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

Задача: 136. Single Number
Сложность: easy

Дан непустой массив целых чисел nums, в котором каждый элемент встречается дважды, кроме одного. Найдите этот единственный элемент.

Вы должны реализовать решение с линейной сложностью выполнения и использовать только постоянное дополнительное пространство.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Переберите все элементы в массиве nums.

2️⃣Если какое-то число в nums новое для массива, добавьте его.

3️⃣Если какое-то число уже есть в массиве, удалите его.

😎 Решение:

class Solution(object):
    def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
        no_duplicate_list = []
        for i in nums:
            if i not in no_duplicate_list:
                no_duplicate_list.append(i)
            else:
                no_duplicate_list.remove(i)
        return no_duplicate_list.pop()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 933. Number of Recent Calls
Сложность: easy

У вас есть класс RecentCounter, который подсчитывает количество последних запросов за определенный промежуток времени. Реализуйте класс RecentCounter: RecentCounter() Инициализирует счетчик нулем последних запросов. int ping(int t) Добавляет новый запрос в момент времени t, где t представляет собой некоторое время в миллисекундах, и возвращает количество запросов, произошедших за последние 3000 миллисекунд (включая новый запрос). Точнее, возвращается количество запросов, произошедших в диапазоне [t - 3000, t]. Гарантируется, что каждый вызов ping использует строго большее значение t, чем предыдущий вызов.

Пример:

Input
["RecentCounter", "ping", "ping", "ping", "ping"]
[[], [1], [100], [3001], [3002]]
Output
[null, 1, 2, 3, 3]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создать класс RecentCounter с конструктором для инициализации пустой очереди.

2⃣Реализовать метод ping, который принимает время запроса t:
Добавить t в очередь.
Удалить из очереди все запросы, которые не попадают в диапазон [t - 3000, t].

3⃣Вернуть размер очереди.

😎 Решение:

from collections import deque

class RecentCounter:
    def __init__(self):
        self.q = deque()
    
    def ping(self, t: int) -> int:
        self.q.append(t)
        while self.q[0] < t - 3000:
            self.q.popleft()
        return len(self.q)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1344. Angle Between Hands of a Clock
Сложность: medium

Даны два числа, hour и minutes. Вернуть меньший угол (в градусах), образованный часовой и минутной стрелками.

Ответы с точностью до 10^-5 от фактического значения будут считаться правильными.

Пример:

Input: hour = 12, minutes = 30
Output: 165

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Рассчитать углы: minutes_angle = 6 * minutes и hour_angle = (hour % 12 + minutes / 60) * 30.

2⃣Найти разницу: diff = abs(hour_angle - minutes_angle).

3⃣Вернуть меньший угол: min(diff, 360 - diff).

😎 Решение:

class Solution:
    def angleClock(self, hour: int, minutes: int) -> float:
        one_min_angle = 6
        one_hour_angle = 30

        minutes_angle = one_min_angle * minutes
        hour_angle = (hour % 12 + minutes / 60.0) * one_hour_angle

        diff = abs(hour_angle - minutes_angle)
        return min(diff, 360 - diff)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 592. Fraction Addition and Subtraction
Сложность: medium

Дана строка, представляющая выражение сложения и вычитания дробей, верните результат вычисления в строковом формате.

Окончательный результат должен быть несократимой дробью. Если ваш окончательный результат является целым числом, преобразуйте его в формат дроби с знаменателем 1. Таким образом, 2 должно быть преобразовано в 2/1.

Пример:

Input: expression = "-1/2+1/2+1/3"
Output: "1/3"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начните сканирование строки и разделите её на части, содержащие числители и знаменатели, с учетом знаков.

2⃣Выполните операции сложения или вычитания для каждой пары дробей, приводя их к общему знаменателю и сокращая результат.

3⃣Верните результат в виде строки, представляющей несократимую дробь.

😎 Решение:

def gcd(a, b):
    while b:
        a, b = b, a % b
    return a

class Solution:
    def fractionAddition(self, expression: str) -> str:
        sign = []
        if expression[0] != '-':
            sign.append('+')
        for char in expression:
            if char in '+-':
                sign.append(char)
        
        fractions = expression.replace('-', '+-').split('+')
        prev_num, prev_den = 0, 1
        i = 0
        
        for sub in fractions:
            if not sub:
                continue
            num, den = map(int, sub.split('/'))
            g = gcd(prev_den, den)
            if sign[i] == '+':
                prev_num = prev_num * den // g + num * prev_den // g
            else:
                prev_num = prev_num * den // g - num * prev_den // g
            prev_den = prev_den * den // g
            g = abs(gcd(prev_num, prev_den))
            prev_num //= g
            prev_den //= g
            i += 1
        
        return f"{prev_num}/{prev_den}"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1056. Confusing Number
Сложность: easy

Запутанное число - это число, которое при повороте на 180 градусов становится другим числом, каждая цифра которого действительна. Мы можем повернуть цифры числа на 180 градусов, чтобы получить новые цифры. Когда 0, 1, 6, 8 и 9 поворачиваются на 180 градусов, они становятся 0, 1, 9, 8 и 6 соответственно.
При повороте на 180 градусов 2, 3, 4, 5 и 7 становятся недействительными. Обратите внимание, что после поворота числа мы можем игнорировать ведущие нули. Например, после поворота 8000 мы получим 0008, которое считается просто 8. Если задано целое число n, верните true, если это запутанное число, или false в противном случае.

Пример:

Input: n = 6
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Преобразуй число в строку для удобства работы с его цифрами.
Используй словарь для хранения соответствий цифр при повороте на 180 градусов.

2⃣Пройди по цифрам числа, проверяя, что все цифры действительны и заменяя их на соответствующие при повороте.

3⃣Проверь, что перевернутая строка отличается от исходной.

😎 Решение:

def isConfusingNumber(n):
    rotation_map = {'0': '0', '1': '1', '6': '9', '8': '8', '9': '6'}
    n_str = str(n)
    rotated_str = ""

    for char in n_str:
        if char not in rotation_map:
            return False
        rotated_str = rotation_map[char] + rotated_str

    return rotated_str != n_str

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 898. Bitwise ORs of Subarrays
Сложность: medium

Если задан целочисленный массив arr, верните количество различных побитовых ИЛИ всех непустых подмассивов arr. Побитовое ИЛИ подмассива - это побитовое ИЛИ каждого целого числа в подмассиве. Побитовым ИЛИ подмассива одного целого числа является это целое число. Подмассив - это непрерывная непустая последовательность элементов в массиве.

Пример:

Input: arr = [0]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создать множество для хранения уникальных результатов побитового ИЛИ.

2⃣Для каждого элемента массива, вычислить побитовое ИЛИ всех подмассивов, начинающихся с этого элемента.
Добавить результат каждого вычисления в множество.

3⃣Вернуть размер множества.

😎 Решение:

def subarrayBitwiseORs(arr):
    result = set()
    current = set()
    for num in arr:
        current = {num | x for x in current} | {num}
        result.update(current)
    return len(result)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний