Задача: 1086. High Five
Сложность: easy

Дан список оценок различных студентов, items, где items[i] = [IDi, scorei] представляет собой одну оценку студента с идентификатором IDi. Вычислите среднее значение пяти лучших оценок каждого студента.

Верните ответ в виде массива пар result, где result[j] = [IDj, topFiveAveragej] представляет студента с идентификатором IDj и его среднее значение пяти лучших оценок. Отсортируйте result по IDj в порядке возрастания.

Среднее значение пяти лучших оценок студента вычисляется путем сложения его пяти лучших оценок и деления на 5 с использованием целочисленного деления.

Пример:

Input: items = [[1,100],[7,100],[1,100],[7,100],[1,100],[7,100],[1,100],[7,100],[1,100],[7,100]]
Output: [[1,100],[7,100]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте словарь для хранения оценок каждого студента, где ключом будет ID студента, а значением — список его оценок. Переберите элементы в массиве items и добавьте каждую оценку в соответствующий список в словаре, используя ID студента как ключ.

2⃣Создайте список для хранения результата result. Переберите словарь и для каждого студента отсортируйте его оценки в порядке убывания, возьмите пять лучших оценок, вычислите их среднее значение (с целочисленным делением на 5) и добавьте пару [ID, topFiveAverage] в результат.

3⃣Отсортируйте список result по возрастанию ID студента и верните его.

😎 Решение:

class Solution:
    def highFive(self, items: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        K = 5
        items.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))
        
        solution = []
        i = 0
        while i < len(items):
            id = items[i][0]
            sum = 0
            for k in range(i, i + K):
                sum += items[k][1]
            while i < len(items) and items[i][0] == id:
                i += 1
            solution.append([id, sum // K])
        
        return solution

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1040. Moving Stones Until Consecutive II
Сложность: medium

Есть несколько камней, расположенных в разных позициях на оси X. Вам дан целочисленный массив stones - позиции камней. Назовите камень конечным, если он имеет наименьшую или наибольшую позицию. За один ход вы берете конечный камень и перемещаете его в незанятую позицию так, чтобы он перестал быть конечным. В частности, если камни находятся, скажем, в позиции stones = [1,2,5], вы не можете переместить конечный камень в позицию 5, поскольку перемещение его в любую позицию (например, 0 или 3) сохранит этот камень в качестве конечного. Игра заканчивается, когда вы не можете сделать больше ни одного хода (т.е, камни находятся в трех последовательных позициях). Возвращает целочисленный массив answer длины 2, где: answer[0] - минимальное количество ходов, которое вы можете сделать, а answer[1] - максимальное количество ходов, которое вы можете сделать.

Пример:

Input: stones = [7,4,9]
Output: [1,2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сортировка:
Сначала отсортируем массив камней.

2⃣Максимальное количество ходов:
Максимальное количество ходов равно (последняя позиция - первая позиция + 1) - количество камней, исключая случаи, когда уже имеются три последовательных камня.

3⃣Минимальное количество ходов:
Минимальное количество ходов можно определить следующим образом:
Если первый или последний камень уже находится на своем месте, необходимо проверить остальные камни.
Если расстояние между первым и последним камнем равно 2 (то есть, всего три камня и они расположены последовательно), то минимальное количество ходов равно 0.
В других случаях минимальное количество ходов равно либо 2 (если среди первых или последних трех камней есть два подряд и одно пропущенное), либо 1 (если можно переместить один камень в нужное место).

😎 Решение:

def numMovesStonesII(stones):
    stones.sort()
    n = len(stones)
    
    max_moves = stones[-1] - stones[0] + 1 - n
    max_moves -= min(stones[1] - stones[0] - 1, stones[-1] - stones[-2] - 1)

    min_moves = float('inf')
    j = 0

    for i in range(n):
        while j < n and stones[j] - stones[i] + 1 <= n:
            j += 1
        already_in_window = j - i
        if already_in_window == n - 1 and stones[j-1] - stones[i] + 1 == n - 1:
            min_moves = min(min_moves, 2)
        else:
            min_moves = min(min_moves, n - already_in_window)

    return [min_moves, max_moves]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 509. Fibonacci Number
Сложность: easy

Числа Фибоначчи, обычно обозначаемые как F(n), образуют последовательность, называемую последовательностью Фибоначчи, так что каждое число является суммой двух предыдущих, начиная с 0 и 1. То есть,

F(0) = 0, F(1) = 1
F(n) = F(n - 1) + F(n - 2), для n > 1.
Дано n, вычислите F(n).

Пример:

Input: n = 3
Output: 2
Explanation: F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка начального условия
Если N <= 1, вернуть N.

2⃣Инициализация переменных
Инициализируйте current значением 0. Инициализируйте prev1 значением 1, что будет представлять fib(N-1) при вычислении текущего значения. Инициализируйте prev2 значением 0, что будет представлять fib(N-2) при вычислении текущего значения.

3⃣Итерация и вычисление
Итерация от 2 до N включительно. На каждой итерации: установите current как сумму prev1 и prev2. Обновите prev2 значением prev1. Обновите prev1 значением current. Вернуть значение current после завершения итерации.

😎 Решение:

class Solution:
    def fib(self, N: int) -> int:
        if N <= 1:
            return N
        current, prev1, prev2 = 0, 1, 0
        for _ in range(2, N + 1):
            current = prev1 + prev2
            prev2, prev1 = prev1, current
        return current

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1338. Reduce Array Size to The Half
Сложность: medium

Дан массив целых чисел arr. Вы можете выбрать набор чисел и удалить все вхождения этих чисел из массива.

Верните минимальный размер набора, чтобы было удалено не менее половины целых чисел из массива.

Пример:

Input: arr = [3,3,3,3,5,5,5,2,2,7]
Output: 2
Explanation: Choosing {3,7} will make the new array [5,5,5,2,2] which has size 5 (i.e equal to half of the size of the old array).
Possible sets of size 2 are {3,5},{3,2},{5,2}.
Choosing set {2,7} is not possible as it will make the new array [3,3,3,3,5,5,5] which has a size greater than half of the size of the old array.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортировать массив и создать список подсчета количества вхождений каждого числа.

2⃣Отсортировать список подсчета в порядке убывания.

3⃣Удалять числа из массива, начиная с наибольшего количества вхождений, пока не будет удалено не менее половины чисел массива. Вернуть размер множества удаленных чисел.

😎 Решение:

class Solution:
    def minSetSize(self, arr: List[int]) -> int:
        arr.sort()
        
        counts = []
        current_run = 1
        for i in range(1, len(arr)):
            if arr[i] == arr[i - 1]:
                current_run += 1
                continue
            counts.append(current_run)
            current_run = 1
        counts.append(current_run)
        
        counts.sort(reverse=True)
        
        numbers_removed_from_arr = 0
        set_size = 0
        for count in counts:
            numbers_removed_from_arr += count
            set_size += 1   
            if numbers_removed_from_arr >= len(arr) // 2:
                break
        
        return set_size

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1208. Get Equal Substrings Within Budget
Сложность: medium

Вам даны две строки s и t одинаковой длины и целое число maxCost.
Вы хотите преобразовать s в t. Изменение i-го символа строки s на i-й символ строки t стоит |s[i] - t[i]| (т.е. абсолютная разница между значениями ASCII символов).

Верните максимальную длину подстроки s, которую можно изменить, чтобы она соответствовала соответствующей подстроке t с затратами, не превышающими maxCost. Если нет подстроки из s, которую можно изменить на соответствующую подстроку из t, верните 0.

Пример:

Input: s = "abcd", t = "bcdf", maxCost = 3
Output: 3
Explanation: "abc" of s can change to "bcd".
That costs 3, so the maximum length is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных:
maxLen для хранения максимальной длины подстроки с затратами, не превышающими maxCost.
start для хранения начального индекса текущей подстроки.
currCost для хранения текущих затрат на преобразование подстроки s в t.

2⃣Итерация по индексам от 0 до N-1:
Добавить текущие затраты на преобразование символа s[i] в t[i] к currCost.
Удалять элементы с левого конца, уменьшая затраты до тех пор, пока currCost не станет меньше или равным maxCost.
Обновить maxLen длиной текущей подстроки.

3⃣Возврат maxLen как результата.

😎 Решение:

class Solution:
    def equalSubstring(self, s: str, t: str, maxCost: int) -> int:
        N = len(s)
        
        maxLen = 0
        start = 0
        currCost = 0
        
        for i in range(N):
            currCost += abs(ord(s[i]) - ord(t[i]))
            
            while currCost > maxCost:
                currCost -= abs(ord(s[start]) - ord(t[start]))
                start += 1
            
            maxLen = max(maxLen, i - start + 1)
        
        return maxLen

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 170. Two Sum III - Data structure design
Сложность: easy

Разработайте структуру данных, которая принимает поток целых чисел и проверяет, есть ли в ней пара чисел, сумма которых равна определенному значению.

Реализуйте класс TwoSum:

- TwoSum() инициализирует объект TwoSum с изначально пустым массивом.
- void add(int number) добавляет число в структуру данных.
- boolean find(int value) возвращает true, если существует хотя бы одна пара чисел, сумма которых равна значению value, в противном случае возвращает false.

Пример:

Input
["TwoSum", "add", "add", "add", "find", "find"]
[[], [1], [3], [5], [4], [7]]
Output
[null, null, null, null, true, false]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация указателей: Инициализируйте два указателя low и high, которые указывают на первый и последний элементы списка соответственно.

2️⃣Итерация с использованием двух указателей: Запустите цикл для итерации по списку. Цикл завершится, когда будет найдено решение с двумя суммами или когда два указателя встретятся. На каждом шаге цикла перемещайте один из указателей в зависимости от различных условий: Если сумма элементов, на которые указывают текущие указатели, меньше желаемого значения, то необходимо попытаться увеличить сумму для достижения желаемого значения, то есть переместить указатель low вперёд для получения большего значения. Если сумма элементов больше желаемого значения, то следует попытаться уменьшить сумму, перемещая указатель high в сторону указателя low. Если сумма равна желаемому значению, можно сразу выполнить возврат из функции.

3️⃣Завершение цикла: Если цикл завершается тем, что два указателя встречаются, то можно быть уверенным, что решения для желаемого значения не существует.

😎 Решение:

class TwoSum(object):

    def __init__(self) -> None:
       
        self.nums = []
        self.is_sorted = False

    def add(self, number: int) -> None:
        self.nums.append(number)
        self.is_sorted = False

    def find(self, value: int) -> bool:
        if not self.is_sorted:
            self.nums.sort()
            self.is_sorted = True

        low, high = 0, len(self.nums) - 1
        while low < high:
            currSum = self.nums[low] + self.nums[high]
            if currSum < value:
                low += 1
            elif currSum > value:
                high -= 1
            else: return True

        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 347. Top K Frequent Elements
Сложность: medium

Дан массив целых чисел nums и целое число k. Верните k самых частых элементов. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчет частоты:
Используйте хеш-таблицу или словарь для подсчета количества вхождений каждого элемента в массиве nums.

2⃣Создание кучи:
Создайте кучу, чтобы отсортировать элементы по их частоте и выбрать k самых частых элементов.

3⃣Возврат результата:
Верните k самых частых элементов.

😎 Решение:

from collections import Counter
import heapq

class Solution:
    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        count = Counter(nums)
        return heapq.nlargest(k, count.keys(), key=count.get)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1246. Palindrome Removal
Сложность: hard

Вам дан целочисленный массив arr. За один ход вы можете выбрать палиндромный подмассив arr[i], arr[i + 1], ..., arr[j], где i <= j, и удалить этот подмассив из данного массива. Обратите внимание, что после удаления подмассива элементы слева и справа от него перемещаются, чтобы заполнить пробел, образовавшийся в результате удаления. Верните минимальное количество ходов, необходимое для удаления всех чисел из массива.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Базовый случай:
Если подмассив состоит из одного элемента, то его удаление займет 1 ход, поэтому dp[i][i] = 1.

2⃣Рекурсивный случай:
Если arr[i] == arr[j], то мы можем удалить их в одном ходе, если подмассив arr[i+1...j-1] можно удалить за dp[i+1][j-1] ходов, тогда dp[i][j] = dp[i+1][j-1] (если удалим подмассив arr[i+1...j-1] и затем удалим arr[i] и arr[j]).

3⃣В противном случае, минимальное количество ходов для удаления подмассива arr[i...j] будет равно 1 + минимум ходов для удаления каждого из подмассивов arr[i...k] и arr[k+1...j], где i <= k < j. То есть, dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k+1][j]) для всех k от i до j-1.

😎 Решение:

def min_moves_to_delete(arr):
    n = len(arr)
    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 arr[i] == arr[j]:
                dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] if length > 2 else 1
            else:
                dp[i][j] = float('inf')
                for k in range(i, j):
                    dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j])

    return dp[0][n - 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 275. H-Index II
Сложность: medium

Дан массив целых чисел citations, где citations[i] — количество цитирований, которое исследователь получил за свою i-ю статью, и массив отсортирован в порядке возрастания. Верните h-индекс исследователя.
Согласно определению h-индекса на Википедии: h-индекс определяется как максимальное значение h, такое что данный исследователь опубликовал по крайней мере h статей, каждая из которых была процитирована как минимум h раз.
Вы должны написать алгоритм, который работает за логарифмическое время.

Пример:

Input: citations = [0,1,3,5,6]
Output: 3
Explanation: [0,1,3,5,6] means the researcher has 5 papers in total and each of them had received 0, 1, 3, 5, 6 citations respectively.
Since the researcher has 3 papers with at least 3 citations each and the remaining two with no more than 3 citations each, their h-index is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Найти середину массива:
Определить средний элемент массива, чтобы разделить его на две подмножества: citations[0: mid - 1] и citations[mid + 1: n].

2️⃣Сравнить количество статей с цитированиями больше или равными citations[mid]:
Если citations[mid] == n - mid, то найден h-индекс и его можно вернуть.
Если citations[mid] < n - mid, то необходимо искать в правой подмножности citations[mid + 1: n].
Если citations[mid] > n - mid, то необходимо искать в левой подмножности citations[0: mid - 1].

3️⃣Возвращение результата:
Продолжать процесс, пока не будет найден h-индекс.
Возвратить n - mid, что является количеством статей с цитированиями больше или равными citations[mid].

😎 Решение:

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 790. Domino and Tromino Tiling
Сложность: medium

У вас есть два типа плиток: домино размером 2 x 1 и тромино. Вы можете вращать эти фигуры.

Дано целое число n. Верните количество способов выложить плитками доску размером 2 x n. Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 10^9 + 7.

При укладке каждая клетка должна быть покрыта плиткой. Две укладки считаются разными, если и только если есть две 4-направленно смежные клетки на доске, такие, что в одной укладке обе клетки заняты плиткой, а в другой - нет.

Пример:

Input: n = 3
Output: 5
Explanation: The five different ways are show above.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начнем с f(n) и далее спустимся до базовых случаев, f(1), f(2) и p(2). Используйте те же определения для f и p из раздела Обзор. f(k): количество способов полностью покрыть доску шириной k. p(k): количество способов частично покрыть доску шириной k. Рекурсивные вызовы будут использовать результаты подзадач и базовых случаев, чтобы помочь нам получить окончательный результат, f(n).

2⃣Условие остановки для рекурсивных вызовов - когда k достигает базового случая (т.е. k <= 2). Значения для базовых случаев будут возвращены напрямую, вместо того чтобы делать дополнительные рекурсивные вызовы. f(1)=1, f(2)=2, p(2)=1. Чтобы избежать повторных вычислений, мы будем использовать 2 хэшмапы (f_cache и p_cache) для хранения рассчитанных значений для f и p. В Python встроенный декоратор @cache автоматически поддерживает эти хэшмапы для нас.

3⃣Если k больше 2, мы будем делать рекурсивные вызовы к f и p в соответствии с переходной функцией: f(k) = f(k−1) + f(k−2) + 2 * p(k−1), p(k) = p(k−1) + f(k−2). f(n) будет возвращено, как только все рекурсивные вызовы завершатся.

😎 Решение:

from functools import cache

class Solution:
    def numTilings(self, n: int) -> int:
        MOD = 1_000_000_007

        @cache  
        def p(n):  
            if n == 2:
                return 1
            return (p(n - 1) + f(n - 2)) % MOD

        @cache  
        def f(n):  
            if n <= 2:
                return n
            return (f(n - 1) + f(n - 2) + 2 * p(n - 1)) % MOD

        return f(n)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 528. Random Pick with Weight
Сложность: medium

Вам дан массив положительных целых чисел w, где w[i] описывает вес индекса i.
Вам нужно реализовать функцию pickIndex(), которая случайным образом выбирает индекс в диапазоне [0, w.length - 1] (включительно) и возвращает его. Вероятность выбора индекса i равна w[i] / sum(w).

Например, если w = [1, 3], вероятность выбора индекса 0 составляет 1 / (1 + 3) = 0.25 (т.е. 25%), а вероятность выбора индекса 1 составляет 3 / (1 + 3) = 0.75 (т.е. 75%).

Пример:

Input
["Solution","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex"]
[[[1,3]],[],[],[],[],[]]
Output
[null,1,1,1,1,0]

Explanation
Solution solution = new Solution([1, 3]);
solution.pickIndex(); // return 1. It is returning the second element (index = 1) that has a probability of 3/4.
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 0. It is returning the first element (index = 0) that has a probability of 1/4.

Since this is a randomization problem, multiple answers are allowed.
All of the following outputs can be considered correct:
[null,1,1,1,1,0]
[null,1,1,1,1,1]
[null,1,1,1,0,0]
[null,1,1,1,0,1]
[null,1,0,1,0,0]
......
and so on.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация и предобработка весов:
В конструкторе создайте массив накопительных сумм prefixSums, где каждая позиция будет содержать сумму всех предыдущих весов до текущего индекса включительно.
Также в конструкторе сохраните общую сумму весов totalSum.

2⃣ Генерация случайного числа и выбор индекса:
В функции pickIndex() сгенерируйте случайное число в диапазоне от 0 до общей суммы весов totalSum.
Используйте линейный поиск, чтобы найти первый индекс в prefixSums, который больше или равен сгенерированному числу.

3⃣ Возврат результата:
Верните найденный индекс.

😎 Решение:

import random

class Solution:
    def __init__(self, w: List[int]):
        self.prefixSums = []
        prefixSum = 0
        for weight in w:
            prefixSum += weight
            self.prefixSums.append(prefixSum)
        self.totalSum = prefixSum

    def pickIndex(self) -> int:
        target = self.totalSum * random.random()
        for i, prefixSum in enumerate(self.prefixSums):
            if target < prefixSum:
                return i
        return len(self.prefixSums) - 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 206. Reverse Linked List
Сложность: easy

Дан односвязный список, разверните этот список и верните развернутый список.

Пример:

Input: head = [1,2,3,4,5]
Output: [5,4,3,2,1]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализируйте две переменные: prev как nullptr и curr как head списка. Эти переменные будут использоваться для отслеживания предыдущего и текущего узлов в процессе разворота списка.

2️⃣Пройдитесь по списку с помощью цикла: Сохраните ссылку на следующий узел curr в переменную nextTemp. Измените ссылку next текущего узла curr на prev, чтобы развернуть направление ссылки. Переместите prev на текущий узел curr и переместите curr на следующий узел nextTemp.

3️⃣После завершения цикла верните prev как новую голову развернутого списка.

😎 Решение:

class Solution:
    def reverseList(self, head: ListNode) -> ListNode:
        prev = None
        curr = head
        while curr:
            next_temp = curr.next
            curr.next = prev
            prev = curr
            curr = next_temp
            
        return prev

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 589. N-ary Tree Preorder Traversal
Сложность: easy

Дан корень N-арного дерева, верните значения его узлов в порядке предварительного (preorder) обхода.

Сериализация ввода N-арного дерева представлена в их обходе уровнями. Каждая группа детей разделена значением null (См. примеры).

Пример:

Input: root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14]
Output: [1,2,3,6,7,11,14,4,8,12,5,9,13,10]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Создайте два списка: stack для хранения узлов и output для хранения значений узлов в порядке обхода. Добавьте корневой узел в stack.

2⃣Итеративный обход
Пока stack не пуст, извлекайте узел из stack и добавляйте его значение в output. Разверните список дочерних узлов текущего узла и добавьте их в stack.

3⃣Возврат результата
Верните список output как результат.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def preorder(self, root: 'Node') -> List[int]:
        if not root:
            return []
        stack, output = [root], []
        
        while stack:
            node = stack.pop()
            output.append(node.val)
            stack.extend(reversed(node.children))
        
        return output\

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 287. Find the Duplicate Number
Сложность: medium

Дан массив целых чисел nums, содержащий n + 1 целых чисел, где каждое число находится в диапазоне [1, n] включительно.
В массиве есть только одно повторяющееся число, верните это повторяющееся число.
Вы должны решить задачу, не изменяя массив nums и используя только постоянное дополнительное пространство.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определение дубликата:
Итерируйте по массиву, оценивая каждый элемент (назовем его cur). Используйте абсолютное значение текущего элемента, чтобы получить индекс.
Если элемент по индексу cur отрицательный, значит, мы уже встречали этот элемент ранее, и cur является дубликатом. Сохраните cur как дубликат и выйдите из цикла.
Если элемент по индексу cur положительный, инвертируйте знак этого элемента, чтобы пометить его как встреченный, и перейдите к следующему элементу.

2⃣Восстановление массива:
Пройдите по массиву и измените все отрицательные элементы обратно на положительные, чтобы восстановить исходное состояние массива.

3⃣Возврат результата:
Верните найденный дубликат.

😎 Решение:

class Solution:
    def findDuplicate(self, nums):
        duplicate = -1
        for i in range(len(nums)):
            cur = abs(nums[i])
            if nums[cur] < 0:
                duplicate = cur
                break
            nums[cur] *= -1
        for i in range(len(nums)):
            nums[i] = abs(nums[i])
        return duplicate

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1252. Cells with Odd Values in a Matrix
Сложность: easy

Имеется матрица m x n, которая инициализирована всеми 0. Имеется двумерный массив indices, в котором каждый indices[i] = [ri, ci] представляет собой местоположение с индексом 0 для выполнения некоторых операций инкремента над матрицей. Для каждого местоположения indices[i] выполните оба следующих действия: увеличьте все ячейки в строке ri. Увеличьте все ячейки в столбце ci. Учитывая m, n и indices, верните количество нечетных ячеек в матрице после применения инкремента ко всем местоположениям в indices.

Пример:

Input: nums = [12,5,7,23]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте два массива: один для подсчета количества инкрементов каждой строки, другой - каждого столбца.

2⃣Для каждого элемента в indices увеличьте счетчики соответствующих строк и столбцов.

3⃣Подсчитайте количество нечетных ячеек, используя информацию о количестве инкрементов каждой строки и столбца.

😎 Решение:

def oddCells(m, n, indices):
    row_count = [0] * m
    col_count = [0] * n

    for r, c in indices:
        row_count[r] += 1
        col_count[c] += 1

    odd_count = 0
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if (row_count[i] + col_count[j]) % 2 == 1:
                odd_count += 1

    return odd_count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1287. Element Appearing More Than 25% In Sorted Array
Сложность: easy

Дан массив целых чисел, отсортированный в неубывающем порядке. В этом массиве есть ровно одно число, которое встречается более чем в 25% случаев. Верните это число.

Пример:

Input: arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10]
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте хеш-таблицу counts и перебирайте каждый элемент в массиве arr, увеличивая counts[num] для каждого элемента num.

2⃣Установите target = arr.length / 4.

3⃣Перебирайте каждую пару ключ-значение в counts и, если значение > target, верните ключ. Код никогда не достигнет этой точки, так как гарантируется, что ответ существует; верните любое значение.

😎 Решение:

from collections import defaultdict

class Solution:
    def findSpecialInteger(self, arr: List[int]) -> int:
        counts = defaultdict(int)
        target = len(arr) / 4
        for num in arr:
            counts[num] += 1
            if counts[num] > target:
                return num
        return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1404. Number of Steps to Reduce a Number in Binary Representation to One
Сложность: medium

Дано бинарное представление целого числа в виде строки s. Верните количество шагов, необходимых для его сокращения до 1 по следующим правилам:
Если текущее число четное, его нужно разделить на 2.
Если текущее число нечетное, нужно прибавить к нему 1.
Гарантируется, что для всех тестовых случаев всегда можно достичь единицы.

Пример:

Input: s = "1101"
Output: 6
Explanation: "1101" corressponds to number 13 in their decimal representation.
Step 1) 13 is odd, add 1 and obtain 14. 
Step 2) 14 is even, divide by 2 and obtain 7.
Step 3) 7 is odd, add 1 and obtain 8.
Step 4) 8 is even, divide by 2 and obtain 4.  
Step 5) 4 is even, divide by 2 and obtain 2. 
Step 6) 2 is even, divide by 2 and obtain 1.  

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменную operations значением 0.

2⃣Повторяйте операции, пока длина строки s больше 1:
Если последний бит строки s равен 0, это означает, что число четное; примените операцию деления на 2, удалив последний бит.
В противном случае это означает, что число, представленное строкой, нечетное; добавьте 1 к числу, изменив строку, чтобы выполнить эту операцию.

3⃣Верните количество операций.

😎 Решение:

class Solution:
    def numSteps(self, s: str) -> int:
        operations = 0
        s = list(s)
        
        while len(s) > 1:
            if s[-1] == '0':
                s.pop()
            else:
                i = len(s) - 1
                while i >= 0 and s[i] == '1':
                    s[i] = '0'
                    i -= 1
                if i < 0:
                    s.insert(0, '1')
                else:
                    s[i] = '1'
            operations += 1
        
        return operations

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 956. Tallest Billboard
Сложность: hard

Вы устанавливаете рекламный щит и хотите, чтобы он имел наибольшую высоту. У рекламного щита будет две стальные опоры, по одной с каждой стороны. Каждая стальная опора должна быть одинаковой высоты. Вам дается набор стержней, которые можно сварить вместе. Например, если у вас есть стержни длиной 1, 2 и 3, вы можете сварить их вместе, чтобы получилась опора длиной 6. Верните наибольшую возможную высоту вашей рекламной установки. Если вы не можете установить рекламный щит, верните 0.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

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

2⃣Итеративно проверить каждую пару соседних строк для всех столбцов.

3⃣Если для данной пары строк обнаружено нарушение лексикографического порядка, отметить соответствующий столбец для удаления.🔢Повторять процесс до тех пор, пока массив строк не станет лексикографически отсортированным.
Вернуть количество удаленных столбцов.

😎 Решение:

def minDeletionSize(strs):
    n = len(strs)
    m = len(strs[0])
    delete_count = [False] * m
    
    def is_sorted():
        for i in range(n - 1):
            for j in range(m):
                if delete_count[j]:
                    continue
                if strs[i][j] > strs[i + 1][j]:
                    return False
                if strs[i][j] < strs[i + 1][j]:
                    break
        return True
    
    while not is_sorted():
        for j in range(m):
            if delete_count[j]:
                continue
            for i in range(n - 1):
                if strs[i][j] > strs[i + 1][j]:
                    delete_count[j] = True
                    break
            if delete_count[j]:
                break
    
    return sum(delete_count)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 99. Recover Binary Search Tree
Сложность: medium

Вам дан корень бинарного дерева поиска (BST), в котором значения ровно двух узлов дерева были поменяны местами по ошибке. Восстановите дерево, не изменяя его структуру.

Пример:

Input: root = [1,3,null,null,2]
Output: [3,1,null,null,2]
Explanation: 3 cannot be a left child of 1 because 3 > 1. Swapping 1 and 3 makes the BST valid.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Создайте симметричный обход дерева. Это должен быть почти отсортированный список, в котором поменяны местами только два элемента.

2️⃣Определите два поменянных местами элемента x и y в почти отсортированном массиве за линейное время.

3️⃣Повторно пройдите по дереву. Измените значение x на y и значение y на x.

😎 Решение:

class Solution:
    def recoverTree(self, root: TreeNode) -> None:
        def inorder(r: TreeNode) -> List[int]:
            return inorder(r.left) + [r.val] + inorder(r.right) if r else []

        def find_two_swapped(nums: List[int]) -> (int, int):
            n = len(nums)
            x = y = (
                None  
            )

            for i in range(n - 1):
                if nums[i + 1] < nums[i]:
                    y = nums[i + 1]
                    if x is None:
                        x = nums[i]
                    else:
                        break
            return x, y

        def recover(r: TreeNode, count: int) -> None:
            if r:
                if r.val == x or r.val == y:
                    r.val = y if r.val == x else x
                    count -= 1
                    if count == 0:
                        return
                recover(r.left, count)
                recover(r.right, count)

        nums = inorder(root)
        x, y = find_two_swapped(nums)
        recover(root, 2)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 938. Range Sum of BST
Сложность: easy

Учитывая корневой узел двоичного дерева поиска и два целых числа low и high, верните сумму значений всех узлов со значением в диапазоне [low, high].

Пример:

Input: root = [10,5,15,3,7,null,18], low = 7, high = 15
Output: 32

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если дерево пустое, вернуть 0.

2⃣Если значение текущего узла меньше low, рекурсивно искать в правом поддереве.
Если значение текущего узла больше high, рекурсивно искать в левом поддереве.

3⃣Если значение текущего узла в диапазоне [low, high], включить значение узла в сумму и рекурсивно искать в обоих поддеревьях.

😎 Решение:

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

def rangeSumBST(root, low, high):
    if not root:
        return 0
    if root.val < low:
        return rangeSumBST(root.right, low, high)
    if root.val > high:
        return rangeSumBST(root.left, low, high)
    return root.val + rangeSumBST(root.left, low, high) + rangeSumBST(root.right, low, high)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний