Задача: 210. Course Schedule II
Сложность: medium
Всего есть numCourses курсов, которые вы должны пройти, пронумерованных от 0 до numCourses - 1. Вам дан массив prerequisites, где prerequisites[i] = [ai, bi] указывает на то, что вы должны сначала пройти курс bi, если хотите взять курс ai.
Например, пара [0, 1] указывает на то, что для прохождения курса 0 сначала нужно пройти курс 1.
Верните порядок курсов, которые вы должны пройти, чтобы завершить все курсы. Если существует несколько правильных ответов, верните любой из них. Если невозможно завершить все курсы, верните пустой массив.
Пример 1:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Инициализация и построение графа:
Инициализируйте стек S, который будет содержать топологически отсортированный порядок курсов в нашем графе.
Постройте список смежности, используя пары ребер, указанные на входе. Важно отметить, что пара вида [a, b] указывает на то, что курс b должен быть пройден, чтобы взять курс a. Это подразумевает ребро вида b ➔ a. Учтите это при реализации алгоритма.
2️⃣Запуск поиска в глубину (DFS):
Для каждого узла в нашем графе выполните поиск в глубину (DFS), если этот узел еще не был посещен во время DFS другого узла.
Предположим, что мы выполняем поиск в глубину для узла N. Рекурсивно обойдите всех соседей узла N, которые еще не были обработаны.
3️⃣Обработка узлов и возвращение результата:
После обработки всех соседей добавьте узел N в стек. Мы используем стек для моделирования необходимого порядка. Когда мы добавляем узел N в стек, все узлы, которые требуют узел N в качестве предшественника (среди других), уже будут в стеке.
После обработки всех узлов просто верните узлы в порядке их присутствия в стеке от вершины до основания.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Всего есть numCourses курсов, которые вы должны пройти, пронумерованных от 0 до numCourses - 1. Вам дан массив prerequisites, где prerequisites[i] = [ai, bi] указывает на то, что вы должны сначала пройти курс bi, если хотите взять курс ai.
Например, пара [0, 1] указывает на то, что для прохождения курса 0 сначала нужно пройти курс 1.
Верните порядок курсов, которые вы должны пройти, чтобы завершить все курсы. Если существует несколько правильных ответов, верните любой из них. Если невозможно завершить все курсы, верните пустой массив.
Пример 1:
Input: numCourses = 4, prerequisites = [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
Output: [0,2,1,3]
Объяснение: Всего есть 4 курса, которые нужно пройти. Чтобы взять курс 3, вы должны завершить оба курса 1 и 2. Оба курса 1 и 2 должны быть взяты после того, как вы завершите курс 0.
Таким образом, один из правильных порядков курсов — [0,1,2,3]. Другой правильный порядок — [0,2,1,3].
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Инициализация и построение графа:
Инициализируйте стек S, который будет содержать топологически отсортированный порядок курсов в нашем графе.
Постройте список смежности, используя пары ребер, указанные на входе. Важно отметить, что пара вида [a, b] указывает на то, что курс b должен быть пройден, чтобы взять курс a. Это подразумевает ребро вида b ➔ a. Учтите это при реализации алгоритма.
2️⃣Запуск поиска в глубину (DFS):
Для каждого узла в нашем графе выполните поиск в глубину (DFS), если этот узел еще не был посещен во время DFS другого узла.
Предположим, что мы выполняем поиск в глубину для узла N. Рекурсивно обойдите всех соседей узла N, которые еще не были обработаны.
3️⃣Обработка узлов и возвращение результата:
После обработки всех соседей добавьте узел N в стек. Мы используем стек для моделирования необходимого порядка. Когда мы добавляем узел N в стек, все узлы, которые требуют узел N в качестве предшественника (среди других), уже будут в стеке.
После обработки всех узлов просто верните узлы в порядке их присутствия в стеке от вершины до основания.
😎 Решение:
from collections import defaultdict
class Solution:
WHITE = 1
GRAY = 2
BLACK = 3
def findOrder(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]:
adj_list = defaultdict(list)
for dest, src in prerequisites:
adj_list[src].append(dest)
topological_sorted_order = []
is_possible = True
color = {k: Solution.WHITE for k in range(numCourses)}
def dfs(node: int) -> None:
nonlocal is_possible
if not is_possible:
return
color[node] = Solution.GRAY
if node in adj_list:
for neighbor in adj_list[node]:
if color[neighbor] == Solution.WHITE:
dfs(neighbor)
elif color[neighbor] == Solution.GRAY:
is_possible = False
color[node] = Solution.BLACK
topological_sorted_order.append(node)
for vertex in range(numCourses):
if color[vertex] == Solution.WHITE:
dfs(vertex)
return topological_sorted_order[::-1] if is_possible else []
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1420. Build Array Where You Can Find The Maximum Exactly K Comparisons
Сложность: hard
Вам даны три целых числа n, m и k. Рассмотрим следующий алгоритм для нахождения максимального элемента в массиве положительных целых чисел:
Вам необходимо построить массив arr, который имеет следующие свойства:
arr содержит ровно n целых чисел.
1 <= arr[i] <= m, где (0 <= i < n).
После применения указанного алгоритма к arr, значение search_cost равно k.
Верните количество способов построить массив arr с учетом указанных условий. Так как ответ может быть очень большим, ответ должен быть вычислен по модулю 10^9 + 7.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и базовые случаи: Инициализируем 3D массив dp размером [n+1][m+1][k+1]. Устанавливаем базовые случаи: dp[n][...][0] = 1.
2⃣Итерация и обновление массива dp: Проходим в обратном порядке по индексам i от n-1 до 0, по maxSoFar от m до 0 и по remain от 0 до k. Для каждого из этих значений обновляем dp массив, используя предыдущие результаты для вычисления текущих значений.
3⃣Возврат результата: Возвращаем значение dp[0][0][k], которое является решением исходной задачи.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: hard
Вам даны три целых числа n, m и k. Рассмотрим следующий алгоритм для нахождения максимального элемента в массиве положительных целых чисел:
maximum_value = -1
maximum_index = -1
search_cost = 0
n = arr.length
for (i = 0; i < n; i++){
if (maximum_value < arr[i]){
maximum_value = arr[i]
maximum_index = i
search_cost = search_cost + 1
}
}
return maximum_index
Вам необходимо построить массив arr, который имеет следующие свойства:
arr содержит ровно n целых чисел.
1 <= arr[i] <= m, где (0 <= i < n).
После применения указанного алгоритма к arr, значение search_cost равно k.
Верните количество способов построить массив arr с учетом указанных условий. Так как ответ может быть очень большим, ответ должен быть вычислен по модулю 10^9 + 7.
Пример:
Input: n = 2, m = 3, k = 1
Output: 6
Explanation: The possible arrays are [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 1], [3, 2] [3, 3]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и базовые случаи: Инициализируем 3D массив dp размером [n+1][m+1][k+1]. Устанавливаем базовые случаи: dp[n][...][0] = 1.
2⃣Итерация и обновление массива dp: Проходим в обратном порядке по индексам i от n-1 до 0, по maxSoFar от m до 0 и по remain от 0 до k. Для каждого из этих значений обновляем dp массив, используя предыдущие результаты для вычисления текущих значений.
3⃣Возврат результата: Возвращаем значение dp[0][0][k], которое является решением исходной задачи.
😎 Решение:
class Solution:
def numOfArrays(self, n: int, m: int, k: int) -> int:
MOD = 10**9 + 7
dp = [[[0] * (k + 1) for _ in range(m + 1)] for _ in range(n + 1)]
for num in range(m + 1):
dp[n][num][0] = 1
for i in range(n - 1, -1, -1):
for maxSoFar in range(m, -1, -1):
for remain in range(k + 1):
ans = 0
for num in range(1, maxSoFar + 1):
ans = (ans + dp[i + 1][maxSoFar][remain]) % MOD
if remain > 0:
for num in range(maxSoFar + 1, m + 1):
ans = (ans + dp[i + 1][num][remain - 1]) % MOD
dp[i][maxSoFar][remain] = ans
return dp[0][0][k]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 936. Stamping The Sequence
Сложность: hard
Вам даны две строки stamp и target. Изначально имеется строка s длины target.length со всеми s[i] == '?'. За один ход вы можете поместить штамп над s и заменить каждую букву в s на соответствующую букву из штампа. Например, если штамп = "abc" и target = "abcba", то s изначально будет "?????". За один ход вы можете: поместить штамп в индекс 0 s, чтобы получить "abc??", поместить штамп в индекс 1 s, чтобы получить "?abc?", или поместить штамп в индекс 2 s, чтобы получить "??abc". Обратите внимание, что штамп должен полностью находиться в границах s, чтобы штамповать (то есть вы не можете поместить штамп в индекс 3 s). Мы хотим преобразовать s в цель, используя не более 10 * target.length ходов. Верните массив индекса самой левой буквы, которая штампуется на каждом ходу. Если мы не можем получить цель из s за 10 * target.length оборотов, верните пустой массив
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализировать переменные:
s как массив символов '?', длиной target.length.
res как список для хранения результатов.
done как массив булевых значений для отслеживания того, какие позиции уже штампованы.
target как массив символов для удобства.
2⃣Использовать функцию canStamp для проверки, можно ли штамповать stamp в target начиная с индекса i.
Использовать функцию doStamp для штампования stamp в target начиная с индекса i.
Повторять шаги, пока штампы возможны или достигнут максимум ходов (10 * target.length):
Перебрать все возможные начальные позиции для штампа.
Проверить, можно ли штамповать в текущей позиции.
Если можно, штамповать и добавить индекс в res.
3⃣Если все символы в s соответствуют символам в target, вернуть массив res в обратном порядке. Иначе, вернуть пустой массив.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: hard
Вам даны две строки stamp и target. Изначально имеется строка s длины target.length со всеми s[i] == '?'. За один ход вы можете поместить штамп над s и заменить каждую букву в s на соответствующую букву из штампа. Например, если штамп = "abc" и target = "abcba", то s изначально будет "?????". За один ход вы можете: поместить штамп в индекс 0 s, чтобы получить "abc??", поместить штамп в индекс 1 s, чтобы получить "?abc?", или поместить штамп в индекс 2 s, чтобы получить "??abc". Обратите внимание, что штамп должен полностью находиться в границах s, чтобы штамповать (то есть вы не можете поместить штамп в индекс 3 s). Мы хотим преобразовать s в цель, используя не более 10 * target.length ходов. Верните массив индекса самой левой буквы, которая штампуется на каждом ходу. Если мы не можем получить цель из s за 10 * target.length оборотов, верните пустой массив
Пример:
Input: stamp = "abc", target = "ababc"
Output: [0,2]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализировать переменные:
s как массив символов '?', длиной target.length.
res как список для хранения результатов.
done как массив булевых значений для отслеживания того, какие позиции уже штампованы.
target как массив символов для удобства.
2⃣Использовать функцию canStamp для проверки, можно ли штамповать stamp в target начиная с индекса i.
Использовать функцию doStamp для штампования stamp в target начиная с индекса i.
Повторять шаги, пока штампы возможны или достигнут максимум ходов (10 * target.length):
Перебрать все возможные начальные позиции для штампа.
Проверить, можно ли штамповать в текущей позиции.
Если можно, штамповать и добавить индекс в res.
3⃣Если все символы в s соответствуют символам в target, вернуть массив res в обратном порядке. Иначе, вернуть пустой массив.
😎 Решение:
def movesToStamp(stamp, target):
s, t = list(stamp), list(target)
m, n = len(s), len(t)
res = []
done = [False] * n
def canStamp(i):
for j in range(m):
if t[i + j] != '?' and t[i + j] != s[j]:
return False
return True
def doStamp(i):
for j in range(m):
t[i + j] = '?'
res.append(i)
done[i] = True
changed = True
while changed:
changed = False
for i in range(n - m + 1):
if not done[i] and canStamp(i):
doStamp(i)
changed = True
if all(c == '?' for c in t):
return res[::-1]
return []
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1351. Count Negative Numbers in a Sorted Matrix
Сложность: easy
Дана матрица m x n grid, которая отсортирована по убыванию как по строкам, так и по столбцам. Вернуть количество отрицательных чисел в grid.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализировать переменную count = 0 для подсчета общего числа отрицательных элементов в матрице.
2⃣Использовать два вложенных цикла для итерации по каждому элементу матрицы grid, и если элемент отрицательный, увеличить count на 1.
3⃣Вернуть count.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дана матрица m x n grid, которая отсортирована по убыванию как по строкам, так и по столбцам. Вернуть количество отрицательных чисел в grid.
Пример:
Input: grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]
Output: 8
Explanation: There are 8 negatives number in the matrix.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализировать переменную count = 0 для подсчета общего числа отрицательных элементов в матрице.
2⃣Использовать два вложенных цикла для итерации по каждому элементу матрицы grid, и если элемент отрицательный, увеличить count на 1.
3⃣Вернуть count.
😎 Решение:
class Solution:
def countNegatives(self, grid):
count = 0
for row in grid:
for element in row:
if element < 0:
count += 1
return count
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1101. The Earliest Moment When Everyone Become Friends
Сложность: medium
В социальной группе есть n человек, пронумерованных от 0 до n - 1. Вам дан массив logs, где logs[i] = [timestampi, xi, yi] указывает, что xi и yi станут друзьями в момент времени timestampi.
Дружба является симметричной. Это означает, что если a является другом b, то b является другом a. Также человек a знаком с человеком b, если a является другом b или a является другом кого-то, кто знаком с b.
Верните самое раннее время, когда каждый человек стал знаком с каждым другим человеком. Если такого времени не существует, верните -1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Отсортируйте логи по времени в хронологическом порядке, так как в задаче не указано, отсортированы ли они.
2⃣Пройдитесь по отсортированным логам, применяя структуру данных "Объединение-Поиск":
Для каждого лога объедините двух участников, упомянутых в логе, с помощью функции union(a, b).
Каждое объединение добавляет новые связи между участниками.
3⃣Следите за количеством групп:
Изначально каждый участник рассматривается как отдельная группа.
Количество групп уменьшается с каждым полезным объединением.
Момент, когда количество групп уменьшается до одной, является самым ранним моментом, когда все участники становятся связанными (друзьями). Верните этот момент времени.
Если такого момента не существует, верните -1.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
В социальной группе есть n человек, пронумерованных от 0 до n - 1. Вам дан массив logs, где logs[i] = [timestampi, xi, yi] указывает, что xi и yi станут друзьями в момент времени timestampi.
Дружба является симметричной. Это означает, что если a является другом b, то b является другом a. Также человек a знаком с человеком b, если a является другом b или a является другом кого-то, кто знаком с b.
Верните самое раннее время, когда каждый человек стал знаком с каждым другим человеком. Если такого времени не существует, верните -1.
Пример:
Input: logs = [[0,2,0],[1,0,1],[3,0,3],[4,1,2],[7,3,1]], n = 4
Output: 3
Explanation: At timestamp = 3, all the persons (i.e., 0, 1, 2, and 3) become friends.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Отсортируйте логи по времени в хронологическом порядке, так как в задаче не указано, отсортированы ли они.
2⃣Пройдитесь по отсортированным логам, применяя структуру данных "Объединение-Поиск":
Для каждого лога объедините двух участников, упомянутых в логе, с помощью функции union(a, b).
Каждое объединение добавляет новые связи между участниками.
3⃣Следите за количеством групп:
Изначально каждый участник рассматривается как отдельная группа.
Количество групп уменьшается с каждым полезным объединением.
Момент, когда количество групп уменьшается до одной, является самым ранним моментом, когда все участники становятся связанными (друзьями). Верните этот момент времени.
Если такого момента не существует, верните -1.
😎 Решение:
class UnionFind:
def __init__(self, n):
self.parent = list(range(n))
self.rank = [1] * n
def find(self, x):
if self.parent[x] != x:
self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
return self.parent[x]
def union(self, x, y):
rootX = self.find(x)
rootY = self.find(y)
if rootX != rootY:
if self.rank[rootX] > self.rank[rootY]:
self.parent[rootY] = rootX
elif self.rank[rootX] < self.rank[rootY]:
self.parent[rootX] = rootY
else:
self.parent[rootY] = rootX
self.rank[rootX] += 1
return True
return False
class Solution:
def earliestAcq(self, logs: List[List[int]], n: int) -> int:
logs.sort()
uf = UnionFind(n)
group_count = n
for timestamp, friendA, friendB in logs:
if uf.union(friendA, friendB):
group_count -= 1
if group_count == 1:
return timestamp
return -1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1498. Number of Subsequences That Satisfy the Given Sum Condition
Сложность: medium
Вам дан массив целых чисел
Верните количество непустых подпоследовательностей массива
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и подготовка:
Инициализируйте переменные answer равным 0 и n как длину массива nums.
Отсортируйте массив nums.
Подготовьте массив power для хранения степеней двойки до n по модулю 10^9+7.
2⃣Итерация и бинарный поиск:
Для каждого индекса left от 0 до n - 1 выполните бинарный поиск, чтобы найти самый правый индекс right, где nums[right] <= target - nums[left].
Если left <= right, добавьте количество допустимых подпоследовательностей к answer.
3⃣Возврат результата:
Верните answer по модулю 10^9+7.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Вам дан массив целых чисел
nums и целое число target.Верните количество непустых подпоследовательностей массива
nums, таких что сумма минимального и максимального элемента в них меньше или равна target. Так как ответ может быть слишком большим, верните его по модулю 10^9 + 7.Пример:
Input: nums = [3,5,6,7], target = 9
Output: 4
Explanation: There are 4 subsequences that satisfy the condition.
[3] -> Min value + max value <= target (3 + 3 <= 9)
[3,5] -> (3 + 5 <= 9)
[3,5,6] -> (3 + 6 <= 9)
[3,6] -> (3 + 6 <= 9)
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и подготовка:
Инициализируйте переменные answer равным 0 и n как длину массива nums.
Отсортируйте массив nums.
Подготовьте массив power для хранения степеней двойки до n по модулю 10^9+7.
2⃣Итерация и бинарный поиск:
Для каждого индекса left от 0 до n - 1 выполните бинарный поиск, чтобы найти самый правый индекс right, где nums[right] <= target - nums[left].
Если left <= right, добавьте количество допустимых подпоследовательностей к answer.
3⃣Возврат результата:
Верните answer по модулю 10^9+7.
😎 Решение:
class Solution:
def numSubseq(self, nums: List[int], target: int) -> int:
nums.sort()
n = len(nums)
mod = 10**9 + 7
power = [1] * n
for i in range(1, n):
power[i] = power[i - 1] * 2 % mod
answer = 0
left, right = 0, n - 1
while left <= right:
if nums[left] + nums[right] <= target:
answer = (answer + power[right - left]) % mod
left += 1
else:
right -= 1
return answer
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 200. Number of Islands
Сложность: medium
Дана двумерная бинарная сетка размером m x n, представляющая карту из '1' (земля) и '0' (вода). Верните количество островов.
Остров окружён водой и образуется путём соединения соседних земель горизонтально или вертикально. Можно предположить, что все четыре края сетки окружены водой.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Линейно просканируйте двумерную карту, если узел содержит '1', то это корневой узел, который запускает поиск в глубину (DFS).
2️⃣Во время выполнения DFS каждый посещённый узел следует установить в '0', чтобы пометить его как посещённый.
3️⃣Подсчитайте количество корневых узлов, запускающих DFS. Это количество будет равно количеству островов, так как каждый DFS, начинающийся с какого-либо корня, идентифицирует остров.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дана двумерная бинарная сетка размером m x n, представляющая карту из '1' (земля) и '0' (вода). Верните количество островов.
Остров окружён водой и образуется путём соединения соседних земель горизонтально или вертикально. Можно предположить, что все четыре края сетки окружены водой.
Пример:
Input: grid = [
["1","1","1","1","0"],
["1","1","0","1","0"],
["1","1","0","0","0"],
["0","0","0","0","0"]
]
Output: 1
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Линейно просканируйте двумерную карту, если узел содержит '1', то это корневой узел, который запускает поиск в глубину (DFS).
2️⃣Во время выполнения DFS каждый посещённый узел следует установить в '0', чтобы пометить его как посещённый.
3️⃣Подсчитайте количество корневых узлов, запускающих DFS. Это количество будет равно количеству островов, так как каждый DFS, начинающийся с какого-либо корня, идентифицирует остров.
😎 Решение:
class Solution:
def numIslands(self, grid):
if not grid:
return 0
num_islands = 0
for i in range(len(grid)):
for j in range(len(grid[0])):
if grid[i][j] == "1":
self.dfs(grid, i, j)
num_islands += 1
return num_islands
def dfs(self, grid, r, c):
if (
r < 0
or c < 0
or r >= len(grid)
or c >= len(grid[0])
or grid[r][c] != "1"
):
return
grid[r][c] = "0"
self.dfs(grid, r - 1, c)
self.dfs(grid, r + 1, c)
self.dfs(grid, r, c - 1)
self.dfs(grid, r, c + 1)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
👍2
Задача: 567. Permutation in String
Сложность: medium
Даны две строки s1 и s2. Верните true, если s2 содержит перестановку s1, или false в противном случае.
Другими словами, верните true, если одна из перестановок s1 является подстрокой s2.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создать массив для подсчета символов в строке s1. Затем создать аналогичный массив для первых len(s1) символов строки s2.
2⃣Использовать скользящее окно для перемещения по строке s2. Для каждой позиции окна обновлять массив подсчета символов и сравнивать его с массивом для строки s1.
3⃣Если массивы совпадают на любом этапе, вернуть true. Если окно достигает конца строки s2 и совпадений не найдено, вернуть false.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Даны две строки s1 и s2. Верните true, если s2 содержит перестановку s1, или false в противном случае.
Другими словами, верните true, если одна из перестановок s1 является подстрокой s2.
Пример:
Input: s1 = "ab", s2 = "eidbaooo"
Output: true
Explanation: s2 contains one permutation of s1 ("ba").
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создать массив для подсчета символов в строке s1. Затем создать аналогичный массив для первых len(s1) символов строки s2.
2⃣Использовать скользящее окно для перемещения по строке s2. Для каждой позиции окна обновлять массив подсчета символов и сравнивать его с массивом для строки s1.
3⃣Если массивы совпадают на любом этапе, вернуть true. Если окно достигает конца строки s2 и совпадений не найдено, вернуть false.
😎 Решение:
class Solution:
def checkInclusion(self, s1: str, s2: str) -> bool:
from collections import Counter
s1Count = Counter(s1)
s2Count = Counter(s2[:len(s1)])
if s1Count == s2Count:
return True
for i in range(len(s1), len(s2)):
s2Count[s2[i]] += 1
s2Count[s2[i - len(s1)]] -= 1
if s2Count[s2[i - len(s1)]] == 0:
del s2Count[s2[i - len(s1)]]
if s1Count == s2Count:
return True
return False
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1051. Height Checker
Сложность: easy
Школа пытается сделать ежегодную фотографию всех учеников. Учеников просят встать в одну шеренгу в неубывающем порядке по росту. Пусть этот порядок представлен целочисленным массивом expected, где expected[i] - ожидаемый рост i-го студента в очереди. Вам дан целочисленный массив heights, представляющий текущий порядок, в котором стоят студенты. Каждый heights[i] - это высота i-го студента в очереди (с индексом 0). Верните количество индексов, в которых heights[i] != expected[i].
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создай отсортированную копию массива heights, чтобы получить ожидаемый порядок высот.
2⃣Пройди по обоим массивам и сравни элементы.
3⃣Подсчитай количество индексов, где элементы двух массивов не равны
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Школа пытается сделать ежегодную фотографию всех учеников. Учеников просят встать в одну шеренгу в неубывающем порядке по росту. Пусть этот порядок представлен целочисленным массивом expected, где expected[i] - ожидаемый рост i-го студента в очереди. Вам дан целочисленный массив heights, представляющий текущий порядок, в котором стоят студенты. Каждый heights[i] - это высота i-го студента в очереди (с индексом 0). Верните количество индексов, в которых heights[i] != expected[i].
Пример:
Input: heights = [1,1,4,2,1,3]
Output: 3
👨💻 Алгоритм:
1⃣Создай отсортированную копию массива heights, чтобы получить ожидаемый порядок высот.
2⃣Пройди по обоим массивам и сравни элементы.
3⃣Подсчитай количество индексов, где элементы двух массивов не равны
😎 Решение:
def heightChecker(heights):
expected = sorted(heights)
count = 0
for i in range(len(heights)):
if heights[i] != expected[i]:
count += 1
return count
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 397. Integer Replacement
Сложность: medium
К положительному целому числу n можно применить одну из следующих операций: если n четное, замените n на n / 2. если n нечетное, замените n на n + 1 или n - 1. верните минимальное количество операций, необходимых для того, чтобы n стало 1.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Начните с данного числа n и выполните одну из следующих операций:
Если n четное, замените n на n / 2.
Если n нечетное, замените n на n + 1 или n - 1.
2⃣Используйте метод динамического программирования или жадный метод, чтобы найти минимальное количество операций, необходимых для достижения n = 1. Определите, какая операция (n + 1 или n - 1) является более эффективной для минимизации количества шагов.
3⃣Продолжайте выполнять выбранные операции, пока n не станет равным 1. Считайте количество выполненных операций и верните это значение как результат.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
К положительному целому числу n можно применить одну из следующих операций: если n четное, замените n на n / 2. если n нечетное, замените n на n + 1 или n - 1. верните минимальное количество операций, необходимых для того, чтобы n стало 1.
Пример:
Input: n = 8
Output: 3
Explanation: 8 -> 4 -> 2 -> 1
👨💻 Алгоритм:
1⃣Начните с данного числа n и выполните одну из следующих операций:
Если n четное, замените n на n / 2.
Если n нечетное, замените n на n + 1 или n - 1.
2⃣Используйте метод динамического программирования или жадный метод, чтобы найти минимальное количество операций, необходимых для достижения n = 1. Определите, какая операция (n + 1 или n - 1) является более эффективной для минимизации количества шагов.
3⃣Продолжайте выполнять выбранные операции, пока n не станет равным 1. Считайте количество выполненных операций и верните это значение как результат.
😎 Решение:
class Solution:
def integerReplacement(self, n: int) -> int:
def helper(n, memo):
if n == 1:
return 0
if n in memo:
return memo[n]
if n % 2 == 0:
memo[n] = 1 + helper(n // 2, memo)
else:
memo[n] = 1 + min(helper(n + 1, memo), helper(n - 1, memo))
return memo[n]
return helper(n, {})
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 979. Distribute Coins in Binary Tree
Сложность: medium
Вам дан корень бинарного дерева с n узлами, где каждый узел в дереве содержит node.val монет. Всего по всему дереву распределено n монет.
За один ход мы можем выбрать два смежных узла и переместить одну монету из одного узла в другой. Ход может быть как от родителя к ребенку, так и от ребенка к родителю.
Верните минимальное количество ходов, необходимых для того, чтобы каждый узел имел ровно одну монету.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и определение рекурсивной функции. Инициализируйте переменную moves = 0. Определите рекурсивную функцию dfs, которая считает количество перемещений монет. Базовый случай: если текущий узел равен null, верните 0.
2⃣Рекурсивный обход дерева. Внутри dfs вызовите dfs для левого и правого поддеревьев, чтобы получить количество монет, которые нужно переместить в каждом поддереве. Вычислите количество перемещений для текущего узла: добавьте абсолютные значения перемещаемых монет в moves.
3⃣Возвращение результата. Верните количество монет, которые текущий узел может передать своему родителю: значение узла плюс количество монет в левом и правом поддеревьях минус 1. Вызовите dfs от корня дерева и верните moves.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Вам дан корень бинарного дерева с n узлами, где каждый узел в дереве содержит node.val монет. Всего по всему дереву распределено n монет.
За один ход мы можем выбрать два смежных узла и переместить одну монету из одного узла в другой. Ход может быть как от родителя к ребенку, так и от ребенка к родителю.
Верните минимальное количество ходов, необходимых для того, чтобы каждый узел имел ровно одну монету.
Пример:
Input: root = [3,0,0]
Output: 2
Explanation: From the root of the tree, we move one coin to its left child, and one coin to its right child.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализация и определение рекурсивной функции. Инициализируйте переменную moves = 0. Определите рекурсивную функцию dfs, которая считает количество перемещений монет. Базовый случай: если текущий узел равен null, верните 0.
2⃣Рекурсивный обход дерева. Внутри dfs вызовите dfs для левого и правого поддеревьев, чтобы получить количество монет, которые нужно переместить в каждом поддереве. Вычислите количество перемещений для текущего узла: добавьте абсолютные значения перемещаемых монет в moves.
3⃣Возвращение результата. Верните количество монет, которые текущий узел может передать своему родителю: значение узла плюс количество монет в левом и правом поддеревьях минус 1. Вызовите dfs от корня дерева и верните moves.
😎 Решение:
class Solution:
def distributeCoins(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
self.moves = 0
self.dfs(root)
return self.moves
def dfs(self, current: Optional[TreeNode]) -> int:
if not current:
return 0
leftCoins = self.dfs(current.left)
rightCoins = self.dfs(current.right)
self.moves += abs(leftCoins) + abs(rightCoins)
return current.val - 1 + leftCoins + rightCoins
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
🔥1
Задача: 258. Add Digits
Сложность: easy
Дано целое число num. Повторно складывайте все его цифры, пока результат не станет однозначным, и верните его.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Инициализируйте переменную digital_root значением 0.
2️⃣В цикле, пока num больше 0:
Добавьте к digital_root последнюю цифру num.
Уменьшите num, удалив последнюю цифру.
Если num равно 0 и digital_root больше 9, присвойте num значение digital_root и сбросьте digital_root в 0.
3️⃣Верните значение digital_root.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дано целое число num. Повторно складывайте все его цифры, пока результат не станет однозначным, и верните его.
Пример:
Input: num = 38
Output: 2
Explanation: The process is
38 --> 3 + 8 --> 11
11 --> 1 + 1 --> 2
Since 2 has only one digit, return it.
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Инициализируйте переменную digital_root значением 0.
2️⃣В цикле, пока num больше 0:
Добавьте к digital_root последнюю цифру num.
Уменьшите num, удалив последнюю цифру.
Если num равно 0 и digital_root больше 9, присвойте num значение digital_root и сбросьте digital_root в 0.
3️⃣Верните значение digital_root.
😎 Решение:
class Solution:
def addDigits(self, num: int) -> int:
digital_root = 0
while num > 0:
digital_root += num % 10
num //= 10
if num == 0 and digital_root > 9:
num = digital_root
digital_root = 0
return digital_root
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
🔥3
Задача: 1663. Smallest String With A Given Numeric Value
Сложность: medium
Числовое значение строчной буквы определяется ее позицией (начиная с 1) в алфавите, поэтому числовое значение a равно 1, числовое значение b равно 2, числовое значение c равно 3 и так далее.
Числовое значение строки, состоящей из строчных букв, определяется как сумма числовых значений ее символов. Например, числовое значение строки "abe" равно 1 + 2 + 5 = 8.
Вам даны два целых числа n и k. Верните лексикографически наименьшую строку длиной n с числовым значением, равным k.
Обратите внимание, что строка x лексикографически меньше строки y, если x идет перед y в словарном порядке, то есть либо x является префиксом y, либо, если i - первая позиция, где x[i] != y[i], то x[i] идет перед y[i] в алфавитном порядке.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Построить строку или массив символов result для хранения выбранных символов для каждой позиции.
2⃣Итерация от позиции 1 до n и заполнение символом каждой позиции:
Найти позиции, которые нужно заполнить, исключая текущую позицию, задаваемую переменной positionsLeft как n - position - 1.
Если значение k больше, чем positionsLeft * 26, зарезервировать числовое значение 26 (символ z) для всех оставшихся позиций positionsLeft. Вычислить значение текущей позиции, заданное переменной add, как k - (positionsLeft * 26). Вычесть рассчитанное значение add из k, чтобы найти оставшееся значение k после заполнения текущей позиции.
Иначе, заполнить текущую позицию символом a, имеющим числовое значение 1. Вычесть 1 из k, чтобы найти оставшееся значение k после заполнения текущей позиции.
3⃣Повторять процесс, пока все позиции не будут заполнены.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Числовое значение строчной буквы определяется ее позицией (начиная с 1) в алфавите, поэтому числовое значение a равно 1, числовое значение b равно 2, числовое значение c равно 3 и так далее.
Числовое значение строки, состоящей из строчных букв, определяется как сумма числовых значений ее символов. Например, числовое значение строки "abe" равно 1 + 2 + 5 = 8.
Вам даны два целых числа n и k. Верните лексикографически наименьшую строку длиной n с числовым значением, равным k.
Обратите внимание, что строка x лексикографически меньше строки y, если x идет перед y в словарном порядке, то есть либо x является префиксом y, либо, если i - первая позиция, где x[i] != y[i], то x[i] идет перед y[i] в алфавитном порядке.
Пример:
Input: n = 3, k = 27
Output: "aay"
Explanation: The numeric value of the string is 1 + 1 + 25 = 27, and it is the smallest string with such a value and length equal to 3.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Построить строку или массив символов result для хранения выбранных символов для каждой позиции.
2⃣Итерация от позиции 1 до n и заполнение символом каждой позиции:
Найти позиции, которые нужно заполнить, исключая текущую позицию, задаваемую переменной positionsLeft как n - position - 1.
Если значение k больше, чем positionsLeft * 26, зарезервировать числовое значение 26 (символ z) для всех оставшихся позиций positionsLeft. Вычислить значение текущей позиции, заданное переменной add, как k - (positionsLeft * 26). Вычесть рассчитанное значение add из k, чтобы найти оставшееся значение k после заполнения текущей позиции.
Иначе, заполнить текущую позицию символом a, имеющим числовое значение 1. Вычесть 1 из k, чтобы найти оставшееся значение k после заполнения текущей позиции.
3⃣Повторять процесс, пока все позиции не будут заполнены.
😎 Решение:
class Solution:
def getSmallestString(self, n: int, k: int) -> str:
result = ['a'] * n
for position in range(n):
positionsLeft = (n - position - 1)
if k > positionsLeft * 26:
add = k - (positionsLeft * 26)
result[position] = chr(ord('a') + add - 1)
k -= add
else:
k -= 1
return ''.join(result
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 93. Restore IP Addresses
Сложность: medium
Сообщение, содержащее буквы от A до Z, можно закодировать в числа с использованием следующего соответствия:
- 'A' -> "1"
- 'B' -> "2"
- ...
- 'Z' -> "26"
Для декодирования закодированного сообщения все цифры должны быть сгруппированы и затем отображены обратно в буквы с использованием обратного соответствия (существует несколько способов). Например, "11106" можно представить как:
- "AAJF" с группировкой (1 1 10 6)
- "KJF" с группировкой (11 10 6)
Обратите внимание, что группировка (1 11 06) недопустима, потому что "06" не может быть преобразовано в 'F', так как "6" отличается от "06". Для данной строки s, содержащей только цифры, верните количество способов декодирования. Тестовые случаи сформированы таким образом, что ответ укладывается в 32-битное целое число.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Входим в рекурсию с данной строкой, начиная с индекса 0.
2️⃣Для окончательного случая рекурсии мы проверяем конец строки. Если мы достигли конца строки, возвращаем 1. Каждый раз, когда мы входим в рекурсию, это для подстроки исходной строки. Если первый символ в подстроке равен 0, то прекращаем этот путь, возвращая 0. Таким образом, этот путь не будет влиять на количество способов.
3️⃣Мемоизация помогает снизить сложность, которая иначе была бы экспоненциальной. Мы проверяем словарь memo, чтобы увидеть, существует ли уже результат для данной подстроки. Если результат уже находится в memo, мы возвращаем этот результат. В противном случае количество способов для данной строки определяется путем рекурсивного вызова функции с индексом +1 для следующей подстроки и индексом +2 после проверки на валидность двузначного декодирования. Результат также сохраняется в memo с ключом как текущий индекс, чтобы сохранить его для будущих пересекающихся подзадач.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Сообщение, содержащее буквы от A до Z, можно закодировать в числа с использованием следующего соответствия:
- 'A' -> "1"
- 'B' -> "2"
- ...
- 'Z' -> "26"
Для декодирования закодированного сообщения все цифры должны быть сгруппированы и затем отображены обратно в буквы с использованием обратного соответствия (существует несколько способов). Например, "11106" можно представить как:
- "AAJF" с группировкой (1 1 10 6)
- "KJF" с группировкой (11 10 6)
Обратите внимание, что группировка (1 11 06) недопустима, потому что "06" не может быть преобразовано в 'F', так как "6" отличается от "06". Для данной строки s, содержащей только цифры, верните количество способов декодирования. Тестовые случаи сформированы таким образом, что ответ укладывается в 32-битное целое число.
Пример:
Input: s = "12"
Output: 2
Explanation: "12" could be decoded as "AB" (1 2) or "L" (12).
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Входим в рекурсию с данной строкой, начиная с индекса 0.
2️⃣Для окончательного случая рекурсии мы проверяем конец строки. Если мы достигли конца строки, возвращаем 1. Каждый раз, когда мы входим в рекурсию, это для подстроки исходной строки. Если первый символ в подстроке равен 0, то прекращаем этот путь, возвращая 0. Таким образом, этот путь не будет влиять на количество способов.
3️⃣Мемоизация помогает снизить сложность, которая иначе была бы экспоненциальной. Мы проверяем словарь memo, чтобы увидеть, существует ли уже результат для данной подстроки. Если результат уже находится в memo, мы возвращаем этот результат. В противном случае количество способов для данной строки определяется путем рекурсивного вызова функции с индексом +1 для следующей подстроки и индексом +2 после проверки на валидность двузначного декодирования. Результат также сохраняется в memo с ключом как текущий индекс, чтобы сохранить его для будущих пересекающихся подзадач.
😎 Решение:
class Solution(object):
def valid(self, s, start, length):
return length == 1 or (
s[start] != "0"
and (length < 3 or s[start : start + length] <= "255")
)
def helper(self, s, startIndex, dots, ans):
remainingLength = len(s) - startIndex
remainingNumberOfIntegers = 4 - len(dots)
if (
remainingLength > remainingNumberOfIntegers * 3
or remainingLength < remainingNumberOfIntegers
):
return
if len(dots) == 3:
if self.valid(s, startIndex, remainingLength):
temp = ""
last = 0
for dot in dots:
temp += s[last : last + dot] + "."
last += dot
temp += s[startIndex:]
ans.append(temp)
return
for curPos in range(1, min(4, remainingLength + 1)):
dots.append(curPos)
if self.valid(s, startIndex, curPos):
self.helper(s, startIndex + curPos, dots, ans)
dots.pop()
def restoreIpAddresses(self, s):
answer = []
self.helper(s, 0, [], answer)
return answer
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
🔥1
Задача: 846. Hand of Straights
Сложность: medium
У Алисы есть некоторое количество карт, и она хочет переставить карты в группы так, чтобы каждая группа была размером groupSize и состояла из groupSize последовательных карт.
Дан целочисленный массив hand, где hand[i] — это значение, написанное на i-й карте, и целое число groupSize. Верните true, если она может переставить карты, или false в противном случае.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Проверьте, делится ли длина массива hand на groupSize. Если нет, верните false.
2⃣Создайте карту cardCount для хранения количества каждой карты в массиве hand.
3⃣Итерируйте по массиву hand и обновляйте карту cardCount. Затем итерируйте снова для создания групп:
Найдите начальную карту startCard для потенциальной последовательности, уменьшая startCard, пока не найдёте карту, которая отсутствует в карте cardCount.
Попробуйте сформировать последовательность из groupSize карт, начиная с startCard. Если какая-либо карта в потенциальной последовательности отсутствует в карте cardCount, верните false.
Если последовательность можно сформировать, уменьшите количество каждой карты в последовательности в карте cardCount.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
У Алисы есть некоторое количество карт, и она хочет переставить карты в группы так, чтобы каждая группа была размером groupSize и состояла из groupSize последовательных карт.
Дан целочисленный массив hand, где hand[i] — это значение, написанное на i-й карте, и целое число groupSize. Верните true, если она может переставить карты, или false в противном случае.
Пример:
Input: hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3
Output: true
Explanation: Alice's hand can be rearranged as [1,2,3],[2,3,4],[6,7,8]
👨💻 Алгоритм:
1⃣Проверьте, делится ли длина массива hand на groupSize. Если нет, верните false.
2⃣Создайте карту cardCount для хранения количества каждой карты в массиве hand.
3⃣Итерируйте по массиву hand и обновляйте карту cardCount. Затем итерируйте снова для создания групп:
Найдите начальную карту startCard для потенциальной последовательности, уменьшая startCard, пока не найдёте карту, которая отсутствует в карте cardCount.
Попробуйте сформировать последовательность из groupSize карт, начиная с startCard. Если какая-либо карта в потенциальной последовательности отсутствует в карте cardCount, верните false.
Если последовательность можно сформировать, уменьшите количество каждой карты в последовательности в карте cardCount.
😎 Решение:
from collections import Counter
class Solution:
def isNStraightHand(self, hand: List[int], groupSize: int) -> bool:
if len(hand) % groupSize != 0:
return False
cardCount = Counter(hand)
for card in sorted(hand):
if cardCount[card] == 0:
continue
for nextCard in range(card, card + groupSize):
if cardCount[nextCard] == 0:
return False
cardCount[nextCard] -= 1
return True
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 1166. Design File System
Сложность: medium
Вам нужно разработать файловую систему, которая позволяет создавать новые пути и связывать их с различными значениями.
Формат пути - это одна или несколько конкатенированных строк в форме: /, за которой следует одна или несколько строчных английских букв. Например, "/leetcode" и "/leetcode/problems" - допустимые пути, в то время как пустая строка "" и "/" не допустимы.
Реализуйте класс FileSystem:
-
-
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте словарь или HashMap под названием paths, который будет использовать ключ в виде пути, переданного в нашу функцию create, и значение, переданное этой функции.
2⃣Для функции create выполняем три шага. Сначала выполняем базовую проверку валидности пути. Проверяем, является ли путь пустым, "/" или если путь уже существует в нашем словаре. Если любое из этих условий выполнено, просто возвращаем false. Затем получаем родительский путь предоставленного пути и проверяем его наличие в словаре. Если родительский путь не существует, возвращаем false, иначе продолжаем.
3⃣Наконец, вставляем предоставленный путь и значение в словарь и возвращаем true. Для функции get просто возвращаем значение по умолчанию -1, если путь не существует в словаре. В противном случае возвращаем фактическое значение.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Вам нужно разработать файловую систему, которая позволяет создавать новые пути и связывать их с различными значениями.
Формат пути - это одна или несколько конкатенированных строк в форме: /, за которой следует одна или несколько строчных английских букв. Например, "/leetcode" и "/leetcode/problems" - допустимые пути, в то время как пустая строка "" и "/" не допустимы.
Реализуйте класс FileSystem:
-
bool createPath(string path, int value) создает новый путь и связывает с ним значение, если это возможно, и возвращает true. Возвращает false, если путь уже существует или его родительский путь не существует.-
int get(string path) возвращает значение, связанное с путем, или возвращает -1, если путь не существует.Пример:
Input:
["FileSystem","createPath","get"]
[[],["/a",1],["/a"]]
Output:
[null,true,1]
Explanation:
FileSystem fileSystem = new FileSystem();
fileSystem.createPath("/a", 1); // return true
fileSystem.get("/a"); // return 1
👨💻 Алгоритм:
1⃣Инициализируйте словарь или HashMap под названием paths, который будет использовать ключ в виде пути, переданного в нашу функцию create, и значение, переданное этой функции.
2⃣Для функции create выполняем три шага. Сначала выполняем базовую проверку валидности пути. Проверяем, является ли путь пустым, "/" или если путь уже существует в нашем словаре. Если любое из этих условий выполнено, просто возвращаем false. Затем получаем родительский путь предоставленного пути и проверяем его наличие в словаре. Если родительский путь не существует, возвращаем false, иначе продолжаем.
3⃣Наконец, вставляем предоставленный путь и значение в словарь и возвращаем true. Для функции get просто возвращаем значение по умолчанию -1, если путь не существует в словаре. В противном случае возвращаем фактическое значение.
😎 Решение:
class FileSystem:
def __init__(self):
self.paths = {}
def createPath(self, path: str, value: int) -> bool:
if not path or (len(path) == 1 and path == "/") or path in self.paths:
return False
delim_index = path.rfind("/")
parent = path[:delim_index]
if len(parent) > 1 and parent not in self.paths:
return False
self.paths[path] = value
return True
def get(self, path: str) -> int:
return self.paths.get(path, -1)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 594. Longest Harmonious Subsequence
Сложность: easy
Мы определяем гармоничный массив как массив, в котором разница между его максимальным и минимальным значением составляет ровно 1.
Дан целочисленный массив nums, верните длину его самой длинной гармоничной подпоследовательности среди всех возможных подпоследовательностей.
Подпоследовательность массива - это последовательность, которую можно получить из массива, удалив некоторые или никакие элементы, не изменяя порядок оставшихся элементов.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Пройдитесь по массиву, создавая словарь для подсчета частоты каждого элемента.
2⃣На каждой итерации проверьте, существуют ли в словаре элементы, отличающиеся на 1 от текущего, и обновите максимальную длину гармоничной подпоследовательности.
3⃣Верните максимальную длину гармоничной подпоследовательности.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Мы определяем гармоничный массив как массив, в котором разница между его максимальным и минимальным значением составляет ровно 1.
Дан целочисленный массив nums, верните длину его самой длинной гармоничной подпоследовательности среди всех возможных подпоследовательностей.
Подпоследовательность массива - это последовательность, которую можно получить из массива, удалив некоторые или никакие элементы, не изменяя порядок оставшихся элементов.
Пример:
Input: nums = [1,3,2,2,5,2,3,7]
Output: 5
Explanation: The longest harmonious subsequence is [3,2,2,2,3].
👨💻 Алгоритм:
1⃣Пройдитесь по массиву, создавая словарь для подсчета частоты каждого элемента.
2⃣На каждой итерации проверьте, существуют ли в словаре элементы, отличающиеся на 1 от текущего, и обновите максимальную длину гармоничной подпоследовательности.
3⃣Верните максимальную длину гармоничной подпоследовательности.
😎 Решение:
class Solution:
def findLHS(self, nums: List[int]) -> int:
count = {}
res = 0
for num in nums:
count[num] = count.get(num, 0) + 1
if num + 1 in count:
res = max(res, count[num] + count[num + 1])
if num - 1 in count:
res = max(res, count[num] + count[num - 1])
return res
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
🔥1
Задача: 892. Surface Area of 3D Shapes
Сложность: easy
Вам дана сетка n x n, на которой вы разместили несколько кубиков 1 x 1 x 1. Каждое значение v = grid[i][j] представляет собой башню из v кубиков, размещенных на вершине ячейки (i, j). После размещения кубиков вы решили склеить все непосредственно прилегающие кубики друг с другом, образовав несколько неправильных 3D-фигур. Верните общую площадь поверхности получившихся фигур. Примечание: нижняя грань каждой фигуры учитывается в площади ее поверхности.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Пройти по всей сетке и для каждой башни (ячейки) посчитать начальную площадь поверхности: добавить площадь верхней и нижней граней, а также четыре боковые грани.
2⃣Для каждой башни уменьшить площадь боковых граней, которые прилегают к соседним башням, с учетом высоты соседних башен.
3⃣Просуммировать все значения площадей для получения итоговой площади поверхности.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Вам дана сетка n x n, на которой вы разместили несколько кубиков 1 x 1 x 1. Каждое значение v = grid[i][j] представляет собой башню из v кубиков, размещенных на вершине ячейки (i, j). После размещения кубиков вы решили склеить все непосредственно прилегающие кубики друг с другом, образовав несколько неправильных 3D-фигур. Верните общую площадь поверхности получившихся фигур. Примечание: нижняя грань каждой фигуры учитывается в площади ее поверхности.
Пример:
Input: grid = [[1,2],[3,4]]
Output: 34
👨💻 Алгоритм:
1⃣Пройти по всей сетке и для каждой башни (ячейки) посчитать начальную площадь поверхности: добавить площадь верхней и нижней граней, а также четыре боковые грани.
2⃣Для каждой башни уменьшить площадь боковых граней, которые прилегают к соседним башням, с учетом высоты соседних башен.
3⃣Просуммировать все значения площадей для получения итоговой площади поверхности.
😎 Решение:
def surfaceArea(grid):
n = len(grid)
area = 0
for i in range(n):
for j in range(n):
if grid[i][j] > 0:
area += (grid[i][j] * 4) + 2
if i > 0:
area -= min(grid[i][j], grid[i-1][j]) * 2
if j > 0:
area -= min(gri
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 215. Kth Largest Element in an Array
Сложность: medium
Дан целочисленный массив nums и целое число k. Верните k-й наибольший элемент в массиве.
Обратите внимание, что это k-й наибольший элемент в отсортированном порядке, а не k-й уникальный элемент.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣ Отсортируйте массив в порядке убывания:
Используйте стандартную функцию сортировки для сортировки элементов массива nums в порядке убывания. В этом случае самый большой элемент будет первым в массиве, второй по величине - вторым и так далее.
2️⃣ Найдите k-й по величине элемент:
После сортировки просто верните элемент, который стоит на позиции k-1 (учитывая, что индексация в массиве начинается с 0).
3️⃣ Верните результат:
Возвратите найденное значение как результат.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан целочисленный массив nums и целое число k. Верните k-й наибольший элемент в массиве.
Обратите внимание, что это k-й наибольший элемент в отсортированном порядке, а не k-й уникальный элемент.
Пример:
Input: nums = [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
Output: 4
👨💻 Алгоритм:
1️⃣ Отсортируйте массив в порядке убывания:
Используйте стандартную функцию сортировки для сортировки элементов массива nums в порядке убывания. В этом случае самый большой элемент будет первым в массиве, второй по величине - вторым и так далее.
2️⃣ Найдите k-й по величине элемент:
После сортировки просто верните элемент, который стоит на позиции k-1 (учитывая, что индексация в массиве начинается с 0).
3️⃣ Верните результат:
Возвратите найденное значение как результат.
😎 Решение:
class Solution:
def findKthLargest(self, nums, k):
nums.sort(reverse=True)
return nums[k - 1]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Задача: 951. Flip Equivalent Binary Trees
Сложность: medium
Для бинарного дерева T мы можем определить операцию переворота следующим образом: выбираем любой узел и меняем местами левое и правое дочерние поддеревья. Бинарное дерево X эквивалентно бинарному дереву Y тогда и только тогда, когда мы можем сделать X равным Y после некоторого количества операций переворота. Учитывая корни двух бинарных деревьев root1 и root2, верните true, если эти два дерева эквивалентны перевороту, или false в противном случае.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣Если оба дерева пусты, они эквивалентны, вернуть true. Если одно дерево пустое, а другое нет, они не эквивалентны, вернуть false.
2⃣Если значения корней деревьев не совпадают, вернуть false.
Проверить два условия:
Левое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева.
Левое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева.
3⃣Вернуть true, если выполняется хотя бы одно из этих условий.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Для бинарного дерева T мы можем определить операцию переворота следующим образом: выбираем любой узел и меняем местами левое и правое дочерние поддеревья. Бинарное дерево X эквивалентно бинарному дереву Y тогда и только тогда, когда мы можем сделать X равным Y после некоторого количества операций переворота. Учитывая корни двух бинарных деревьев root1 и root2, верните true, если эти два дерева эквивалентны перевороту, или false в противном случае.
Пример:
Input: root1 = [1,2,3,4,5,6,null,null,null,7,8], root2 = [1,3,2,null,6,4,5,null,null,null,null,8,7]
Output: true
👨💻 Алгоритм:
1⃣Если оба дерева пусты, они эквивалентны, вернуть true. Если одно дерево пустое, а другое нет, они не эквивалентны, вернуть false.
2⃣Если значения корней деревьев не совпадают, вернуть false.
Проверить два условия:
Левое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева.
Левое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева.
3⃣Вернуть true, если выполняется хотя бы одно из этих условий.
😎 Решение:
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def flipEquiv(root1, root2):
if not root1 and not root2:
return True
if not root1 or not root2 or root1.val != root2.val:
return False
return (flipEquiv(root1.left, root2.left) and flipEquiv(root1.right, root2.right)) or \
(flipEquiv(root1.left, root2.right) and flipEquiv(root1.right, root2.left))
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний