Python | LeetCode
9.44K subscribers
189 photos
2 videos
1.28K links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Тесты t.me/+20tRfhrwPpM4NDQy
Вопросы собесов t.me/+cnJC0_ZeZ_I0OGY6
Вакансии t.me/+cXGKkrOY2-w3ZTky
Download Telegram
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задача: 720. Longest Word in Dictionary
Сложность: medium

Если задан массив строк words, представляющих английский словарь, верните самое длинное слово из words, которое может быть построено по одному символу из других слов из words. Если существует более одного возможного ответа, верните самое длинное слово с наименьшим лексикографическим порядком. Если ответа нет, верните пустую строку. Обратите внимание, что слово должно строиться слева направо, причем каждый дополнительный символ добавляется в конец предыдущего слова.

Пример:
Input: words = ["w","wo","wor","worl","world"]
Output: "world"


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив слов по длине и лексикографическому порядку.

2⃣Используйте множество для отслеживания слов, которые можно построить.

3⃣Пройдите по каждому слову в отсортированном массиве и добавьте его в множество, если все его префиксы уже существуют в множестве.

😎 Решение:
def longestWord(words):
words.sort()
valid_words = {""}
longest = ""
for word in words:
if word[:-1] in valid_words:
valid_words.add(word)
if len(word) > len(longest):
longest = word
return longest


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 928. Minimize Malware Spread II
Сложность: hard

Вам дана сеть из n узлов, представленная в виде графа с матрицей смежности n x n, где i-й узел непосредственно связан с j-м узлом, если graph[i][j] == 1. Некоторые узлы изначально заражены вредоносным ПО. Если два узла соединены напрямую и хотя бы один из них заражен вредоносным ПО, то оба узла будут заражены вредоносным ПО. Такое распространение вредоносного ПО будет продолжаться до тех пор, пока больше не останется ни одного узла, зараженного таким образом. Предположим, что M(initial) - это конечное число узлов, зараженных вредоносным ПО, во всей сети после прекращения распространения вредоносного ПО. Мы удалим ровно один узел из initial, полностью удалив его и все связи от этого узла к любому другому узлу. Верните узел, который, если его удалить, минимизирует M(initial). Если для минимизации M(initial) можно удалить несколько узлов, верните такой узел с наименьшим индексом.

Пример:
Input: graph = [[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1]], initial = [0,1]
Output: 0


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определить компоненты связности в графе.
Для каждой компоненты связности определить количество зараженных узлов и общее количество узлов.

2⃣Для каждого узла в initial удалить его и пересчитать количество зараженных узлов.

3⃣Найти узел, удаление которого минимизирует количество зараженных узлов. Если несколько узлов минимизируют количество зараженных узлов одинаково, выбрать узел с наименьшим индексом.

😎 Решение:
def minMalwareSpread(graph, initial):
n = len(graph)

def dfs(node, visited):
stack = [node]
while stack:
u = stack.pop()
for v in range(n):
if graph[u][v] == 1 and v not in visited:
visited.add(v)
stack.append(v)

components = []
visited = set()
for i in range(n):
if i not in visited:
component = set()
dfs(i, component)
components.append(component)
visited.update(component)

infected_in_component = [0] * len(components)
node_to_component = {}
for idx, component in enumerate(components):
for node in component:
node_to_component[node] = idx
if node in initial:
infected_in_component[idx] += 1

min_infected = float('inf')
result_node = min(initial)
for node in initial:
component_idx = node_to_component[node]
if infected_in_component[component_idx] == 1:
component_size = len(components[component_idx])
if component_size < min_infected or (component_size == min_infected and node < result_node):
min_infected = component_size
result_node = node

return result_node


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1023. Camelcase Matching
Сложность: medium

Учитывая массив строк queries и строку pattern, верните булевский массив answer, где answer[i] - true, если queries[i] соответствует pattern, и false в противном случае. Слово запроса queries[i] соответствует pattern, если вы можете вставить строчные английские буквы pattern так, чтобы они были равны запросу. Вы можете вставить каждый символ в любую позицию и не можете вставить ни одного символа.

Пример:
Input: queries = ["FooBar","FooBarTest","FootBall","FrameBuffer","ForceFeedBack"], pattern = "FB"
Output: [true,false,true,true,false]


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных:
Создайте массив answer для хранения результатов соответствия каждого запроса шаблону.

2⃣Проверка каждого запроса:
Для каждого запроса из queries, проверьте, можно ли вставить строчные буквы в pattern, чтобы они соответствовали запросу.
Используйте два указателя, один для query и один для pattern. Перемещайте оба указателя, пока они не достигнут конца строк. Если текущие символы совпадают, переместите оба указателя. Если символы не совпадают и текущий символ в запросе является строчной буквой, переместите только указатель запроса.

3⃣Возврат результата:
Если указатель шаблона достиг конца строки, добавьте true в answer, иначе добавьте false.
Верните массив answer.

😎 Решение:
class Solution:
def camelMatch(self, queries: List[str], pattern: str) -> List[bool]:
def matches(query, pattern):
i, j = 0, 0
while i < len(query):
if j < len(pattern) and query[i] == pattern[j]:
j += 1
elif query[i].isupper():
return False
i += 1
return j == len(pattern)

return [matches(query, pattern) for query in queries]


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
👍1
Задача: 1512. Number of Good Pairs
Сложность: easy

Дан массив целых чисел nums, верните количество хороших пар.

Пара (i, j) называется хорошей, если nums[i] == nums[j] и i < j.

Пример:
Input: nums = [1,2,3,1,1,3]
Output: 4
Explanation: There are 4 good pairs (0,3), (0,4), (3,4), (2,5) 0-indexed.


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменную ans значением 0.

2⃣Итерируйте i от 0 до nums.length:
Итерируйте j от i + 1 до nums.length:
Если nums[i] == nums[j], увеличьте ans на 1.

3⃣Верните ans.

😎 Решение:
class Solution:
def numIdenticalPairs(self, nums: List[int]) -> int:
ans = 0
for i in range(len(nums)):
for j in range(i + 1, len(nums)):
if nums[i] == nums[j]:
ans += 1
return ans


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
👍5
Задача: 987. Vertical Order Traversal of a Binary Tree
Сложность: medium

Вам даны два списка закрытых интервалов, firstList и secondList, где firstList[i] = [starti, endi] и secondList[j] = [startj, endj]. Каждый список интервалов является попарно непересекающимся и отсортированным.

Верните пересечение этих двух списков интервалов.

Закрытый интервал [a, b] (где a <= b) обозначает множество действительных чисел x с a <= x <= b.

Пересечение двух закрытых интервалов - это множество действительных чисел, которые либо пусты, либо представлены как закрытый интервал. Например, пересечение [1, 3] и [2, 4] равно [2, 3].

Пример:
Input: root = [3,9,20,null,null,15,7]
Output: [[9],[3,15],[20],[7]]


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация указателей:
Создать словарь для хранения узлов по их координатам (col, row).
Создать очередь для обхода в ширину (BFS), содержащую начальную пару (root, (0, 0)).

2⃣Поиск пересечений:
Выполнить BFS обход дерева. Для каждого узла сохранить его значение в словаре по ключу (col, row).
Добавить левый потомок в очередь с координатами (row + 1, col - 1).
Добавить правый потомок в очередь с координатами (row + 1, col + 1).

3⃣Возврат результата:
Отсортировать ключи словаря по col и затем по row.
Для каждого столбца, упорядочить узлы по row и значениям, и добавить их в результирующий список.

😎 Решение:
from collections import defaultdict, deque

class Solution:
def verticalTraversal(self, root):
col_table = defaultdict(list)
queue = deque([(root, 0, 0)])

while queue:
node, row, col = queue.popleft()
if node:
col_table[col].append((row, node.val))
queue.append((node.left, row + 1, col - 1))
queue.append((node.right, row + 1, col + 1))

result = []
for col in sorted(col_table.keys()):
col_table[col].sort()
result.append([val for row, val in col_table[col]])

return result


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 784. Letter Case Permutation
Сложность: medium

Дан корень дерева поиска (BST). Верните минимальную разницу между значениями любых двух различных узлов в дереве.

Пример:
Input: s = "a1b2"
Output: ["a1b2","a1B2","A1b2","A1B2"]


👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если следующий символ c является буквой, то мы удвоим все слова в нашем текущем ответе, и добавим lowercase(c) к каждому слову в первой половине, и uppercase(c) к каждому слову во второй половине.

2⃣Если c является цифрой, мы добавим его к каждому слову.

3⃣Продолжайте процесс для всех символов в строке, чтобы получить все возможные комбинации.

😎 Решение:
class Solution:
def letterCasePermutation(self, S):
ans = [[]]

for char in S:
n = len(ans)
if char.isalpha():
for i in range(n):
ans.append(ans[i][:])
ans[i].append(char.lower())
ans[n+i].append(char.upper())
else:
for i in range(n):
ans[i].append(char)

return list(map("".join, ans))


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний