерева следующим образом:
Соберите все листовые узлы.
Удалите все листовые узлы.
Повторяйте, пока дерево не станет пустым.

Пример:

Input: root = [1,2,3,4,5]
Output: [[4,5,3],[2],[1]]
Explanation:
[[3,5,4],[2],[1]] and [[3,4,5],[2],[1]] are also considered correct answers since per each level it does not matter the order on which elements are returned.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Реализовать функцию getHeight(node), которая будет вычислять высоту каждого узла в дереве с использованием рекурсивного обхода в глубину (post-order). Если узел является null, вернуть -1.

2⃣Сохранить пары (высота, значение) для всех узлов и отсортировать их по высоте.

3⃣Организовать узлы по высоте и вернуть результат.

😎 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.pairs = []

    def getHeight(self, node):
        if not node:
            return -1
        leftHeight = self.getHeight(node.left)
        rightHeight = self.getHeight(node.right)
        currHeight = max(leftHeight, rightHeight) + 1
        self.pairs.append((currHeight, node.val))
        return currHeight

    def findLeaves(self, root):
        self.getHeight(root)
        self.pairs.sort()
        solution = []
        currentHeight = -1
        for height, val in self.pairs:
            if height != currentHeight:
                solution.append([])
                currentHeight = height
            solution[-1].append(val)
        return solution

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 24. Swap Nodes in Pairs
Сложность: medium

Учитывая связанный список, поменяйте местами каждые два соседних узла и верните его голову. Вы должны решить проблему, не изменяя значения в узлах списка (т. е. изменять можно только сами узлы).

Пример:

Input: head = [1,2,3,4]  
Output: [2,1,4,3]  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Если в списке меньше двух узлов, возвращаем его как есть.

2️⃣Меняем местами первый и второй узлы, вызывая рекурсивно ту же функцию для оставшейся части списка.

3️⃣Повторяем процесс, пока не обработаем все пары узлов.

😎 Решение:

def swapPairs(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:  
    if not (head and head.next):  
        return head  
    head, head.next, head.next.next = head.next, head, self.swapPairs(head.next.next)  
    return head

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 738. Monotone Increasing Digits
Сложность: medium

Целое число имеет монотонно возрастающие цифры тогда и только тогда, когда каждая пара соседних цифр x и y удовлетворяет x <= y. Задав целое число n, верните наибольшее число, которое меньше или равно n с монотонно возрастающими цифрами.

Пример:

Input: n = 10
Output: 9

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуйте число в строку для удобства обработки.

2⃣Найдите позицию, где последовательность перестает быть монотонной.

3⃣Уменьшите соответствующую цифру и установите все последующие цифры в 9.

😎 Решение:

def monotoneIncreasingDigits(n):
    digits = list(str(n))
    mark = len(digits)
    
    for i in range(len(digits) - 1, 0, -1):
        if digits[i] < digits[i - 1]:
            mark = i
            digits[i - 1] = str(int(digits[i - 1]) - 1)
    
    for i in range(mark, len(digits)):
        digits[i] = '9'
    
    return int("".join(digits))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1122. Relative Sort Array
Сложность: easy

Даны два массива arr1 и arr2, элементы arr2 уникальны, и все элементы arr2 также присутствуют в arr1.

Отсортируйте элементы arr1 таким образом, чтобы относительный порядок элементов в arr1 был таким же, как в arr2. Элементы, которые не встречаются в arr2, должны быть размещены в конце arr1 в порядке возрастания.

Пример:

Input: arr1 = [2,3,1,3,2,4,6,7,9,2,19], arr2 = [2,1,4,3,9,6]
Output: [2,2,2,1,4,3,3,9,6,7,19]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и подсчёт:
Инициализируйте пустой массив result и массив remaining для хранения оставшихся элементов.
Создайте хеш-таблицу countMap для хранения количества вхождений каждого элемента из arr2 в arr1.

2⃣Заполнение countMap и remaining:
Пройдитесь по элементам arr1 и если элемент присутствует в countMap, увеличьте его счетчик. Если элемент не присутствует в arr2, добавьте его в remaining.

3⃣Формирование результирующего массива:
Пройдитесь по arr2 и добавьте элементы в result в соответствии с их количеством в countMap.
Отсортируйте массив remaining и добавьте его элементы в result.
Верните result в виде массива.

😎 Решение:

class Solution:
    def relativeSortArray(self, arr1: List[int], arr2: List[int]) -> List[int]:
        countMap = {value: 0 for value in arr2}
        remaining = []
        result = []

        for value in arr1:
            if value in countMap:
                countMap[value] += 1
            else:
                remaining.append(value)

        remaining.sort()

        for value in arr2:
            result.extend([value] * countMap[value])

        result.extend(remaining)
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 600. Non-negative Integers without Consecutive Ones
Сложность: hard

Дано положительное целое число n, верните количество чисел в диапазоне [0, n], бинарные представления которых не содержат последовательных единиц.

Пример:

Input: n = 5
Output: 5
Explanation:
Here are the non-negative integers <= 5 with their corresponding binary representations:
0 : 0
1 : 1
2 : 10
3 : 11
4 : 100
5 : 101
Among them, only integer 3 disobeys the rule (two consecutive ones) and the other 5 satisfy the rule. 

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Простой метод заключается в переборе всех чисел от 1 до num. Для каждого текущего выбранного числа проверяем все соседние позиции, чтобы выяснить, содержит ли число две последовательные единицы. Если не содержит, увеличиваем количество чисел без последовательных единиц.

2⃣Чтобы проверить, существует ли 1 на позиции x (считая от младшего значащего бита), в текущем числе n, поступаем следующим образом. Сдвигаем двоичную 1 x−1 раз влево, чтобы получить число y, которое имеет 1 только на x-й позиции. Логическое И числа n и y даст результат 1 только если n содержит 1 на позиции x.

3⃣В конце подсчитываем и возвращаем количество чисел в диапазоне [0, n], не содержащих последовательных единиц.

😎 Решение:

class Solution:
    def findIntegers(self, num: int) -> int:
        def check(n):
            i = 31
            while i > 0:
                if (n & (1 << i)) != 0 and (n & (1 << (i - 1))) != 0:
                    return False
                i -= 1
            return True

        count = 0
        for i in range(num + 1):
            if check(i):
                count += 1
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 651. 4 Keys Keyboard
Сложность: medium

Представьте, что у вас есть специальная клавиатура со следующими клавишами: A: Напечатать одну букву "A" на экране. Ctrl-A: Выделить весь экран. Ctrl-C: Скопировать выделение в буфер. Ctrl-V: Печать буфера на экране с добавлением его после того, что уже было напечатано. Учитывая целое число n, верните максимальное количество букв 'A', которые можно напечатать на экране при нажатии не более n клавиш.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для отслеживания максимального количества букв 'A' на экране после каждого числа нажатий клавиш.

2⃣Итерируйтесь от 1 до n, вычисляя максимальное количество 'A' для каждой позиции, учитывая возможность вставки скопированного текста.

3⃣Возвращайте значение из таблицы динамического программирования для n нажатий клавиш.

😎 Решение:

def maxA(n):
    dp = [0] * (n + 1)
    for i in range(1, n + 1):
        dp[i] = dp[i - 1] + 1
        for j in range(2, i):
            dp[i] = max(dp[i], dp[j - 2] * (i - j + 1))
    return dp[n]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний