#medium
Задача: 300. Longest Increasing Subsequence

Дан массив целых чисел nums, верните длину самой длинной строго возрастающей подпоследовательности.

Пример:

Input: nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
Output: 4
Explanation: The longest increasing subsequence is [2,3,7,101], therefore the length is 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте массив dp длиной nums.length, все элементы которого равны 1. dp[i] представляет длину самой длинной возрастающей подпоследовательности, которая заканчивается элементом с индексом i.


2⃣Итерируйтесь от i = 1 до i = nums.length - 1. В каждой итерации используйте второй цикл for для итерации от j = 0 до j = i - 1 (все элементы перед i). Для каждого элемента перед i, проверьте, меньше ли этот элемент, чем nums[i]. Если да, установите dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1).


3⃣Верните максимальное значение из dp.

😎 Решение:

class Solution:
    def lengthOfLIS(self, nums: list[int]) -> int:
        if not nums:
            return 0

        dp = [1] * len(nums)

        for i in range(1, len(nums)):
            for j in range(i):
                if nums[i] > nums[j]:
                    dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)

        return max(dp)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 299. Bulls and Cows

Вы играете в игру "Быки и коровы" со своим другом.

Вы записываете секретное число и просите своего друга угадать, что это за число. Когда ваш друг делает предположение, вы даете ему подсказку со следующей информацией:

Количество "быков", то есть цифры в предположении, которые находятся на правильной позиции.
Количество "коров", то есть цифры в предположении, которые есть в вашем секретном числе, но находятся на неправильной позиции. Конкретно, это не-бычьи цифры в предположении, которые можно переставить так, чтобы они стали быками.
Дано секретное число secret и предположение вашего друга guess, верните подсказку для предположения вашего друга.

Подсказка должна быть в формате "xAyB", где x — количество быков, а y — количество коров. Обратите внимание, что и secret, и guess могут содержать повторяющиеся цифры.

Пример:

Input: secret = "1807", guess = "7810"
Output: "1A3B"
Explanation: Bulls are connected with a '|' and cows are underlined:
"1807"
  |
"7810"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация счетчиков:
Инициализируйте количество быков и коров значениями ноль.
Создайте хеш-таблицу для хранения символов строки secret и их частот.


2⃣Обход строки guess:
Для каждого символа ch в строке guess:
Если ch присутствует в строке secret:
Если текущий символ ch совпадает с символом на той же позиции в secret (ch == secret[idx]):
Увеличьте количество быков: bulls += 1.
Обновите количество коров, если количество текущего символа в хеш-таблице отрицательное или равно нулю (то есть этот символ уже использовался для коров): cows -= int(h[ch] <= 0).
Если текущий символ ch не совпадает с символом на той же позиции в secret (ch != secret[idx]):
Увеличьте количество коров, если количество текущего символа в хеш-таблице больше нуля: cows += int(h[ch] > 0).
Обновите хеш-таблицу, помечая текущий символ как использованный: h[ch] -= 1.


3⃣Возврат результата:
Верните количество быков и коров в формате "xAyB".

😎 Решение:

class Solution:
    def getHint(self, secret: str, guess: str) -> str:
        from collections import defaultdict
        
        h = defaultdict(int)
        for ch in secret:
            h[ch] += 1

        bulls = 0
        cows = 0
        n = len(guess)
        secretArray = list(secret)
        guessArray = list(guess)

        for idx in range(n):
            ch = guessArray[idx]
            if ch in h:
                if ch == secretArray[idx]:
                    bulls += 1
                    if h[ch] <= 0:
                        cows -= 1
                else:
                    if h[ch] > 0:
                        cows += 1
                h[ch] -= 1

        return f"{bulls}A{cows}B"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 298. Binary Tree Longest Consecutive Sequence

Дан корень бинарного дерева, верните длину самого длинного пути последовательных значений.

Путь последовательных значений — это путь, где значения увеличиваются на единицу вдоль пути.

Обратите внимание, что путь может начинаться с любого узла в дереве, и вы не можете перейти от узла к его родителю на пути.

Пример:

Input: root = [1,null,3,2,4,null,null,null,5]
Output: 3
Explanation: Longest consecutive sequence path is 3-4-5, so return 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и начало обхода:
Начните обход дерева с корневого узла.
Инициализируйте переменную length, чтобы хранить текущую длину последовательного пути, и передавайте её вниз по дереву.

2⃣Сравнение текущего узла с родительским узлом:
Для каждого узла сравните его значение со значением родительского узла.
Если значение текущего узла на единицу больше значения родительского узла, увеличьте length.
Если значение текущего узла не является последовательным (не больше на единицу), сбросьте length на 1.

3⃣Обход дерева:
Рекурсивно обходите левое и правое поддерево, передавая обновлённое значение length.
В каждом узле обновляйте максимальную длину последовательного пути, если текущая длина больше.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.maxLength = 0

    def longestConsecutive(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        self.dfs(root, None, 0)
        return self.maxLength

    def dfs(self, node: Optional[TreeNode], parent: Optional[TreeNode], length: int) -> None:
        if not node:
            return
        if parent and node.val == parent.val + 1:
            length += 1
        else:
            length = 1
        self.maxLength = max(self.maxLength, length)
        self.dfs(node.left, node, length)
        self.dfs(node.right, node, length)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 433. Minimum Genetic Mutation

Генетическая строка может быть представлена строкой длиной 8 символов, содержащей символы 'A', 'C', 'G' и 'T'.

Предположим, нам нужно исследовать мутацию от генетической строки startGene до генетической строки endGene, где одна мутация определяется как изменение одного символа в генетической строке.

Например, "AACCGGTT" --> "AACCGGTA" является одной мутацией.
Также существует генетический банк bank, который содержит все допустимые генетические мутации. Генетическая строка должна быть в банке, чтобы считаться допустимой.

Даны две генетические строки startGene и endGene и генетический банк bank, верните минимальное количество мутаций, необходимых для мутации от startGene до endGene. Если такой мутации не существует, верните -1.

Обратите внимание, что начальная строка считается допустимой, поэтому она может не быть включена в банк.

Пример:

Input: startGene = "AACCGGTT", endGene = "AACCGGTA", bank = ["AACCGGTA"]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте очередь и множество seen. Очередь будет использоваться для выполнения BFS, а множество seen будет использоваться для предотвращения повторного посещения одного и того же узла. Изначально в очередь и множество должен быть помещен startGene.

2⃣Выполняйте BFS. На каждом узле, если node == endGene, верните количество шагов, пройденных до этого момента. В противном случае, итеративно заменяйте каждый символ в строке на один из "A", "C", "G", "T" для нахождения соседей. Для каждого соседа, если он еще не был посещен и находится в bank, добавьте его в очередь и в множество seen.

3⃣Если BFS завершился и endGene не был найден, задача невыполнима. Верните -1.

😎 Решение:

from collections import deque

class Solution:
    def minMutation(self, start: str, end: str, bank: List[str]) -> int:
        queue = deque([start])
        seen = set([start])
        steps = 0
        
        while queue:
            for _ in range(len(queue)):
                node = queue.popleft()
                
                if node == end:
                    return steps
                
                for c in "ACGT":
                    for i in range(len(node)):
                        neighbor = node[:i] + c + node[i+1:]
                        if neighbor not in seen and neighbor in bank:
                            queue.append(neighbor)
                            seen.add(neighbor)
            steps += 1
        
        return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 297. Serialize and Deserialize Binary Tree

Сериализация — это процесс преобразования структуры данных или объекта в последовательность битов, чтобы их можно было сохранить в файле или буфере памяти или передать по сетевому соединению для последующего восстановления в той же или другой компьютерной среде.

Разработайте алгоритм для сериализации и десериализации бинарного дерева. Нет ограничений на то, как ваш алгоритм сериализации/десериализации должен работать. Вам нужно просто гарантировать, что бинарное дерево может быть сериализовано в строку, и эта строка может быть десериализована в исходную структуру дерева.

Уточнение: формат ввода/вывода такой же, как в LeetCode для сериализации бинарного дерева. Вам не обязательно придерживаться этого формата, так что будьте креативны и придумайте свои подходы.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сериализация дерева:
Используйте рекурсивный обход дерева в порядке root -> left subtree -> right subtree.
Для каждого узла добавляйте его значение в строку сериализации. Если узел пустой, добавляйте "None".

2⃣Пример:
Начните с корня, узел 1, строка сериализации становится "1,".
Переходите к левому поддереву с корнем 2, строка сериализации становится "1,2,".
Для узла 2, посетите его левый узел 3 ("1,2,3,None,None,") и правый узел 4 ("1,2,3,None,None,4,None,None").
Возвращайтесь к корню 1 и посетите его правое поддерево, узел 5 ("1,2,3,None,None,4,None,None,5,None,None,").

3⃣Десериализация строки:
Разделите строку на список значений.
Используйте рекурсивную функцию для создания узлов дерева, извлекая значения из списка и восстанавливая структуру дерева. Если значение "None", узел пустой.

😎 Решение:

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

class Codec:
    def rserialize(self, root, string):
        if root is None:
            string += "null,"
        else:
            string += str(root.val) + ","
            string = self.rserialize(root.left, string)
            string = self.rserialize(root.right, string)
        return string

    def serialize(self, root):
        return self.rserialize(root, "")

    def rdeserialize(self, data_list):
        if data_list[0] == "null":
            data_list.pop(0)
            return None

        root = TreeNode(int(data_list.pop(0)))
        root.left = self.rdeserialize(data_list)
        root.right = self.rdeserialize(data_list)
        return root

    def deserialize(self, data):
        data_list = data.split(',')
        return self.rdeserialize(data_list)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 296. Best Meeting Point

Дан бинарный сетка размером m x n, где каждая 1 обозначает дом одного друга. Верните минимальное общее расстояние путешествия.

Общее расстояние путешествия — это сумма расстояний между домами друзей и точкой встречи.

Расстояние рассчитывается по Манхэттенскому расстоянию, где distance(p1, p2) = |p2.x - p1.x| + |p2.y - p1.y|.

Пример:

Input: grid = [[1,0,0,0,1],[0,0,0,0,0],[0,0,1,0,0]]
Output: 6
Explanation: Given three friends living at (0,0), (0,4), and (2,2).
The point (0,2) is an ideal meeting point, as the total travel distance of 2 + 2 + 2 = 6 is minimal.
So return 6.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определение координат домов:
Пройдите по сетке и соберите координаты всех домов (ячейки с значением 1) в два списка: один для координат x и один для координат y.

2⃣Нахождение медианы:
Отсортируйте списки координат x и y.
Найдите медианы в обоих списках. Медианы координат x и y укажут оптимальную точку встречи.

3⃣Вычисление минимального общего расстояния:
Вычислите сумму Манхэттенских расстояний от каждого дома до точки встречи, используя найденные медианы в качестве координат точки встречи.
Верните это значение как минимальное общее расстояние путешествия.

😎 Решение:

class Solution:
    def minTotalDistance(self, grid: list[list[int]]) -> int:
        minDistance = float('inf')
        for row in range(len(grid)):
            for col in range(len(grid[0])):
                distance = self.search(grid, row, col)
                minDistance = min(distance, minDistance)
        return minDistance

    def search(self, grid: list[list[int]], row: int, col: int) -> int:
        q = [(row, col, 0)]
        m = len(grid)
        n = len(grid[0])
        visited = [[False] * n for _ in range(m)]
        totalDistance = 0
        
        while q:
            r, c, d = q.pop(0)
            
            if r < 0 or c < 0 or r >= m or c >= n or visited[r][c]:
                continue
            
            if grid[r][c] == 1:
                totalDistance += d
            
            visited[r][c] = True
            
            q.append((r + 1, c, d + 1))
            q.append((r - 1, c, d + 1))
            q.append((r, c + 1, d + 1))
            q.append((r, c - 1, d + 1))
        
        return totalDistance

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 295. Find Median from Data Stream

Медиана — это среднее значение в упорядоченном списке целых чисел. Если размер списка четный, то медианы нет, и медиана — это среднее арифметическое двух средних значений.

Например, для arr = [2, 3, 4] медиана равна 3.
Например, для arr = [2, 3] медиана равна (2 + 3) / 2 = 2.5.

Реализуйте класс MedianFinder:

MedianFinder() инициализирует объект MedianFinder.
void addNum(int num) добавляет целое число num из потока данных в структуру данных.
double findMedian() возвращает медиану всех элементов на данный момент. Ответы с точностью до 10^-5 от фактического ответа будут приниматься.

Пример:

Input
["MedianFinder", "addNum", "addNum", "findMedian", "addNum", "findMedian"]
[[], [1], [2], [], [3], []]
Output
[null, null, null, 1.5, null, 2.0]

Explanation
MedianFinder medianFinder = new MedianFinder();
medianFinder.addNum(1);    // arr = [1]
medianFinder.addNum(2);    // arr = [1, 2]
medianFinder.findMedian(); // return 1.5 (i.e., (1 + 2) / 2)
medianFinder.addNum(3);    // arr[1, 2, 3]
medianFinder.findMedian(); // return 2.0

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Храните числа в контейнере с возможностью изменения размера:
Создайте массив для хранения чисел.

2⃣Добавление нового числа:
Добавьте новое число в массив.

3⃣Вычисление и вывод медианы:
Отсортируйте массив.
Если размер массива нечетный, верните среднее значение массива.
Если размер массива четный, верните среднее арифметическое двух средних значений массива.

😎 Решение:

class MedianFinder:
    def __init__(self):
        self.numbers = []

    def addNum(self, num: int) -> None:
        self.numbers.append(num)

    def findMedian(self) -> float:
        self.numbers.sort()
        n = len(self.numbers)
        if n % 2 == 0:
            return (self.numbers[n // 2 - 1] + self.numbers[n // 2]) / 2.0
        else:
            return float(self.numbers[n // 2])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 294. Flip Game II

Вы играете в игру Flip со своим другом.

Вам дана строка currentState, которая содержит только символы '+' и '-'. Вы и ваш друг по очереди переворачиваете две последовательные "++" в "--". Игра заканчивается, когда игрок больше не может сделать ход, и, следовательно, другой игрок становится победителем.

Верните true, если начальный игрок может гарантировать победу, и false в противном случае.

Пример:

Input: currentState = "++++"
Output: true
Explanation: The starting player can guarantee a win by flipping the middle "++" to become "+--+".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Генерация всех возможных следующих ходов:
Для текущего состояния currentState, создайте все возможные новые состояния, заменяя каждую пару "++" на "--".

2⃣Рекурсивная проверка выигрыша:
Для каждого нового состояния вызовите функцию рекурсивно, чтобы проверить, может ли противник проиграть в этом новом состоянии.
Если противник не может сделать ход, верните true, так как начальный игрок гарантирует победу.

3⃣Проверка всех возможных ходов:
Если для всех возможных ходов начальный игрок не может гарантировать победу, верните false.
Иначе, если есть хотя бы один ход, при котором противник проигрывает, верните true.

😎 Решение:

class Solution:
    def canWin(self, currentState: str) -> bool:
        stateArray = list(currentState)
        
        for i in range(len(stateArray) - 1):
            if stateArray[i] == '+' and stateArray[i + 1] == '+':
                stateArray[i] = '-'
                stateArray[i + 1] = '-'
                newState = ''.join(stateArray)
                
                if not self.canWin(newState):
                    stateArray[i] = '+'
                    stateArray[i + 1] = '+'
                    return True
                
                stateArray[i] = '+'
                stateArray[i + 1] = '+'
        
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 292. Nim Game

Вы играете в следующую игру Nim со своим другом:

Изначально на столе лежит куча камней.
Вы и ваш друг поочередно делаете ходы, и вы ходите первым.
Каждый ход игрок, чей ход, будет убирать от 1 до 3 камней из кучи.
Тот, кто убирает последний камень, становится победителем.
Дано n, количество камней в куче. Верните true, если вы можете выиграть игру, предполагая, что и вы, и ваш друг играете оптимально, иначе верните false.

Пример:

Input: n = 4
Output: false
Explanation: These are the possible outcomes:
1. You remove 1 stone. Your friend removes 3 stones, including the last stone. Your friend wins.
2. You remove 2 stones. Your friend removes 2 stones, including the last stone. Your friend wins.
3. You remove 3 stones. Your friend removes the last stone. Your friend wins.
In all outcomes, your friend wins.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите базовый случай:
Если количество камней n меньше или равно 3, вы всегда можете выиграть, убрав все камни. В этом случае верните true.

2⃣Анализ оставшихся камней:
Если количество камней n делится на 4 без остатка (n % 4 == 0), вы не можете выиграть, так как независимо от вашего хода ваш друг всегда сможет оставить вам кратное 4 количество камней. В этом случае верните false.

3⃣Выигрышная стратегия:
Если количество камней n не кратно 4 (n % 4 != 0), вы можете выиграть, оставляя вашему другу кратное 4 количество камней после вашего хода. В этом случае верните true.

😎 Решение:

class Solution:
    def canWinNim(self, n: int) -> bool:
        return n % 4 != 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 291. Word Pattern II

Дан шаблон и строка s, вернуть true, если строка s соответствует шаблону.

Строка s соответствует шаблону, если существует биективное отображение отдельных символов на непустые строки так, что если каждый символ в шаблоне заменить на строку, которой он отображается, то результирующая строка будет равна s. Биективное отображение означает, что ни два символа не отображаются на одну и ту же строку, и ни один символ не отображается на две разные строки.

Пример:

Input: pattern = "abab", s = "redblueredblue"
Output: true
Explanation: One possible mapping is as follows:
'a' -> "red"
'b' -> "blue"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация структур данных и определение рекурсивной функции:
Создайте хеш-таблицу symbolMap для отображения символов шаблона на подстроки строки s.
Создайте множество wordSet для хранения уникальных подстрок строки s, которые были отображены на символ.
Определите рекурсивную функцию isMatch, принимающую индексы в строке s (sIndex) и в шаблоне (pIndex), чтобы определить, соответствует ли строка s шаблону.

2⃣Рекурсивная проверка соответствия:
Базовый случай: если pIndex равно длине шаблона, верните true, если sIndex равно длине строки s; иначе верните false.
Получите символ из шаблона по индексу pIndex.
Если символ уже ассоциирован с подстрокой, проверьте, совпадают ли следующие символы в строке s с этой подстрокой. Если нет, верните false. Если совпадают, вызовите isMatch для следующего символа в шаблоне.

3⃣Отображение новых подстрок:
Если символ новый, попробуйте сопоставить его с новыми подстроками строки s, начиная с sIndex и до конца строки.
Для каждой новой подстроки проверьте, существует ли она уже в `

😎 Решение:

class Solution:
    def wordPatternMatch(self, pattern: str, s: str) -> bool:
        symbol_map = {}
        word_set = set()
        return self.is_match(s, 0, pattern, 0, symbol_map, word_set)

    def is_match(self, s, s_index, pattern, p_index, symbol_map, word_set):
        if p_index == len(pattern):
            return s_index == len(s)
        
        symbol = pattern[p_index]
        if symbol in symbol_map:
            word = symbol_map[symbol]
            if not s.startswith(word, s_index):
                return False
            return self.is_match(s, s_index + len(word), pattern, p_index + 1, symbol_map, word_set)

        for k in range(s_index + 1, len(s) + 1):
            new_word = s[s_index:k]
            if new_word in word_set:
                continue
            symbol_map[symbol] = new_word
            word_set.add(new_word)
            if self.is_match(s, k, pattern, p_index + 1, symbol_map, word_set):
                return True
            del symbol_map[symbol]
            word_set.remove(new_word)
        
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 293. Flip Game

Вы играете в игру Flip со своим другом.

Вам дана строка currentState, которая содержит только символы '+' и '-'. Вы и ваш друг по очереди переворачиваете две последовательные "++" в "--". Игра заканчивается, когда один из игроков больше не может сделать ход, и, следовательно, другой игрок становится победителем.

Верните все возможные состояния строки currentState после одного допустимого хода. Вы можете вернуть ответы в любом порядке. Если допустимых ходов нет, верните пустой список [].

Пример:

Input: currentState = "++++"
Output: ["--++","+--+","++--"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте пустой массив nextPossibleStates для хранения всех возможных следующих состояний после одного хода.

2⃣Запустите цикл от index = 0 до currentState.size() - 1. Для каждого индекса:
Если символы на позициях index и index + 1 равны '+':
Создайте новую строку nextState, заменив две последовательные '+' на '--'.
Используйте конкатенацию строк для создания nextState из подстроки до первого '+', "--" и подстроки после второго '+' до конца.
Сохраните созданное nextState в массив nextPossibleStates.

3⃣После цикла верните массив nextPossibleStates, содержащий все возможные следующие состояния.

😎 Решение:

class Solution:
    def generatePossibleNextMoves(self, currentState: str) -> list[str]:
        nextPossibleStates = []

        for index in range(len(currentState) - 1):
            if currentState[index] == "+" and currentState[index + 1] == "+":
                nextState = currentState[:index] + "--" + currentState[index + 2:]
                nextPossibleStates.append(nextState)

        return nextPossibleStates

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 281. Zigzag Iterator

Даны два вектора целых чисел v1 и v2, реализуйте итератор, который возвращает их элементы поочередно.

Реализуйте класс ZigzagIterator:
ZigzagIterator(List<int> v1, List<int> v2) инициализирует объект с двумя векторами v1 и v2.
boolean hasNext() возвращает true, если в итераторе еще есть элементы, и false в противном случае.
int next() возвращает текущий элемент итератора и перемещает итератор к следующему элементу.

Пример:

Input: v1 = [1,2], v2 = [3,4,5,6]
Output: [1,3,2,4,5,6]
Explanation: By calling next repeatedly until hasNext returns false, the order of elements returned by next should be: [1,3,2,4,5,6].

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация объекта:
Создайте класс ZigzagIterator с двумя списками v1 и v2. Сохраните эти списки в структуре vectors.
Инициализируйте очередь queue, содержащую пары индексов: индекс списка и индекс элемента в этом списке, если список не пуст.

2⃣Метод next:
Удалите первую пару индексов из очереди.
Извлеките элемент из соответствующего списка по указанным индексам.
Если в текущем списке есть еще элементы, добавьте новую пару индексов (тот же список, следующий элемент) в конец очереди.
Верните извлеченный элемент.

3⃣Метод hasNext:
Проверьте, пуста ли очередь.
Верните true, если в очереди есть элементы, и false в противном случае.

😎 Решение:

from collections import deque

class ZigzagIterator:
    def __init__(self, v1, v2):
        self.vectors = [v1, v2]
        self.queue = deque((i, 0) for i, vec in enumerate(self.vectors) if vec)

    def next(self):
        vecIndex, elemIndex = self.queue.popleft()
        if elemIndex + 1 < len(self.vectors[vecIndex]):
            self.queue.append((vecIndex, elemIndex + 1))
        return self.vectors[vecIndex][elemIndex]

    def hasNext(self):
        return bool(self.queue)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 282. Expression Add Operators

Дана строка num, содержащая только цифры, и целое число target. Верните все возможные варианты вставки бинарных операторов '+', '-', и/или '*' между цифрами строки num так, чтобы результирующее выражение вычислялось в значение target.

Учтите, что операнды в возвращаемых выражениях не должны содержать ведущих нулей.

Пример:

Input: num = "232", target = 8
Output: ["2*3+2","2+3*2"]
Explanation: Both "2*3+2" and "2+3*2" evaluate to 8.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и рекурсивный вызов:
Создайте класс Solution с полями для хранения результирующих выражений, строки цифр и целевого значения.
Инициализируйте эти поля в методе addOperators и запустите рекурсивный метод для генерации всех возможных выражений.

2⃣Рекурсивная генерация выражений:
В методе recurse на каждом шаге рассматривайте текущий индекс, предыдущий операнд, текущий операнд и текущее значение выражения.
Обрабатывайте все возможные операторы: без оператора (расширение текущего операнда), сложение, вычитание и умножение. На каждом шаге обновляйте текущее значение и выражение.

3⃣Проверка и запись валидных выражений:
Когда вся строка цифр обработана, проверяйте, соответствует ли итоговое значение целевому значению и нет ли остатков операндов.
Если выражение валидное, записывайте его в список результатов.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.answer = []
        self.digits = ""
        self.target = 0

    def recurse(self, index, previous_operand, current_operand, value, ops):
        if index == len(self.digits):
            if value == self.target and current_operand == 0:
                self.answer.append("".join(ops[1:]))
            return

        current_operand = current_operand * 10 + int(self.digits[index])
        str_operand = str(current_operand)

        if current_operand > 0:
            self.recurse(index + 1, previous_operand, current_operand, value, ops)

        ops.append("+")
        ops.append(str_operand)
        self.recurse(index + 1, current_operand, 0, value + current_operand, ops)
        ops.pop()
        ops.pop()

        if ops:
            ops.append("-")
            ops.append(str_operand)
            self.recurse(index + 1, -current_operand, 0, value - current_operand, ops)
            ops.pop()
            ops.pop()

            ops.append("*")
            ops.append(str_operand)
            self.recurse(index + 1, current_operand * previous_operand, 0, value - previous_operand + (current_operand * previous_operand), ops)
            ops.pop()
            ops.pop()

    def addOperators(self, num, target):
        if not num:
            return []

        self.target = target
        self.digits = num
        self.answer = []
        self.recurse(0, 0, 0, 0, [])
        return self.answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 283. Move Zeroes

Дан целочисленный массив nums. Переместите все нули в конец массива, сохраняя относительный порядок ненулевых элементов.

Обратите внимание, что вы должны сделать это на месте, не создавая копию массива.

Пример:

Input: nums = [0,1,0,3,12]
Output: [1,3,12,0,0]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация указателей:
Инициализируйте два указателя: lastNonZeroFoundAt для отслеживания позиции последнего ненулевого элемента и cur для итерации по массиву.

2⃣Итерация и обмен элементами:
Итерируйтесь по массиву с помощью указателя cur.
Если текущий элемент ненулевой, поменяйте его местами с элементом, на который указывает lastNonZeroFoundAt, и продвиньте указатель lastNonZeroFoundAt.

3⃣Завершение итерации:
Повторяйте шаг 2 до конца массива. В итоге все нули будут перемещены в конец массива, сохраняя относительный порядок ненулевых элементов.

😎 Решение:

class Solution:
    def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:
        lastNonZeroFoundAt = 0
        for cur in range(len(nums)):
            if nums[cur] != 0:
                nums[lastNonZeroFoundAt], nums[cur] = nums[cur], nums[lastNonZeroFoundAt]
                lastNonZeroFoundAt += 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 284. Peeking Iterator

Создайте итератор, который поддерживает операцию peek (просмотр следующего элемента) на существующем итераторе, помимо операций hasNext (проверка наличия следующего элемента) и next (получение следующего элемента).

Реализуйте класс PeekingIterator:
PeekingIterator(Iterator<int> nums): Инициализирует объект с заданным итератором целых чисел.
int next(): Возвращает следующий элемент в массиве и перемещает указатель на следующий элемент.
boolean hasNext(): Возвращает true, если в массиве еще есть элементы.
int peek(): Возвращает следующий элемент в массиве без перемещения указателя.

Пример:

Input
["PeekingIterator", "next", "peek", "next", "next", "hasNext"]
[[[1, 2, 3]], [], [], [], [], []]
Output
[null, 1, 2, 2, 3, false]

Explanation
PeekingIterator peekingIterator = new PeekingIterator([1, 2, 3]); // [1,2,3]
peekingIterator.next();    // return 1, the pointer moves to the next element [1,2,3].
peekingIterator.peek();    // return 2, the pointer does not move [1,2,3].
peekingIterator.next();    // return 2, the pointer moves to the next element [1,2,3]
peekingIterator.next();    // return 3, the pointer moves to the next element [1,2,3]
peekingIterator.hasNext(); // return False

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация итератора:
В конструкторе класса PeekingIterator инициализируйте итератор и проверьте, есть ли следующий элемент. Если есть, установите его как next, иначе установите next в null.

2⃣Операция peek:
Метод peek возвращает значение next, не перемещая указатель итератора.

3⃣Операции next и hasNext:
Метод next возвращает текущее значение next, обновляет next к следующему элементу в итераторе и перемещает указатель итератора. Если нет следующего элемента, бросает исключение NoSuchElementException.
Метод hasNext возвращает true, если next не равно null, и false в противном случае.

😎 Решение:

class PeekingIterator:
    def __init__(self, iterator):
        self.iterator = iterator
        self.next_element = next(iterator, None)

    def next(self):
        current_element = self.next_element
        self.next_element = next(self.iterator, None)
        return current_element

    def hasNext(self):
        return self.next_element is not None

    def peek(self):
        return self.next_element

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 285. Inorder Successor in BST

Дан корень бинарного дерева поиска и узел p в нем. Верните преемника этого узла в порядке возрастания в бинарном дереве поиска (BST). Если у данного узла нет преемника в порядке возрастания в дереве, верните null.

Преемник узла p — это узел с наименьшим ключом, который больше p.val.

Пример:

Input: root = [2,1,3], p = 1
Output: 2
Explanation: 1's in-order successor node is 2. Note that both p and the return value is of TreeNode type.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определение переменных класса:
Определите две переменные класса: previous и inorderSuccessorNode. Переменная previous будет использоваться при обработке второго случая, а inorderSuccessorNode будет содержать результат, который нужно вернуть.

2⃣Обработка двух случаев:
В функции inorderSuccessor сначала проверьте, какой из двух случаев нужно обработать, проверяя наличие правого дочернего элемента.
Правый дочерний элемент существует:
- присвойте правый дочерний элемент узлу leftmost и итерируйтесь, пока не достигнете узла (leftmost), у которого нет левого дочернего элемента. Итерируйте, присваивая leftmost = leftmost.left, пока не получите левый узел в поддереве.
Правый дочерний элемент не существует:
- определите функцию inorderCase2 и передайте ей узел и узел p.
- выполните простой обход в порядке возрастания: сначала рекурсируйте на левый дочерний элемент узла.
- когда рекурсия вернется, проверьте, равна ли переменная класса previous узлу p. Если это так, значит p является предшественником узла, или, другими словами, узел является преемником узла p. Назначьте inorderSuccessorNode узлу и вернитесь из функции.
- наконец, верните inorderSuccessorNode как результат.

3⃣Итерация и обновление:
В функции inorderCase2 обновляйте previous текущим узлом и продолжайте рекурсировать на правый дочерний элемент.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def __init__(self):
        self.previous = None
        self.inorderSuccessorNode = None

    def inorderSuccessor(self, root: TreeNode, p: TreeNode) -> TreeNode:
        if p.right:
            leftmost = p.right
            while leftmost.left:
                leftmost = leftmost.left
            self.inorderSuccessorNode = leftmost
        else:
            self.inorderCase2(root, p)
        return self.inorderSuccessorNode

    def inorderCase2(self, node: TreeNode, p: TreeNode):
        if not node:
            return

        self.inorderCase2(node.left, p)

        if self.previous == p and self.inorderSuccessorNode is None:
            self.inorderSuccessorNode = node
            return

        self.previous = node

        self.inorderCase2(node.right, p)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 286. Walls and Gates

Вам дана сетка размером m x n, представляющая комнаты, инициализированные следующими значениями:
-1: Стена или препятствие.
0: Ворота.
INF: Бесконечность, обозначающая пустую комнату. Мы используем значение 2^31 - 1 = 2147483647 для представления INF, так как можно предположить, что расстояние до ворот меньше 2147483647.
Заполните каждую пустую комнату расстоянием до ближайших ворот. Если невозможно добраться до ворот, комната должна быть заполнена значением INF.

Пример:

Input: rooms = [[2147483647,-1,0,2147483647],[2147483647,2147483647,2147483647,-1],[2147483647,-1,2147483647,-1],[0,-1,2147483647,2147483647]]
Output: [[3,-1,0,1],[2,2,1,-1],[1,-1,2,-1],[0,-1,3,4]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Обход всех комнат:
Пройдите через каждую клетку сетки, инициализируя очередь для BFS. Если клетка содержит ворота (0), добавьте её в очередь.

2⃣BFS для поиска кратчайшего пути:
Используйте BFS для распространения из каждого ворот в соседние пустые комнаты. Обновите значение расстояния до ближайших ворот для каждой комнаты, которую вы посещаете, если это расстояние меньше текущего значения.

3⃣Проверка всех направлений:
Для каждой клетки проверьте все возможные направления (вверх, вниз, влево, вправо) и добавляйте в очередь те, которые являются пустыми комнатами.

😎 Решение:

from collections import deque

class Solution:
    def wallsAndGates(self, rooms):
        if not rooms:
            return

        m, n = len(rooms), len(rooms[0])
        queue = deque()

        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if rooms[i][j] == 0:
                    queue.append((i, j))

        directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
        while queue:
            x, y = queue.popleft()
            for dx, dy in directions:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and rooms[nx][ny] == 2147483647:
                    rooms[nx][ny] = rooms[x][y] + 1
                    queue.append((nx, ny))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 287. Find the Duplicate Number

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

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

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

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

3⃣Возврат результата:
Верните найденный дубликат.

😎 Решение:

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 459. Repeated Substring Pattern

Дана строка s, проверьте, может ли она быть построена путем взятия подстроки и добавления нескольких копий этой подстроки друг за другом.

Пример:

Input: heights = [2,1,5,6,2,3]
Output: 10
Explanation: The above is a histogram where width of each bar is 1.
The largest rectangle is shown in the red area, which has an area = 10 units.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте целочисленную переменную n, равную длине строки s.

2⃣Итерация по всем префиксным подстрокам длины i от 1 до n/2:
Если i делит n, объявите пустую строку pattern. Используйте внутренний цикл, который выполняется n/i раз для конкатенации подстроки, сформированной из первых i символов строки s.
Если pattern равен s, вернуть true.

3⃣Если нет подстроки, которую можно повторить для формирования s, вернуть false.

😎 Решение:

class Solution:
    def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:
        n = len(s)
        for i in range(1, n // 2 + 1):
            if n % i == 0:
                pattern = s[:i] * (n // i)
                if s == pattern:
                    return True
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 288. Unique Word Abbreviation

Сокращение слова — это объединение его первой буквы, количества символов между первой и последней буквой и последней буквы. Если слово состоит только из двух символов, то оно является сокращением само по себе.

Например:
dog --> d1g, потому что между первой буквой 'd' и последней буквой 'g' одна буква.
internationalization --> i18n, потому что между первой буквой 'i' и последней буквой 'n' 18 букв.
it --> it, потому что любое слово из двух символов является своим собственным сокращением.
Реализуйте класс ValidWordAbbr:

ValidWordAbbr(String[] dictionary) Инициализирует объект со словарем слов.
boolean isUnique(string word) Возвращает true, если выполняется одно из следующих условий (в противном случае возвращает false):
В словаре нет слова, сокращение которого равно сокращению слова word.
Для любого слова в словаре, сокращение которого равно сокращению слова word, это слово и word одинаковы.

Пример:

Input
["ValidWordAbbr", "isUnique", "isUnique", "isUnique", "isUnique", "isUnique"]
[[["deer", "door", "cake", "card"]], ["dear"], ["cart"], ["cane"], ["make"], ["cake"]]
Output
[null, false, true, false, true, true]

Explanation
ValidWordAbbr validWordAbbr = new ValidWordAbbr(["deer", "door", "cake", "card"]);
validWordAbbr.isUnique("dear"); // return false, dictionary word "deer" and word "dear" have the same abbreviation "d2r" but are not the same.
validWordAbbr.isUnique("cart"); // return true, no words in the dictionary have the abbreviation "c2t".
validWordAbbr.isUnique("cane"); // return false, dictionary word "cake" and word "cane" have the same abbreviation  "c2e" but are not the same.
validWordAbbr.isUnique("make"); // return true, no words in the dictionary have the abbreviation "m2e".
validWordAbbr.isUnique("cake"); // return true, because "cake" is already in the dictionary and no other word in the dictionary has "c2e" abbreviation.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создайте словарь сокращений abbrDict, который будет хранить сокращения слов в виде ключей и булевы значения, указывающие, уникально ли сокращение.
Создайте множество dict, содержащее все слова из словаря, чтобы быстро проверять наличие слова в словаре.

2⃣Генерация сокращений:
При инициализации объекта ValidWordAbbr пройдите через каждое слово в словаре и создайте его сокращение.
Если сокращение уже существует в abbrDict, установите значение в false (не уникальное). В противном случае установите значение в true (уникальное).

3⃣Проверка уникальности:
Для метода isUnique создайте сокращение для входного слова и проверьте, есть ли это сокращение в abbrDict.
Если сокращение отсутствует в abbrDict, возвращайте true.
Если сокращение присутствует и оно уникально, проверьте, есть ли это слово в словаре. Если да, возвращайте true, в противном случае - false.

😎 Решение:

class ValidWordAbbr:
    def __init__(self, dictionary: List[str]):
        self.abbr_dict = {}
        self.dict = set(dictionary)
        for word in self.dict:
            abbr = self.to_abbr(word)
            self.abbr_dict[abbr] = not self.abbr_dict.get(abbr, False)

    def isUnique(self, word: str) -> bool:
        abbr = self.to_abbr(word)
        has_abbr = self.abbr_dict.get(abbr)
        return has_abbr is None or (has_abbr and word in self.dict)

    def to_abbr(self, word: str) -> str:
        n = len(word)
        if n <= 2:
            return word
        return f"{word[0]}{n - 2}{word[-1]}"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний