Задача: 65. Valid Number
Сложность: hard

Учитывая строку s, определите, является ли s валидным числом.

Например, все следующие строки являются действительными числами: "2", "0089", "-0.1", "+3.14", "4.", "-.9", "2e10", "-90E3", "3e+7", "+6e-1", "53.5e93", "-123.456e789". В то время как следующие строки не являются валидными числами: "abc", "1a", "1e", "e3", "99e2.5", "--6", "-+3", "95a54e53".

Формально, валидное число определяется с использованием одного из следующих определений:

Целое число с необязательным показателем степени.
Десятичное число с необязательным показателем степени.
Целое число определяется необязательным знаком '-' или '+' за которым следуют цифры.

Десятичное число определяется необязательным знаком '-' или '+' и одним из следующих определений:

Цифры, за которыми следует точка '.'.
Цифры, за которыми следует точка '.', за которой следуют цифры.
Точка '.', за которой следуют цифры.
Показатель степени определяется с помощью обозначения показателя степени 'e' или 'E', за которым следует целое число.

Цифры определяются как одна или более цифр.

Пример:

Input: s = "0"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Объявите три переменные: seenDigit, seenExponent и seenDot, установив их все в false. Перебирайте символы входной строки. Если символ является цифрой, установите seenDigit в true.

2️⃣Если символ является знаком (+ или -), проверьте, является ли он первым символом ввода или предшествует ли он показателю степени (экспоненте). Если нет, верните false. Если символ является экспонентой (e или E), сначала проверьте, была ли уже видна экспонента или еще не было увидено ни одной цифры. Если что-то из этого верно, верните false. В противном случае установите seenExponent в true и сбросьте seenDigit, потому что после экспоненты должно следовать новое целое число.

3️⃣Если символ — точка (.), проверьте, были ли уже видны точка или экспонента. Если да, верните false. Иначе установите seenDot в true. Если символ чему-то иначе, верните false. В конце верните значение seenDigit, потому что, например, ввод вида "21e" должен быть признан недействительным, если после e не следуют цифры.

😎 Решение:

class Solution:
    def isNumber(self, s: str) -> bool:
        seen_digit = seen_exponent = seen_dot = False
        for i, c in enumerate(s):
            if c.isdigit():
                seen_digit = True
            elif c in ["+", "-"]:
                if i > 0 and s[i - 1] != "e" and s[i - 1] != "E":
                    return False
            elif c in ["e", "E"]:
                if seen_exponent or not seen_digit:
                    return False
                seen_exponent = True
                seen_digit = False
            elif c == ".":
                if seen_dot or seen_exponent:
                    return False
                seen_dot = True
            else:
                return False

        return seen_digit

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1015. Smallest Integer Divisible by K
Сложность: medium

Задано целое положительное число k, необходимо найти длину наименьшего целого положительного числа n, такого, что n делится на k, и n содержит только цифру 1. Верните длину n. Если такого n не существует, верните -1. Примечание: n может не поместиться в 64-битное знаковое целое число.

Пример:

Input: k = 1
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Использование остатка для нахождения числа с цифрами 1:
Создайте переменную num и установите ее равной 1.
Создайте переменную length и установите ее равной 1 для отслеживания длины числа.

2⃣Итеративное нахождение числа:
Используйте цикл, чтобы умножать num на 10 и добавлять 1 в каждой итерации, и каждый раз вычисляйте остаток от деления num на k.
Увеличивайте length на 1 в каждой итерации.
Если в какой-то итерации num % k == 0, верните length.

3⃣Проверка бесконечного цикла:
Если цикл длится слишком долго (например, 10^6 итераций), верните -1, чтобы предотвратить бесконечный цикл для случаев, когда решение не существует.

😎 Решение:

class Solution:
    def smallestRepunitDivByK(self, k: int) -> int:
        num, length = 1, 1
        seen = set()
        
        while num % k != 0:
            if num % k in seen:
                return -1
            seen.add(num % k)
            num = (num * 10 + 1) % k
            length += 1
        
        return length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 36. Valid Sudoku
Сложность: medium

Определите, является ли доска Судоку размером 9 на 9 валидной. Необходимо проверить только заполненные ячейки согласно следующим правилам:

Каждая строка должна содержать цифры от 1 до 9 без повторений.
Каждый столбец должен содержать цифры от 1 до 9 без повторений.
Каждая из девяти подзон размером 3 на 3 в сетке должна содержать цифры от 1 до 9 без повторений.

Пример:

Input: board = 
[["5","3",".",".","7",".",".",".","."]
,["6",".",".","1","9","5",".",".","."]
,[".","9","8",".",".",".",".","6","."]
,["8",".",".",".","6",".",".",".","3"]
,["4",".",".","8",".","3",".",".","1"]
,["7",".",".",".","2",".",".",".","6"]
,[".","6",".",".",".",".","2","8","."]
,[".",".",".","4","1","9",".",".","5"]
,[".",".",".",".","8",".",".","7","9"]]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализируйте список из 9 хеш-множеств, где хеш-множество с индексом r будет использоваться для хранения ранее увиденных чисел в строке r судоку. Аналогично инициализируйте списки из 9 хеш-множеств для отслеживания столбцов и блоков.

2️⃣Итерируйтесь по каждой позиции (r, c) в судоку. На каждой итерации, если на текущей позиции есть число:
Проверьте, существует ли это число в хеш-множестве для текущей строки, столбца или блока. Если да, верните false, потому что это второе появление числа в текущей строке, столбце или блоке.

3️⃣В противном случае обновите множество, отвечающее за отслеживание ранее увиденных чисел в текущей строке, столбце и блоке. Индекс текущего блока рассчитывается как (r / 3) * 3 + (c / 3), где / означает деление нацело.
Если дубликаты не были найдены после посещения каждой позиции на доске судоку, то судоку валидно, поэтому верните true.

😎 Решение:

class Solution:
    def isValidSudoku(self, board: List[List[str]]) -> bool:
        N = 9

        rows = [set() for _ in range(N)]
        cols = [set() for _ in range(N)]
        boxes = [set() for _ in range(N)]

        for r in range(N):
            for c in range(N):
                val = board[r][c]
                if val == ".":
                    continue

                if val in rows[r]:
                    return False
                rows[r].add(val)

                if val in cols[c]:
                    return False
                cols[c].add(val)

                idx = (r // 3) * 3 + c // 3
                if val in boxes[idx]:
                    return False
                boxes[idx].add(val)

        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 718. Maximum Length of Repeated Subarray
Сложность: medium

Если даны два целочисленных массива nums1 и nums2, верните максимальную длину подмассива, который встречается в обоих массивах.

Пример:

Input: nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7]
Output: 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте двумерный массив для хранения длин общих подмассивов.

2⃣Используйте динамическое программирование для нахождения максимальной длины общего подмассива.

3⃣Итеративно обновляйте массив, сравнивая элементы обоих массивов и обновляя максимальную длину подмассива.

😎 Решение:

def findLength(nums1, nums2):
    dp = [[0] * (len(nums2) + 1) for _ in range(len(nums1) + 1)]
    max_len = 0
    for i in range(len(nums1) - 1, -1, -1):
        for j in range(len(nums2) - 1, -1, -1):
            if nums1[i] == nums2[j]:
                dp[i][j] = dp[i + 1][j + 1] + 1
                max_len = max(max_len, dp[i][j])
    return max_len

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 384. Shuffle an Array
Сложность: medium

Дан целочисленный массив nums. Разработайте алгоритм для случайного перемешивания массива. Все перестановки массива должны быть равновероятны в результате перемешивания.

Реализуйте класс Solution:

Solution(int[] nums): Инициализирует объект целочисленным массивом nums.
int[] reset(): Сбрасывает массив в его исходную конфигурацию и возвращает его.
int[] shuffle(): Возвращает случайное перемешивание массива.

Пример:

Input: ransomNote = "a", magazine = "b"
Output: false

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Алгоритм Фишера-Йейтса удивительно похож на решение грубой силы. На каждой итерации алгоритма мы генерируем случайное целое число между текущим индексом и последним индексом массива.

2⃣Затем мы меняем местами элементы на текущем индексе и выбранном индексе. Это симулирует выбор (и удаление) элемента из "шляпы", так как следующий диапазон, из которого мы выбираем случайный индекс, не будет включать последний обработанный элемент.

3⃣Один небольшой, но важный момент заключается в том, что возможно поменять элемент сам с собой - в противном случае некоторые перестановки массива были бы более вероятны, чем другие.

😎 Решение:

import random

class Solution:
    def __init__(self, nums: list[int]):
        self.array = nums[:]
        self.original = nums[:]
    
    def reset(self) -> list[int]:
        self.array = self.original[:]
        return self.original
    
    def shuffle(self) -> list[int]:
        for i in range(len(self.array)):
            rand_index = random.randint(i, len(self.array) - 1)
            self.array[i], self.array[rand_index] = self.array[rand_index], self.array[i]
        return self.array

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 261. Graph Valid Tree
Сложность: medium

У вас есть граф из n узлов, помеченных от 0 до n - 1. Вам даны целое число n и список рёбер, где edges[i] = [ai, bi] указывает на то, что существует неориентированное ребро между узлами ai и bi в графе.

Верните true, если рёбра данного графа образуют допустимое дерево, и false в противном случае.

Пример:

Input: n = 5, edges = [[0,1],[0,2],[0,3],[1,4]]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Проверьте, что количество рёбер равно n - 1. Если нет, верните false.

2️⃣Используйте итеративный обход в глубину (DFS) для проверки связности графа и отсутствия циклов. Создайте стек для хранения узлов для посещения и множество для отслеживания посещённых узлов. Начните с узла 0.

3️⃣Если все узлы посещены и циклы не обнаружены, верните true. В противном случае, верните false.

😎 Решение:

import collections
from typing import List

class Solution:
    def validTree(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> bool:
        if len(edges) != n - 1:
            return False
        
        adj_list = [[] for _ in range(n)]
        for A, B in edges:
            adj_list[A].append(B)
            adj_list[B].append(A)
        
        parent = {0: -1}
        queue = collections.deque([0])
        
        while queue:
            node = queue.popleft()
            for neighbour in adj_list[node]:
                if neighbour == parent[node]:
                    continue
                if neighbour in parent:
                    return False
                parent[neighbour] = node
                queue.append(neighbour)
        
        return len(parent) == n

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1025. Divisor Game
Сложность: easy

Алиса и Боб играют в игру по очереди, причем Алиса начинает первой. Изначально на доске мелом написано число n. В свой ход каждый игрок делает ход, состоящий из: выбора любого x при 0 < x < n и n % x == 0. Замены числа n на доске на n - x. Также, если игрок не может сделать ход, он проигрывает игру. Возвращается true тогда и только тогда, когда Алиса выигрывает игру, предполагая, что оба игрока играют оптимально.

Пример:

Input: n = 2
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определение выигрыша:
Заметим, что если число n четное, Алиса всегда выигрывает, потому что она может уменьшить n на 1, и оставить Боба с нечетным числом.
Если число n нечетное, Алиса всегда проигрывает, потому что Боб может уменьшить n на 1, и оставить Алису с четным числом.

2⃣Проверка четности числа:
Проверяем, четное ли число n. Если n четное, возвращаем true, если нечетное, возвращаем false.

3⃣Возврат результата:
Возвращаем результат в зависимости от четности числа n.

😎 Решение:

class Solution:
    def divisorGame(self, n: int) -> bool:
        return n % 2 == 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1038. Binary Search Tree to Greater Sum Tree
Сложность: medium

Получив корень двоичного дерева поиска (BST), преобразуйте его в большее дерево таким образом, чтобы каждый ключ исходного BST был заменен на исходный ключ плюс сумма всех ключей, превышающих исходный ключ в BST. Напомним, что двоичное дерево поиска - это дерево, удовлетворяющее следующим ограничениям: левое поддерево узла содержит только узлы с ключами меньше, чем ключ узла. Правое поддерево узла содержит только узлы с ключами больше, чем ключ узла. И левое, и правое поддеревья должны быть двоичными деревьями поиска.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Обратный обход in-order:
Пройдите по дереву в порядке "правый, корень, левый" (обратный in-order обход). Это обеспечит посещение узлов в порядке убывания их значений.

2⃣Накопление суммы:
Во время обхода поддерживайте переменную для хранения накопленной суммы. На каждом узле добавляйте значение узла к накопленной сумме и обновляйте значение узла этой накопленной суммой.

3⃣Преобразование узлов:
Преобразуйте значение каждого узла в накопленную сумму.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def bstToGst(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        self.sum = 0
        
        def reverse_inorder(node):
            if not node:
                return
            reverse_inorder(node.right)
            self.sum += node.val
            node.val = self.sum
            reverse_inorder(node.left)
        
        reverse_inorder(root)
        return root

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 668. Kth Smallest Number in Multiplication Table
Сложность: hard

Почти каждый использовал таблицу умножения. Таблица умножения размером m x n - это целочисленная матрица mat, где mat[i][j] == i * j (индексация начинается с 1).

Даны три целых числа m, n и k. Верните k-й наименьший элемент в таблице умножения размером m x n.

Пример:

Input: m = 3, n = 3, k = 5
Output: 3
Explanation: The 5th smallest number is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Установка границ поиска:
Установите нижнюю границу left равной 1 и верхнюю границу right равной m * n.

2⃣Бинарный поиск:
Используйте бинарный поиск, чтобы найти k-й наименьший элемент.
Для каждого среднего значения mid, посчитайте количество элементов в таблице умножения, которые меньше или равны mid.

3⃣Проверка количества элементов:
Если количество элементов меньше k, увеличьте нижнюю границу (left).
Если количество элементов больше или равно k, уменьшите верхнюю границу (right).

😎 Решение:

class Solution:
    def findKthNumber(self, m: int, n: int, k: int) -> int:
        def count_less_equal(x):
            count = 0
            for i in range(1, m + 1):
                count += min(x // i, n)
            return count
        
        left, right = 1, m * n
        while left < right:
            mid = (left + right) // 2
            if count_less_equal(mid) < k:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid
        return left

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 212. Word Search II
Сложность: hard

Дана m на n доска символов и список строк words, верните все слова, находящиеся на доске.

Каждое слово должно быть составлено из букв последовательных смежных ячеек, где смежные ячейки находятся по горизонтали или вертикали рядом. Одна и та же ячейка с буквой не может использоваться более одного раза в слове.

Пример:

Input: board = [["o","a","a","n"],["e","t","a","e"],["i","h","k","r"],["i","f","l","v"]], words = ["oath","pea","eat","rain"]
Output: ["eat","oath"]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣ Построение Trie:
Постройте структуру Trie из слов в словаре. Trie будет использоваться для процесса сопоставления позже.

2️⃣ Запуск обхода в глубину (Backtracking) с каждой ячейки:
Начните обход доски с каждой ячейки. Если существует слово в словаре, которое начинается с буквы в данной ячейке, начните рекурсивный вызов функции backtracking(cell).

3️⃣ Обход соседних ячеек:
В функции backtracking(cell) исследуйте соседние ячейки (i.e. neighborCell) вокруг текущей ячейки для следующего рекурсивного вызова backtracking(neighborCell).
На каждом вызове проверяйте, соответствует ли последовательность букв, которую мы прошли до сих пор, какому-либо слову в словаре, используя структуру Trie, построенную в начале.

😎 Решение:

class Solution:
    def findWords(self, board: List[List[str]], words: List[str]) -> List[str]:
        WORD_KEY = "$"

        trie = {}
        for word in words:
            node = trie
            for letter in word:
                node = node.setdefault(letter, {})
            node[WORD_KEY] = word

        rowNum = len(board)
        colNum = len(board[0])
        matchedWords = []

        def backtracking(row, col, parent):
            letter = board[row][col]
            currNode = parent[letter]

            word_match = currNode.pop(WORD_KEY, False)
            if word_match:
                matchedWords.append(word_match)

            board[row][col] = "#"

            for rowOffset, colOffset in [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]:
                newRow, newCol = row + rowOffset, col + colOffset
                if newRow < 0 or newRow >= rowNum or newCol < 0 or newCol >= colNum:
                    continue
                if board[newRow][newCol] not in currNode:
                    continue
                backtracking(newRow, newCol, currNode)

            board[row][col] = letter

            if not currNode:
                parent.pop(letter)

        for row in range(rowNum):
            for col in range(colNum):
                if board[row][col] in trie:
                    backtracking(row, col, trie)

        return matchedWords

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1036. Escape a Large Maze
Сложность: hard

Имеется сетка размером 1 миллион на 1 миллион на плоскости XY, координаты каждого квадрата сетки - (x, y). Мы начинаем с исходного квадрата = [sx, sy] и хотим достичь цели = [tx, ty]. Существует также массив заблокированных квадратов, где каждый заблокированный[i] = [xi, yi] представляет собой заблокированный квадрат с координатами (xi, yi). Каждый ход мы можем пройти один квадрат на север, восток, юг или запад, если квадрат не находится в массиве заблокированных квадратов. Нам также не разрешается выходить за пределы сетки. Возвращается true тогда и только тогда, когда можно достичь целевого квадрата из исходного квадрата с помощью последовательности правильных ходов.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Обработка входных данных:
Загрузите координаты исходного квадрата sx, sy, целевого квадрата tx, ty и список заблокированных квадратов blocked.

2⃣Проверка простого случая:
Если список blocked пуст, верните true, так как путь не будет заблокирован.
Проверка начальной или целевой клетки:
Если исходная или целевая клетка заблокированы, верните false.

3⃣Поиск пути с использованием BFS или DFS:
Используйте алгоритм поиска в ширину (BFS) или поиска в глубину (DFS) для поиска пути от sx, sy до tx, ty, избегая заблокированных клеток.
Если обнаружен путь, верните true, в противном случае верните false.

😎 Решение:

from collections import deque

def isEscapePossible(blocked, source, target):
    blocked = set(map(tuple, blocked))
    source = tuple(source)
    target = tuple(target)
    
    if source in blocked or target in blocked:
        return False

    def bfs(start, end):
        queue = deque([start])
        visited = set([start])
        directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
        max_area = len(blocked) * (len(blocked) - 1) // 2
        
        while queue:
            if len(visited) > max_area:
                return True
            x, y = queue.popleft()
            for dx, dy in directions:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < 10**6 and 0 <= ny < 10**6 and (nx, ny) not in visited and (nx, ny) not in blocked:
                    if (nx, ny) == end:
                        return True
                    queue.append((nx, ny))
                    visited.add((nx, ny))
        return False
    
    return bfs(source, target) and bfs(target, source)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1216. Valid Palindrome III
Сложность: hard

Дана строка s и целое число k. Верните true, если s является k-палиндромом.
Строка является k-палиндромом, если её можно преобразовать в палиндром, удалив из неё не более k символов.

Пример:

Input: s = "abcdeca", k = 2
Output: true
Explanation: Remove 'b' and 'e' characters.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте двухмерный массив memo для хранения промежуточных результатов, чтобы избежать повторных вычислений. Определите функцию isValidPalindrome, которая будет возвращать минимальное количество удалений для создания палиндрома в подстроке от индекса i до j.

2⃣Реализуйте базовые случаи для функции isValidPalindrome: если i равно j, то это уже палиндром, если i и j - соседние индексы, то возвращается 1, если символы не совпадают. Если значение для пары индексов уже рассчитано, то возвращается сохраненное значение из memo.

3⃣Реализуйте основные случаи рекурсивного вычисления: если символы на позициях i и j совпадают, продолжайте проверку для подстроки без этих символов. В противном случае, рассмотрите два варианта удаления символов и выберите минимальное количество удалений, добавив 1 за текущее удаление.

😎 Решение:

class Solution:
    def isValidPalindrome(self, s: str, k: int) -> bool:
        n = len(s)
        memo = [[None] * n for _ in range(n)]

        def isValidPalindromeHelper(i, j):
            if i == j:
                return 0
            if i == j - 1:
                return 1 if s[i] != s[j] else 0
            if memo[i][j] is not None:
                return memo[i][j]
            if s[i] == s[j]:
                memo[i][j] = isValidPalindromeHelper(i + 1, j - 1)
            else:
                memo[i][j] = 1 + min(isValidPalindromeHelper(i + 1, j), isValidPalindromeHelper(i, j - 1))
            return memo[i][j]

        return isValidPalindromeHelper(0, n - 1) <= k

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 409. Longest Palindrome
Сложность: easy

Если задана строка s, состоящая из строчных или прописных букв, верните длину самого длинного палиндрома, который можно построить из этих букв. Буквы чувствительны к регистру, например, "Aa" не считается палиндромом.

Пример:

Input: s = "abccccdd"
Output: 7

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте словарь для подсчета количества каждого символа в строке.

2⃣Пройдитесь по словарю и добавьте четное количество каждого символа к длине палиндрома. Если встречается нечетное количество символа, добавьте (count - 1) к длине палиндрома.

3⃣Если есть хотя бы один символ с нечетным количеством, добавьте 1 к длине палиндрома для центрального символа.

😎 Решение:

def longestPalindrome(s):
    charCount = {}
    for char in s:
        charCount[char] = charCount.get(char, 0) + 1
    length = 0
    oddFound = False
    for count in charCount.values:
        if count % 2 == 0:
            length += count
        else:
            length += count - 1
            oddFound = True
    return length + 1 if oddFound else length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 311. Sparse Matrix Multiplication
Сложность: medium

Даны две разреженные матрицы mat1 размером m x k и mat2 размером k x n. Верните результат перемножения матриц mat1 x mat2. Вы можете предположить, что умножение всегда возможно.

Пример:

Input: mat1 = [[1,0,0],[-1,0,3]], mat2 = [[7,0,0],[0,0,0],[0,0,1]]
Output: [[7,0,0],[-7,0,3]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация результирующей матрицы
Создайте результирующую матрицу result размером m x n, заполненную нулями.

2⃣Хранение ненулевых элементов
Пройдите по каждой строке матрицы mat1 и сохраните индексы и значения ненулевых элементов в хеш-карте mat1_map. Пройдите по каждой колонке матрицы mat2 и сохраните индексы и значения ненулевых элементов в хеш-карте mat2_map.

3⃣Вычисление произведения
Для каждой строки i в mat1 и для каждой колонки j в mat2: Если в mat1_map есть ненулевой элемент в строке i и в mat2_map есть ненулевой элемент в колонке j с одинаковым индексом k, добавьте произведение этих элементов к result[i][j].

😎 Решение:

class Solution:
    def multiply(self, mat1: List[List[int]], mat2: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        n = len(mat1)
        k = len(mat1[0])
        m = len(mat2[0])
        
        ans = [[0] * m for _ in range(n)]
        
        for rowIndex in range(n):
            for elementIndex in range(k):
                if mat1[rowIndex][elementIndex] != 0:
                    for colIndex in range(m):
                        ans[rowIndex][colIndex] += mat1[rowIndex][elementIndex] * mat2[elementIndex][colIndex]
        
        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 942. DI String Match
Сложность: easy

Перестановка perm из n + 1 целых чисел всех целых чисел в диапазоне [0, n] может быть представлена в виде строки s длины n, где: s[i] == 'I', если perm[i] < perm[i + 1], и s[i] == 'D', если perm[i] > perm[i + 1]. Получив строку s, восстановите перестановку perm и верните ее. Если существует несколько допустимых перестановок perm, верните любую из них.

Пример:

Input: s = "IDID"
Output: [0,4,1,3,2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать два указателя low и high для отслеживания минимального и максимального числа, которые можно использовать в перестановке.

2⃣Создать массив perm длиной n + 1.
Пройти по строке s:
Если текущий символ равен 'I', добавить low в текущую позицию perm и увеличить low.
Если текущий символ равен 'D', добавить high в текущую позицию perm и уменьшить high.
Добавить оставшееся значение (low или high, так как они будут равны) в последнюю позицию perm.

3⃣Вернуть массив perm.

😎 Решение:

def diStringMatch(s):
    n = len(s)
    low, high = 0, n
    perm = [0] * (n + 1)
    
    for i in range(n):
        if s[i] == 'I':
            perm[i] = low
            low += 1
        else:
            perm[i] = high
            high -= 1
    
    perm[n] = low
    return perm

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 868. Binary Gap
Сложность: easy

Дано положительное целое число n, найдите и верните наибольшее расстояние между любыми двумя соседними единицами в двоичном представлении числа n. Если нет двух соседних единиц, верните 0.

Две единицы считаются соседними, если их разделяют только нули (возможно, никаких нулей нет). Расстояние между двумя единицами — это абсолютная разница между их позициями в битовом представлении. Например, две единицы в "1001" имеют расстояние 3.

Пример:

Input: n = 22
Output: 2
Explanation: 22 in binary is "10110".
The first adjacent pair of 1's is "10110" with a distance of 2.
The second adjacent pair of 1's is "10110" with a distance of 1.
The answer is the largest of these two distances, which is 2.
Note that "10110" is not a valid pair since there is a 1 separating the two 1's underlined.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте список A индексов i, таких что в двоичном представлении числа n i-й бит установлен в 1.

2⃣Используйте список A, чтобы найти максимальное расстояние между соседними значениями. Для этого пройдите по списку и вычислите разницу между каждым соседним элементом.

3⃣Верните найденное максимальное расстояние.

😎 Решение:

class Solution:
    def binaryGap(self, N: int) -> int:
        A = [i for i in range(32) if (N >> i) & 1]
        return max((A[i + 1] - A[i] for i in range(len(A) - 1)), default=0)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний