Задача: 1265. Print Immutable Linked List in Reverse
Сложность: medium

Вам дан неизменяемый связный список, распечатайте все значения каждого узла в обратном порядке с помощью следующего интерфейса: ImmutableListNode:Интерфейс неизменяемого связанного списка, вам дана голова списка. Для доступа к связанному списку необходимо использовать следующие функции (напрямую к ImmutableListNode обращаться нельзя): ImmutableListNode.printValue(): Выводит значение текущего узла. ImmutableListNode.getNext(): Возвращает следующий узел. Входные данные даются только для внутренней инициализации связанного списка.Вы должны решить эту задачу, не изменяя связанный список. Другими словами, вы должны работать со связанным списком, используя только упомянутые API.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте рекурсию для достижения конца связного списка.

2⃣На обратном пути рекурсии распечатайте значение каждого узла.

3⃣Обратный порядок достигается благодаря природе рекурсии (стек вызовов).

😎 Решение:

def printLinkedListInReverse(head):
    def helper(node):
        if node.getNext():
            helper(node.getNext())
        node.printValue()
    helper(head)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 333. Largest BST Subtree
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева, найдите самое большое поддерево, которое также является деревом бинарного поиска (BST), где "самое большое" означает поддерево с наибольшим количеством узлов.

Дерево бинарного поиска (BST) — это дерево, в котором все узлы соблюдают следующие свойства:
Значения в левом поддереве меньше значения их родительского (корневого) узла.
Значения в правом поддереве больше значения их родительского (корневого) узла.
Примечание: Поддерево должно включать всех своих потомков.

Пример:

Input: root = [10,5,15,1,8,null,7]
Output: 3
Explanation: The Largest BST Subtree in this case is the highlighted one. The return value is the subtree's size, which is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пост-упорядоченный обход дерева:
Обходите каждую ноду дерева в пост-упорядоченном порядке (left-right-root). Это позволит гарантировать, что обе поддеревья ноды уже проверены на соответствие критериям BST перед проверкой самой ноды.

2⃣Проверка условий BST для каждой ноды:
Для каждой ноды определите минимальное и максимальное значения в её левом и правом поддеревьях. Проверьте, удовлетворяет ли текущее поддерево условиям BST:
- значение текущей ноды должно быть больше максимального значения в левом поддереве.
- значение текущей ноды должно быть меньше минимального значения в правом поддереве.
Если условия выполняются, вычислите размер текущего поддерева как сумму размеров левого и правого поддеревьев плюс 1 (для текущей ноды).

3⃣Возврат максимального размера BST:
Если текущее поддерево не является BST, верните максимальный размер BST из его левого или правого поддерева.
В конце рекурсивного обхода верните максимальный размер BST в дереве.

😎 Решение:

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

class NodeValue:
    def __init__(self, minNode, maxNode, maxSize):
        self.minNode = minNode
        self.maxNode = maxNode
        self.maxSize = maxSize

class Solution:
    def largestBSTSubtreeHelper(self, root: TreeNode) -> NodeValue:
        if not root:
            return NodeValue(float('inf'), float('-inf'), 0)
        
        left = self.largestBSTSubtreeHelper(root.left)
        right = self.largestBSTSubtreeHelper(root.right)
        
        if left.maxNode < root.val < right.minNode:
            return NodeValue(min(root.val, left.minNode), max(root.val, right.maxNode), 
                             left.maxSize + right.maxSize + 1)
        
        return NodeValue(float('-inf'), float('inf'), max(left.maxSize, right.maxSize))
    
    def largestBSTSubtree(self, root: TreeNode) -> int:
        return self.largestBSTSubtreeHelper(root).maxSize

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 510. Inorder Successor in BST II
Сложность: medium

Дан узел в двоичном дереве поиска, верните его последующего (in-order successor) в этом дереве. Если у узла нет последующего, верните null.

Последующий узла — это узел с наименьшим ключом, большим, чем node.val.

Вы будете иметь прямой доступ к узлу, но не к корню дерева. Каждый узел будет иметь ссылку на своего родителя. Ниже приведено определение для Node:

class Node {
    public int val;
    public Node left;
    public Node right;
    public Node parent;
}

Пример:

Input: tree = [5,3,6,2,4,null,null,1], node = 6
Output: null
Explanation: There is no in-order successor of the current node, so the answer is null.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка правого поддерева
Если у узла есть правый потомок, перейдите к правому узлу, затем спускайтесь влево до самого нижнего узла. Этот узел будет следующим узлом в порядке in-order.

2⃣Поиск предка
Если у узла нет правого потомка, поднимайтесь по дереву до тех пор, пока узел не станет левым потомком своего родителя. Родитель этого узла будет следующим узлом в порядке in-order.

3⃣Возвращение результата
Верните найденный узел или null, если следующий узел не найден.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def inorderSuccessor(self, x: 'Node') -> 'Node':
        if x.right:
            x = x.right
            while x.left:
                x = x.left
            return x

        while x.parent and x == x.parent.right:
            x = x.parent
        return x.parent

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 289. Game of Life
Сложность: medium

Согласно статье Википедии: "Игра Жизнь, также известная просто как Жизнь, — это клеточный автомат, созданный британским математиком Джоном Хортоном Конуэем в 1970 году."

Доска состоит из сетки клеток размером m x n, где каждая клетка имеет начальное состояние: живая (представляется числом 1) или мёртвая (представляется числом 0). Каждая клетка взаимодействует с восемью соседями (по горизонтали, вертикали и диагоналям) согласно следующим четырём правилам (взято из вышеупомянутой статьи Википедии):

Любая живая клетка с менее чем двумя живыми соседями умирает, как будто из-за недостатка населения.
Любая живая клетка с двумя или тремя живыми соседями остаётся живой до следующего поколения.
Любая живая клетка с более чем тремя живыми соседями умирает, как будто из-за перенаселения.
Любая мёртвая клетка с ровно тремя живыми соседями становится живой, как будто вследствие размножения.
Следующее состояние создаётся путем одновременного применения вышеупомянутых правил ко всем клеткам в текущем состоянии, где рождения и смерти происходят одновременно. Дано текущее состояние сетки m x n, верните следующее состояние.

Пример:

Input: board = [[0,1,0],[0,0,1],[1,1,1],[0,0,0]]
Output: [[0,0,0],[1,0,1],[0,1,1],[0,1,0]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Итерация по клеткам доски:
Пройдите через каждую клетку на доске. Для каждой клетки подсчитайте количество живых соседей, проверяя все восемь соседних клеток.

2⃣Применение правил:
На основе количества живых соседей и текущего состояния клетки примените правила игры:
Любая живая клетка с менее чем двумя живыми соседями умирает (становится -1).
Любая живая клетка с двумя или тремя живыми соседями остаётся живой (без изменений).
Любая живая клетка с более чем тремя живыми соседями умирает (становится -1).
Любая мёртвая клетка с ровно тремя живыми соседями становится живой (становится 2).

3⃣Обновление доски:
Пройдите через доску ещё раз и обновите состояния клеток:
Если значение клетки больше 0, установите её в 1 (живая).
Если значение клетки меньше или равно 0, установите её в 0 (мёртвая).

😎 Решение:

class Solution:
    def gameOfLife(self, board: List[List[int]]) -> None:
        neighbors = [0, 1, -1]
        rows = len(board)
        cols = len(board[0])

        for row in range(rows):
            for col in range(cols):
                live_neighbors = 0
                for i in range(3):
                    for j in range(3):
                        if not (neighbors[i] == 0 and neighbors[j] == 0):
                            r = row + neighbors[i]
                            c = col + neighbors[j]
                            if 0 <= r < rows and 0 <= c < cols and abs(board[r][c]) == 1:
                                live_neighbors += 1

                if board[row][col] == 1 and (live_neighbors < 2 or live_neighbors > 3):
                    board[row][col] = -1
                if board[row][col] == 0 and live_neighbors == 3:
                    board[row][col] = 2

        for row in range(rows):
            for col in range(cols):
                board[row][col] = 1 if board[row][col] > 0 else 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 174. Dungeon Game
Сложность: hard

Демоны захватили принцессу и заточили её в правом нижнем углу подземелья. Подземелье состоит из m x n комнат, расположенных в виде двумерной сетки. Наш отважный рыцарь изначально находится в левом верхнем углу и должен пробиться через подземелье, чтобы спасти принцессу.

У рыцаря есть начальное количество очков здоровья, представленное положительным целым числом. Если в какой-то момент его очки здоровья упадут до 0 или ниже, он немедленно умрёт.

Некоторые комнаты охраняются демонами (представлены отрицательными числами), поэтому рыцарь теряет здоровье, заходя в эти комнаты; другие комнаты либо пусты (представлены как 0), либо содержат магические шары, увеличивающие здоровье рыцаря (представлены положительными числами).

Чтобы как можно быстрее добраться до принцессы, рыцарь решает двигаться только вправо или вниз на каждом шаге.

Верните минимальное начальное количество здоровья рыцаря, чтобы он мог спасти принцессу.

Учтите, что любая комната может содержать угрозы или усиления, включая первую комнату, в которую входит рыцарь, и последнюю комнату, где заточена принцесса.

Пример:

Input: dungeon = [[-2,-3,3],[-5,-10,1],[10,30,-5]]
Output: 7
Explanation: The initial health of the knight must be at least 7 if he follows the optimal path: RIGHT-> RIGHT -> DOWN -> DOWN.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определяем матрицу dp[row][col], где элемент dp[row][col] указывает минимальное количество очков здоровья, которое потребуется рыцарю, начиная с соответствующей ячейки подземелья dungeon[row][col], чтобы добраться до цели.

2️⃣Для расчета значений матрицы dp начинаем с правого нижнего угла подземелья и идем в порядке справа-налево и снизу-вверх. Для каждой ячейки подземелья рассчитываем соответствующее значение dp[row][col].

3️⃣Значение dp[row][col] определяется следующими условиями:
Если возможно, сделав шаг вправо из текущей ячейки подземелья, рыцарь может нуждаться в right_health очках здоровья.
Если возможно, сделав шаг вниз из текущей ячейки подземелья, рыцарь может нуждаться в down_health очках здоровья.
Если существует хотя бы одна из вышеуказанных альтернатив, берём минимальное значение из них для dp[row][col].
Если ни одна из вышеуказанных альтернатив не существует, то есть мы находимся в целевой ячейке, возможны два случая:
Если текущая ячейка содержит магический шар, то достаточно одного очка здоровья.
Если текущая ячейка содержит демона, то рыцарь должен иметь одно очко здоровья плюс очки урона, которые нанесет демон.

😎 Решение:

class Solution(object):
    def calculateMinimumHP(self, dungeon: List[List[int]]) -> int:
        rows, cols = len(dungeon), len(dungeon[0])
        dp = [[float("inf")] * cols for _ in range(rows)]

        def get_min_health(currCell: int, nextRow: int, nextCol: int) -> float:
            if nextRow >= rows or nextCol >= cols:
                return float("inf")
            nextCell = dp[nextRow][nextCol]
            return max(1, nextCell - currCell)

        for row in reversed(range(rows)):
            for col in reversed(range(cols)):
                currCell = dungeon[row][col]

                right_health = get_min_health(currCell, row, col + 1)
                down_health = get_min_health(currCell, row + 1, col)
                next_health = min(right_health, down_health)

                if next_health != float("inf"):
                    min_health = next_health
                else:
                    min_health = 1 if currCell >= 0 else (1 - currCell)

                dp[row][col] = min_health

        return dp[0][0]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 730. Count Different Palindromic Subsequences
Сложность: hard

Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 109 + 7. Подпоследовательность строки получается путем удаления из нее нуля или более символов. Последовательность является палиндромной, если она равна последовательности, обращенной назад. Две последовательности a1, a2, ... и b1, b2, ... различны, если существует некоторое i, для которого ai != bi.

Пример:

Input: s = "bccb"
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для подсчета количества палиндромных подпоследовательностей.

2⃣Введите двумерный массив dp, где dp[i][j] представляет количество палиндромных подпоследовательностей в подстроке от i до j.

3⃣Итерируйте по длине подстрок от 1 до длины строки и обновляйте значения в dp на основе состояния предыдущих подстрок.

😎 Решение:

def countPalindromicSubsequences(s):
    MOD = 10**9 + 7
    n = len(s)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]
    
    for i in range(n):
        dp[i][i] = 1
        
    for length in range(2, n + 1):
        for i in range(n - length + 1):
            j = i + length - 1
            if s[i] == s[j]:
                l, r = i + 1, j - 1
                while l <= r and s[l] != s[i]:
                    l += 1
                while l <= r and s[r] != s[j]:
                    r -= 1
                if l > r:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 + 2
                elif l == r:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 + 1
                else:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 - dp[l + 1][r - 1]
            else:
                dp[i][j] = dp[i + 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i + 1][j - 1]
            dp[i][j] = (dp[i][j] + MOD) % MOD
    
    return dp[0][n - 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 205. Isomorphic Strings
Сложность: easy

Даны две строки s и t, определите, являются ли они изоморфными.

Две строки s и t являются изоморфными, если символы в s могут быть заменены для получения t.

Все вхождения одного символа должны быть заменены другим символом, сохраняя порядок символов. Два символа не могут отображаться в один и тот же символ, но один символ может отображаться сам на себя.

Пример:

Input: s = "egg", t = "add"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определите два словаря: mapping_s_t для отображения символов из строки s в символы строки t, и mapping_t_s для отображения символов из строки t в символы строки s.

2️⃣Итеративно пройдитесь по символам строк s и t. Для каждого символа c1 из s и соответствующего c2 из t, если c1 нет в mapping_s_t и c2 нет в mapping_t_s, добавьте соответствующие отображения; если одно из отображений существует, проверьте, соответствует ли оно ожидаемому значению.

3️⃣Если в процессе проверки какое-либо отображение неверно, верните false. Если все проверки пройдены успешно, верните true после окончания итерации по строкам.

😎 Решение:

class Solution:
    def isIsomorphic(self, s: str, t: str) -> bool:

        mapping_s_t = {}
        mapping_t_s = {}

        for c1, c2 in zip(s, t):
            if (c1 not in mapping_s_t) and (c2 not in mapping_t_s):
                mapping_s_t[c1] = c2
                mapping_t_s[c2] = c1
            elif mapping_s_t.get(c1) != c2 or mapping_t_s.get(c2) != c1:
                return False

        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 201. Bitwise AND of Numbers Range
Сложность: medium

Даны два целых числа left и right, которые представляют диапазон [left, right], верните побитовое И всех чисел в этом диапазоне включительно.

Пример:

Input: left = 5, right = 7
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Сдвигать left и right вправо, пока они не станут равными.

2️⃣Подсчитать количество сдвигов.

3️⃣Сдвинуть left влево на количество сдвигов и вернуть результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def rangeBitwiseAnd(self, m: int, n: int) -> int:
        shift = 0
        while m < n:
            m = m >> 1
            n = n >> 1
            shift += 1
        return m << shift

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1041. Robot Bounded In Circle
Сложность: medium

На бесконечной плоскости робот изначально стоит в точке (0, 0) и обращен лицом на север. Обратите внимание, что: северное направление - это положительное направление оси y. южное направление - это отрицательное направление оси y. восточное направление - это положительное направление оси x. западное направление - это отрицательное направление оси x. робот может получить одну из трех команд: "G": идти прямо 1 единицу. "L": повернуть на 90 градусов влево (т.е, "R": повернуть на 90 градусов вправо (т. е. по часовой стрелке). Робот выполняет данные инструкции по порядку и повторяет их до бесконечности. Возвращается true тогда и только тогда, когда в плоскости существует окружность, такая, что робот никогда не покидает ее.

Пример:

Input: instructions = "GGLLGG"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Понимание поведения робота:
Мы анализируем, как робот движется в пределах одной серии команд. Если он вернется в начальную точку или изменит направление после выполнения всех команд, значит, он будет двигаться по замкнутой траектории, что соответствует условию задачи.

2⃣Изменение направления:
Робот может двигаться на север (0), восток (1), юг (2), или запад (3). Эти направления можно моделировать с помощью векторов (dx, dy): север (0, 1), восток (1, 0), юг (0, -1), запад (-1, 0).

3⃣Обработка команд:
Пройдите по всем командам и обновите позицию робота и направление, в котором он движется.
Проверка состояния робота:
После выполнения всех команд проверьте, вернулся ли робот в начальную точку (0, 0) или изменил направление. Если одно из этих условий выполнено, робот будет двигаться по замкнутой траектории.

😎 Решение:

def isRobotBounded(instructions):
    directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
    x = y = 0
    direction = 0
    
    for instruction in instructions:
        if instruction == 'G':
            x += directions[direction][0]
            y += directions[direction][1]
        elif instruction == 'L':
            direction = (direction + 3) % 4
        elif instruction == 'R':
            direction = (direction + 1) % 4
    
    return (x == 0 and y == 0) or direction != 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown
Сложность: medium

Дан массив prices, где prices[i] — цена данной акции в i-й день.

Найдите максимальную прибыль, которую можно получить. Вы можете совершить любое количество транзакций (т. е. купить и продать одну акцию несколько раз) с следующими ограничениями:

После продажи акции вы не можете покупать акции на следующий день (т. е. необходимо один день подождать).

Пример:

Input: prices = [1]
Output: 0

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация состояний
Используйте три состояния для отслеживания максимальной прибыли: hold: максимальная прибыль на данный день, если у вас есть акция. sold: максимальная прибыль на данный день, если вы продали акцию. cooldown: максимальная прибыль на данный день, если вы находитесь в периоде ожидания после продажи.

2⃣Обновление состояний
Итерируйте по каждому дню, обновляя состояния: hold: максимальная прибыль, если у вас есть акция на текущий день. sold: максимальная прибыль, если вы продаете акцию на текущий день. cooldown: максимальная прибыль, если вы находитесь в периоде ожидания на текущий день.

3⃣Определение максимальной прибыли
В конце итерации максимальная прибыль будет максимальным значением между состояниями sold и cooldown, так как hold состояние не может быть конечным состоянием для получения максимальной прибыли.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if not prices:
            return 0
        
        n = len(prices)
        hold = -prices[0]
        sold = 0
        cooldown = 0
        
        for i in range(1, n):
            new_hold = max(hold, cooldown - prices[i])
            new_sold = hold + prices[i]
            new_cooldown = max(cooldown, sold)
            
            hold = new_hold
            sold = new_sold
            cooldown = new_cooldown
        
        return max(sold, cooldown)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 599. Minimum Index Sum of Two Lists
Сложность: easy

Даны два массива строк list1 и list2, необходимо найти общие строки с наименьшей суммой индексов.

Общая строка - это строка, которая появляется и в list1, и в list2.

Общая строка с наименьшей суммой индексов - это общая строка, такая, что если она появилась в list1[i] и list2[j], то i + j должно быть минимальным значением среди всех других общих строк.

Верните все общие строки с наименьшей суммой индексов. Верните ответ в любом порядке.

Пример:

Input: list1 = ["Shogun","Tapioca Express","Burger King","KFC"], list2 = ["Piatti","The Grill at Torrey Pines","Hungry Hunter Steakhouse","Shogun"]
Output: ["Shogun"]
Explanation: The only common string is "Shogun".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждой строки из list1, сравниваем её с каждой строкой из list2, обходя весь список list2. Используем хэш-таблицу map, которая содержит элементы в виде (сумма: список строк). Здесь сумма относится к сумме индексов совпадающих элементов, а список строк соответствует списку совпадающих строк, чья сумма индексов равна этой сумме.

2⃣Во время сравнений, когда находится совпадение строки на i-м индексе из list1 и j-м индексе из list2, создаём запись в map, соответствующую сумме i + j, если такая запись ещё не существует. Если запись с этой суммой уже существует, добавляем текущую строку в список строк, соответствующих сумме i + j.

3⃣В конце обходим ключи в map и находим список строк, соответствующих ключу с минимальной суммой.

😎 Решение:

class Solution:
    def findRestaurant(self, list1, list2):
        map = {}
        for i in range(len(list1)):
            for j in range(len(list2)):
                if list1[i] == list2[j]:
                    if i + j not in map:
                        map[i + j] = []
                    map[i + j].append(list1[i])
        min_index_sum = min(map.keys())
        return map[min_index_sum]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 33. Search in Rotated Sorted Array
Сложность: medium

Есть массив целых чисел nums, отсортированный в порядке возрастания (с уникальными значениями).

Перед передачей в вашу функцию массив nums может быть повёрнут в неизвестном индексе поворота k (1 <= k < nums.length), так что результирующий массив будет иметь вид [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]] (с индексацией с нуля). Например, [0,1,2,4,5,6,7] может быть повёрнут в индексе поворота 3 и стать [4,5,6,7,0,1,2].

Для данного массива nums после возможного поворота и целого числа target, верните индекс target, если он есть в массиве, или -1, если его нет в массиве.

Вы должны написать алгоритм с временной сложностью O(log n).

Пример:

Input: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Выполните двоичный поиск для определения индекса поворота, инициализируя границы области поиска значениями left = 0 и right = n - 1. Пока left < right:
Пусть mid = left + (right - left) // 2.
Если nums[mid] > nums[n - 1], это предполагает, что точка поворота находится справа от mid, следовательно, мы устанавливаем left = mid + 1. В противном случае, поворот может находиться на позиции mid или левее от mid, в этом случае мы должны установить right = mid.

2️⃣По завершении двоичного поиска мы имеем индекс поворота, обозначенный как pivot = left.
nums состоит из двух отсортированных подмассивов, nums[0 ~ left - 1] и nums[left ~ n - 1].

3️⃣Выполните двоичный поиск по подмассиву nums[0 ~ left - 1] для поиска target. Если target находится в этом подмассиве, верните его индекс.
В противном случае выполните двоичный поиск по подмассиву nums[left ~ n - 1] для поиска target. Если target находится в этом подмассиве, верните его индекс. В противном случае верните -1.

😎 Решение:

class Solution:
    def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        n = len(nums)
        left, right = 0, n - 1

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

        def binarySearch(left_boundary, right_boundary, target):
            left, right = left_boundary, right_boundary
            while left <= right:
                mid = (left + right) // 2
                if nums[mid] == target:
                    return mid
                elif nums[mid] > target:
                    right = mid - 1
                else:
                    left = mid + 1
            return -1

        if (answer := binarySearch(0, left - 1, target)) != -1:
            return answer

        return binarySearch(lef

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1057. Campus Bikes
Сложность: medium

В городке, изображенном на плоскости X-Y, есть n рабочих и m велосипедов, причем n <= m. Вам дан массив workers длины n, где workers[i] = [xi, yi] - положение i-го рабочего. Вам также дан массив bikes длины m, где bikes[j] = [xj, yj] - позиция j-го велосипеда. Все заданные позиции уникальны. Назначаем велосипед каждому работнику. Среди доступных велосипедов и работников мы выбираем пару (workeri, bikej) с наименьшим манхэттенским расстоянием между ними и назначаем велосипед этому работнику. Если существует несколько пар (workeri, bikej) с одинаковым наименьшим манхэттенским расстоянием, мы выбираем пару с наименьшим индексом работника. Если существует несколько способов сделать это, мы выбираем пару с наименьшим индексом велосипеда. Повторяем этот процесс до тех пор, пока не останется свободных работников. Возвращаем массив answer длины n, где answer[i] - индекс (с индексом 0) велосипеда, на который назначен i-й работник. Манхэттенское расстояние между двумя точками p1 и p2 равно Manhattan(p1, p2) = |p1.x - p2.x| + |p1.y - p2.y|.

Пример:

Input: workers = [[0,0],[2,1]], bikes = [[1,2],[3,3]]
Output: [1,0]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Для каждой пары (работник, велосипед) вычисли Манхэттенское расстояние и сохрани все пары вместе с расстоянием в список.

2⃣Отсортируй список пар по расстоянию, а затем по индексу работника и велосипеда.
Назначь велосипеды работникам, следуя отсортированному списку пар и отслеживая, какие работники и велосипеды уже были использованы.

3⃣Заполни и верни массив назначений.

😎 Решение:

def assignBikes(workers, bikes):
    pairs = []
    
    for i, (wx, wy) in enumerate(workers):
        for j, (bx, by) in enumerate(bikes):
            distance = abs(wx - bx) + abs(wy - by)
            pairs.append((distance, i, j))
    
    pairs.sort()
    
    result = [-1] * len(workers)
    bike_taken = [False] * len(bikes)
    worker_assigned = [False] * len(workers)
    
    for distance, worker_idx, bike_idx in pairs:
        if not worker_assigned[worker_idx] and not bike_taken[bike_idx]:
            result[worker_idx] = bike_idx
            bike_taken[bike_idx] = True
            worker_assigned[worker_idx] = True
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 299. Bulls and Cows
Сложность: medium

Вы играете в игру "Быки и коровы" со своим другом.

Вы записываете секретное число и просите своего друга угадать, что это за число. Когда ваш друг делает предположение, вы даете ему подсказку со следующей информацией:

Количество "быков", то есть цифры в предположении, которые находятся на правильной позиции.
Количество "коров", то есть цифры в предположении, которые есть в вашем секретном числе, но находятся на неправильной позиции. Конкретно, это не-бычьи цифры в предположении, которые можно переставить так, чтобы они стали быками.
Дано секретное число secret и предположение вашего друга guess, верните подсказку для предположения вашего друга.

Подсказка должна быть в формате "xAyB", где x — количество быков, а y — количество коров. Обратите внимание, что и secret, и guess могут содержать повторяющиеся цифры.

Пример:

Input: secret = "1807", guess = "7810"
Output: "1A3B"
Explanation: Bulls are connected with a '|' and cows are underlined:
"1807"
  |
"7810"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация счетчиков:
Инициализируйте количество быков и коров значениями ноль. Создайте хеш-таблицу для хранения символов строки secret и их частот.

2⃣Обход строки guess:
Для каждого символа ch в строке guess: Если ch присутствует в строке secret: Если текущий символ ch совпадает с символом на той же позиции в secret (ch == secret[idx]): Увеличьте количество быков: bulls += 1. Обновите количество коров, если количество текущего символа в хеш-таблице отрицательное или равно нулю (то есть этот символ уже использовался для коров): cows -= int(h[ch] <= 0). Если текущий символ ch не совпадает с символом на той же позиции в secret (ch != secret[idx]): Увеличьте количество коров, если количество текущего символа в хеш-таблице больше нуля: cows += int(h[ch] > 0). Обновите хеш-таблицу, помечая текущий символ как использованный: h[ch] -= 1.

3⃣Возврат результата:
Верните количество быков и коров в формате "xAyB".

😎 Решение:

class Solution:
    def getHint(self, secret: str, guess: str) -> str:
        from collections import defaultdict
        
        h = defaultdict(int)
        for ch in secret:
            h[ch] += 1

        bulls = 0
        cows = 0
        n = len(guess)
        secretArray = list(secret)
        guessArray = list(guess)

        for idx in range(n):
            ch = guessArray[idx]
            if ch in h:
                if ch == secretArray[idx]:
                    bulls += 1
                    if h[ch] <= 0:
                        cows -= 1
                else:
                    if h[ch] > 0:
                        cows += 1
                h[ch] -= 1

        return f"{bulls}A{cows}B"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1302. Deepest Leaves Sum
Сложность: medium

Дано корень бинарного дерева, вернуть сумму значений его самых глубоких листьев.

Пример:

Input: root = [1,2,3,4,5,null,6,7,null,null,null,null,8]
Output: 15

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поместите корень в стек.

2⃣Пока стек не пуст. Извлеките узел из стека и обновите текущее число. Если узел является листом, обновите сумму самых глубоких листьев deepest_sum. Поместите правый и левый дочерние узлы в стек.

3⃣Верните deepest_sum.

😎 Решение:

class Solution:
    def deepestLeavesSum(self, root: TreeNode) -> int:
        deepest_sum = 0
        depth = 0
        stack = [(root, 0)]
        
        while stack:
            node, curr_depth = stack.pop()
            
            if not node.left and not node.right:
                if depth < curr_depth:
                    deepest_sum = node.val
                    depth = curr_depth
                elif depth == curr_depth:
                    deepest_sum += node.val
            else:
                if node.right:
                    stack.append((node.right, curr_depth + 1))
                if node.left:
                    stack.append((node.left, curr_depth + 1))
        
        return deepest_sum

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 239. Sliding Window Maximum
Сложность: hard

Вам дан массив целых чисел nums. Существует скользящее окно размера k, которое перемещается с самого левого конца массива до самого правого. Вы можете видеть только k чисел в окне. Каждый раз скользящее окно перемещается вправо на одну позицию.

Верните максимальные значения скользящего окна.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и заполнение первой части окна:
Создайте двустороннюю очередь dq для хранения индексов элементов и список res для хранения результатов.
Пройдите по первым k элементам массива nums (от i = 0 до k - 1). Для каждого элемента:
Удалите из dq все элементы, которые меньше или равны текущему элементу nums[i].
Добавьте текущий индекс i в конец dq.
Добавьте в res максимальный элемент первого окна, который находится в nums[dq[0]].

2⃣Сканирование оставшейся части массива:
Пройдите по оставшимся элементам массива nums (от i = k до n - 1). Для каждого элемента:
Если индекс элемента на передней части dq равен i - k, удалите этот элемент из dq, так как он выходит за пределы текущего окна.
Удалите из dq все элементы, которые меньше или равны текущему элементу nums[i].
Добавьте текущий индекс i в конец dq.
Добавьте в res максимальный элемент текущего окна, который находится в nums[dq[0]].

3⃣Возвращение результата:
Верните список res, содержащий максимальные элементы для каждого скользящего окна.

😎 Решение:

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        dq = collections.deque()
        res = []

        for i in range(k):
            while dq and nums[i] >= nums[dq[-1]]:
                dq.pop()
            dq.append(i)
        res.append(nums[dq[0]])

        for i in range(k, len(nums)):
            if dq[0] == i - k:
                dq.popleft()
            while dq and nums[i] >= nums[dq[-1]]:
                dq.pop()
            dq.append(i)
            res.append(nums[dq[0]])

        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 958. Check Completeness of a Binary Tree
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева, определите, является ли оно полным бинарным деревом.

В полном бинарном дереве каждый уровень, за исключением, возможно, последнего, полностью заполнен, и все узлы на последнем уровне расположены как можно левее. На последнем уровне h может быть от 1 до 2^h узлов включительно.

Пример:

Input: root = [1,2,3,4,5,6]
Output: true
Explanation: Every level before the last is full (ie. levels with node-values {1} and {2, 3}), and all nodes in the last level ({4, 5, 6}) are as far left as possible.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если корень дерева равен null, верните true.

2⃣Инициализируйте переменную nullNodeFound как false для отслеживания того, встречался ли уже null-узел. Создайте очередь и поместите в неё корень дерева.

3⃣Пока очередь не пуста:
Извлеките первый элемент из очереди.
Если элемент равен null, установите nullNodeFound в true.
Если элемент не равен null, проверьте, встречался ли уже null-узел. Если nullNodeFound равен true, верните false. В противном случае добавьте в очередь левого и правого потомков текущего узла.

😎 Решение:

from collections import deque

class Solution:
    def isCompleteTree(self, root: TreeNode) -> bool:
        if not root:
            return True

        queue = deque([root])
        nullNodeFound = False

        while queue:
            node = queue.popleft()
            
            if not node:
                nullNodeFound = True
            else:
                if nullNodeFound:
                    return False
                queue.append(node.left)
                queue.append(node.right)

        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 869. Reordered Power of 2
Сложность: medium

Дано целое число n. Мы можем переставить цифры числа в любом порядке (включая исходный порядок), при этом ведущая цифра не должна быть нулем.

Верните true, если и только если мы можем сделать это так, чтобы полученное число было степенью двойки.

Пример:

Input: n = 1
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сгенерируйте все перестановки цифр числа, размещая любую цифру на первой позиции (start = 0), затем любую из оставшихся цифр на второй позиции (start = 1) и так далее. В Python можно использовать встроенную функцию itertools.permutations.

2⃣Проверьте, что перестановка представляет собой степень двойки, убедившись, что в перестановке нет ведущего нуля, и удаляя все множители 2. Если результат равен 1 (то есть, он не содержал других множителей, кроме 2), то это была степень двойки. В Python можно использовать проверку bin(N).count('1') == 1.

3⃣Верните true, если хотя бы одна перестановка является степенью двойки, иначе верните false.

😎 Решение:

class Solution:
    def reorderedPowerOf2(self, N: int) -> bool:
        A = list(map(int, str(N)))
        return self.permutations(A, 0)
    
    def isPowerOfTwo(self, A) -> bool:
        if A[0] == 0:
            return False
        N = int(''.join(map(str, A)))
        return N & (N - 1) == 0
    
    def permutations(self, A, start) -> bool:
        if start == len(A):
            return self.isPowerOfTwo(A)
        for i in range(start, len(A)):
            A[start], A[i] = A[i], A[start]
            if self.permutations(A, start + 1):
                return True
            A[start], A[i] = A[i], A[start]
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1039. Minimum Score Triangulation of Polygon
Сложность: medium

У вас есть выпуклый n-сторонний многоугольник, каждая вершина которого имеет целочисленное значение. Вам дан целочисленный массив values, где values[i] - это значение i-й вершины (т.е. по часовой стрелке). Вы должны триангулировать многоугольник на n - 2 треугольника. Для каждого треугольника значение этого треугольника равно произведению значений его вершин, а общий балл триангуляции равен сумме этих значений для всех n - 2 треугольников в триангуляции. Верните наименьший возможный общий балл, который вы можете получить с помощью некоторой триангуляции многоугольника.

Пример:

Input: values = [1,2,3]
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создаем двумерный массив dp, где dp[i][j] будет хранить минимальный возможный общий балл триангуляции многоугольника, состоящего из вершин от i до j.

2⃣Основное заполнение dp:
Проходим по всем возможным длинам подмногоугольников, начиная с треугольников (длина 3) до всего многоугольника (длина n).
Для каждого подмногоугольника находим минимальный возможный общий балл, проверяя все возможные треугольники, которые могут быть образованы из этого подмногоугольника.
Заполнение dp для каждого подмногоугольника:
Для каждого подмногоугольника от i до j, и для каждой возможной вершины k между i и j, обновляем значение dp[i][j], как сумму минимальных значений триангуляций левой и правой частей подмногоугольника, а также значения текущего треугольника, образованного вершинами i, k и j.

3⃣Возврат результата:
Ответ будет в dp[0][n-1], который хранит минимальный возможный общий балл триангуляции для всего многоугольника.

😎 Решение:

def minScoreTriangulation(values):
    n = len(values)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]
    
    for length in range(2, n):
        for i in range(n - length):
            j = i + length
            dp[i][j] = float('inf')
            for k in range(i + 1, j):
                dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j] + values[i] * values[j] * values[k])
                
    return dp[0][n - 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1037. Valid Boomerang
Сложность: easy

Если задан массив points, где points[i] = [xi, yi] представляет точку на плоскости X-Y, верните true, если эти точки являются бумерангом. Бумеранг - это набор из трех точек, которые отличаются друг от друга и не являются прямой линией.

Пример:

Input: blocked = [[0,1],[1,0]], source = [0,0], target = [0,2]
Output: false

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка уникальности точек:
Убедитесь, что все три точки уникальны. Если любые две точки совпадают, то это не бумеранг.

2⃣Проверка на коллинеарность:
Используйте определитель (или площадь параллелограмма) для проверки, находятся ли три точки на одной прямой. Если площадь параллелограмма, образованного тремя точками, равна нулю, то точки коллинеарны.

3⃣Результат:
Если точки уникальны и не коллинеарны, верните true. В противном случае, верните false.

😎 Решение:

def isBoomerang(points):
    (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) = points
    return (x1 != x2 or y1 != y2) and (x1 != x3 or y1 != y3) and (x2 != x3 or y2 != y3) and (x1 * (y2 - y3) + x2 * (y3 - y1) + x3 * (y1 - y2)) != 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний