#medium
Задача: 540. Single Element in a Sorted Array

Дан отсортированный массив, состоящий только из целых чисел, где каждый элемент встречается ровно дважды, кроме одного элемента, который встречается ровно один раз.

Верните единственный элемент, который встречается только один раз.

Ваше решение должно работать за время O(log n) и использовать O(1) памяти.

Пример:

Input: nums = [1,1,2,3,3,4,4,8,8]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начиная с первого элемента, итерируемся через каждый второй элемент, проверяя, является ли следующий элемент таким же, как текущий. Если нет, то текущий элемент — это искомый элемент.

2⃣Если доходим до последнего элемента, то он является искомым элементом. Обрабатываем этот случай после завершения цикла, чтобы избежать выхода за пределы массива.

3⃣Возвращаем найденный элемент.

😎 Решение:

class Solution:
    def singleNonDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
        for i in range(0, len(nums) - 1, 2):
            if nums[i] != nums[i + 1]:
                return nums[i]
        return nums[-1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 541. Reverse String II

Дана строка s и целое число k, переверните первые k символов для каждых 2k символов, начиная с начала строки.

Если осталось меньше k символов, переверните все. Если осталось меньше 2k, но больше или равно k символов, переверните первые k символов и оставьте остальные как есть.

Пример:

Input: s = "abcdefg", k = 2
Output: "bacdfeg"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Разворачиваем каждый блок из 2k символов непосредственно. Каждый блок начинается с кратного 2k: например, 0, 2k, 4k, 6k и так далее.

2⃣Будьте внимательны, если символов недостаточно, блок может не быть перевернут.

3⃣Для разворота блока символов с позиции i до j, меняем местами символы на позициях i++ и j--.

😎 Решение:

class Solution:
    def reverseStr(self, s: str, k: int) -> str:
        a = list(s)
        for start in range(0, len(a), 2 * k):
            i, j = start, min(start + k - 1, len(a) - 1)
            while i < j:
                a[i], a[j] = a[j], a[i]
                i += 1
                j -= 1
        return ''.join(a)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 531. Lonely Pixel I

Дано изображение размером m x n, состоящее из чёрных ('B') и белых ('W') пикселей. Верните количество чёрных одиночных пикселей.

Чёрный одиночный пиксель — это символ 'B', расположенный в такой позиции, где в той же строке и в том же столбце нет других чёрных пикселей.

Пример:

Input: picture = [["W","W","B"],["W","B","W"],["B","W","W"]]
Output: 3
Explanation: All the three 'B's are black lonely pixels.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Подсчёт количества чёрных пикселей в строках и столбцах:
Пройдите по всей матрице picture, для каждой чёрной клетки (x, y) увеличивайте rowCount[x] и colCount[y] на 1.

2⃣ Поиск одиночных чёрных пикселей:
Снова пройдите по всей матрице и для каждой чёрной клетки (x, y) проверьте значения rowCount[x] и colCount[y]. Если оба значения равны 1, увеличьте переменную answer на 1.

3⃣ Возврат результата:
Верните answer.

😎 Решение:

class Solution:
    def findLonelyPixel(self, picture: List[List[str]]) -> int:
        n = len(picture)
        m = len(picture[0])
        
        rowCount = [0] * n
        columnCount = [0] * m
        
        for i in range(n):
            for j in range(m):
                if picture[i][j] == 'B':
                    rowCount[i] += 1
                    columnCount[j] += 1
        
        answer = 0
        for i in range(n):
            for j in range(m):
                if picture[i][j] == 'B' and rowCount[i] == 1 and columnCount[j] == 1:
                    answer += 1
        
        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 302. Smallest Rectangle Enclosing Black Pixels

Вам дана бинарная матрица размером m x n, где 0 представляет собой белый пиксель, а 1 представляет собой черный пиксель.
Черные пиксели соединены (то есть существует только одна черная область). Пиксели соединены по горизонтали и вертикали.
Даны два целых числа x и y, которые представляют местоположение одного из черных пикселей. Верните площадь наименьшего (выравненного по осям) прямоугольника, который охватывает все черные пиксели.
Вы должны написать алгоритм со сложностью менее O(mn).

Пример:

Input: image = [["0","0","1","0"],["0","1","1","0"],["0","1","0","0"]], x = 0, y = 2
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация границ прямоугольника: Инициализируйте переменные left, right, top и bottom. left и top задаются значениями координат (x, y), right и bottom - значениями x + 1 и y + 1 соответственно.

2⃣Обход всех пикселей: Пройдите по всем координатам (x, y) матрицы. Если текущий пиксель является черным (image[x][y] == 1), обновите границы прямоугольника:
left = min(left, x)
right = max(right, x + 1)
top = min(top, y)
bottom = max(bottom, y + 1)

3⃣Вычисление и возврат площади: После завершения обхода матрицы, верните площадь прямоугольника, используя формулу (right - left) * (bottom - top).

😎 Решение:

class Solution:
    def minArea(self, image: List[List[str]], x: int, y: int) -> int:
        m, n = len(image), len(image[0])
        left = self.searchColumns(image, 0, y, 0, m, True)
        right = self.searchColumns(image, y + 1, n, 0, m, False)
        top = self.searchRows(image, 0, x, left, right, True)
        bottom = self.searchRows(image, x + 1, m, left, right, False)
        return (right - left) * (bottom - top)

    def searchColumns(self, image: List[List[str]], i: int, j: int, top: int, bottom: int, whiteToBlack: bool) -> int:
        while i != j:
            k, mid = top, (i + j) // 2
            while k < bottom and image[k][mid] == '0':
                k += 1
            if (k < bottom) == whiteToBlack:
                j = mid
            else:
                i = mid + 1
        return i

    def searchRows(self, image: List[List[str]], i: int, j: int, left: int, right: int, whiteToBlack: bool) -> int:
        while i != j:
            k, mid = left, (i + j) // 2
            while k < right and image[mid][k] == '0':
                k += 1
            if (k < right) == whiteToBlack:
                j = mid
            else:
                i = mid + 1
        return i

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 532. K-diff Pairs in an Array

Дан массив целых чисел nums и целое число k. Верните количество уникальных пар с разницей k в массиве.

Пара с разницей k — это пара целых чисел (nums[i], nums[j]), для которой выполняются следующие условия:
0 <= i, j < nums.length
i != j
|nums[i] - nums[j]| == k
Обратите внимание, что |val| обозначает абсолютное значение val.

Пример:

Input: nums = [3,1,4,1,5], k = 2
Output: 2
Explanation: There are two 2-diff pairs in the array, (1, 3) and (3, 5).
Although we have two 1s in the input, we should only return the number of unique pairs.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Создайте частотный хэш-словарь для подсчета количества каждого уникального числа в массиве nums.

2⃣ Для каждого ключа в хэш-словаре проверьте, можно ли найти пару, удовлетворяющую условиям:
Если k > 0, проверьте, существует ли ключ, равный x + k.
Если k == 0, проверьте, есть ли более одного вхождения x.

3⃣ Увеличьте счётчик результатов, если условие выполняется.

😎 Решение:

class Solution:
    def findPairs(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        counter = collections.Counter(nums)
        result = 0
        
        for x in counter:
            if k > 0 and (x + k) in counter:
                result += 1
            elif k == 0 and counter[x] > 1:
                result += 1
        
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 535. Encode and Decode TinyURL

Спроектируйте класс для кодирования URL и декодирования короткого URL.
Нет ограничений на то, как ваш алгоритм кодирования/декодирования должен работать. Вам просто нужно убедиться, что URL может быть закодирован в короткий URL, а короткий URL может быть декодирован в исходный URL.

Реализуйте класс Solution:
Solution() Инициализирует объект системы.
String encode(String longUrl) Возвращает короткий URL для данного longUrl.
String decode(String shortUrl) Возвращает исходный длинный URL для данного shortUrl. Гарантируется, что данный shortUrl был закодирован тем же объектом.

Пример:

Input: url = "https://leetcode.com/problems/design-tinyurl"
Output: "https://leetcode.com/problems/design-tinyurl"

Explanation:
Solution obj = new Solution();
string tiny = obj.encode(url); // returns the encoded tiny url.
string ans = obj.decode(tiny); // returns the original url after decoding it.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация:
Создайте строку, содержащую все возможные символы (цифры и буквы), которые могут быть использованы для генерации кода.
Создайте хэш-таблицу для хранения соответствий коротких и длинных URL-адресов.
Создайте объект для генерации случайных чисел.

2⃣ Кодирование:
Сгенерируйте случайный 6-символьный код.
Если такой код уже существует в хэш-таблице, повторите генерацию.
Сохраните соответствие длинного URL и сгенерированного кода в хэш-таблице.
Верните полный короткий URL.

3⃣ Декодирование:
Удалите префикс короткого URL, чтобы получить код.
Используйте код для поиска длинного URL в хэш-таблице.
Верните длинный URL.

😎 Решение:

import random
import string

class Codec:
    def __init__(self):
        self.alphabet = string.ascii_letters + string.digits
        self.map = {}
        self.key = self.get_rand()

    def get_rand(self):
        return ''.join(random.choice(self.alphabet) for _ in range(6))

    def encode(self, longUrl: str) -> str:
        while self.key in self.map:
            self.key = self.get_rand()
        self.map[self.key] = longUrl
        return "http://tinyurl.com/" + self.key

    def decode(self, shortUrl: str) -> str:
        key = shortUrl.replace("http://tinyurl.com/", "")
        return self.map.get(key, "")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 536. Construct Binary Tree from String

Вам нужно построить бинарное дерево из строки, состоящей из круглых скобок и целых чисел.

Весь ввод представляет собой бинарное дерево. Он содержит целое число, за которым следуют ноль, одна или две пары круглых скобок. Целое число представляет значение корня, а пара круглых скобок содержит дочернее бинарное дерево с той же структурой.

Вы всегда начинаете строить левый дочерний узел родителя сначала, если он существует.

Пример:

Input: s = "4(2(3)(1))(6(5))"
Output: [4,2,6,3,1,5]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Извлечение числа:
Определите функцию getNumber, которая извлекает целое число из текущей строки, начиная с указанного индекса. Учтите знак числа, если он есть.

2⃣ Построение поддерева:
Определите рекурсивную функцию str2treeInternal, которая принимает строку и текущий индекс в качестве входных данных и возвращает пару: узел TreeNode и следующий индекс для обработки.
Внутри функции извлеките значение для корневого узла текущего поддерева, создайте узел, а затем рекурсивно постройте левое и правое поддеревья, если они существуют.

3⃣ Основная функция:
Определите основную функцию str2tree, которая вызывает рекурсивную функцию str2treeInternal и возвращает построенное дерево.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def str2tree(self, s: str) -> TreeNode:
        def getNumber(s, index):
            isNegative = False
            if s[index] == '-':
                isNegative = True
                index += 1
            number = 0
            while index < len(s) and s[index].isdigit():
                number = number * 10 + int(s[index])
                index += 1
            return (-number if isNegative else number, index)
        
        def str2treeInternal(s, index):
            if index == len(s):
                return None, index
            
            value, index = getNumber(s, index)
            node = TreeNode(value)
            
            if index < len(s) and s[index] == '(':
                node.left, index = str2treeInternal(s, index + 1)
            
            if index < len(s) and s[index] == '(':
                node.right, index = str2treeInternal(s, index + 1)
            
            return node, index + 1 if index < len(s) and s[index] == ')' else index
        
        return str2treeInternal(s, 0)[0]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 303. Range Sum Query - Immutable

Дан целочисленный массив nums. Обработайте несколько запросов следующего типа:
Вычислите сумму элементов массива nums между индексами left и right включительно, где left <= right.
Реализуйте класс NumArray:
- NumArray(int[] nums) Инициализирует объект с целочисленным массивом nums.
- int sumRange(int left, int right) Возвращает сумму элементов массива nums между индексами left и right включительно (т.е. nums[left] + nums[left + 1] + ... + nums[right]).

Пример:

Input
["NumArray", "sumRange", "sumRange", "sumRange"]
[[[-2, 0, 3, -5, 2, -1]], [0, 2], [2, 5], [0, 5]]
Output
[null, 1, -1, -3]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создайте массив sum длиной на один элемент больше, чем массив nums, и заполните его накопленными суммами элементов массива nums.

2⃣Предварительное вычисление сумм:
Заполните массив sum, где каждый элемент sum[i + 1] является суммой всех предыдущих элементов массива nums до индекса i включительно.

3⃣Вычисление диапазонной суммы:
Для каждого запроса суммы элементов между индексами left и right используйте разницу между sum[right + 1] и sum[left], чтобы быстро получить результат.

😎 Решение:

class NumArray:
    def __init__(self, nums: List[int]):
        self.sum = [0] * (len(nums) + 1)
        for i in range(len(nums)):
            self.sum[i + 1] = self.sum[i] + nums[i]

    def sumRange(self, i: int, j: int) -> int:
        return self.sum[j + 1] - self.sum[i]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 537. Complex Number Multiplication

Комплексное число можно представить в виде строки в формате "real+imaginaryi", где:
real — это действительная часть и является целым числом в диапазоне [-100, 100].
imaginary — это мнимая часть и является целым числом в диапазоне [-100, 100].
i^2 == -1.
Даны два комплексных числа num1 и num2 в виде строк, верните строку комплексного числа, представляющую их произведение.

Пример:

Input: num1 = "1+1i", num2 = "1+1i"
Output: "0+2i"
Explanation: (1 + i) * (1 + i) = 1 + i2 + 2 * i = 2i, and you need convert it to the form of 0+2i.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Извлечение реальной и мнимой частей:
Разделите строки a и b на реальные и мнимые части, используя символы '+' и 'i'.

2⃣ Вычисление произведения:
Переведите извлечённые части в целые числа.
Используйте формулу для умножения комплексных чисел: (a+ib)×(x+iy)=ax−by+i(bx+ay).

3⃣ Формирование строки результата:
Создайте строку в требуемом формате с реальной и мнимой частями произведения и верните её.

😎 Решение:

class Solution:
    def complexNumberMultiply(self, a: str, b: str) -> str:
        x = a.split('+')
        y = b.split('+')
        a_real = int(x[0])
        a_img = int(x[1][:-1])
        b_real = int(y[0])
        b_img = int(y[1][:-1])
        real_part = a_real * b_real - a_img * b_img
        imaginary_part = a_real * b_img + a_img * b_real
        return f"{real_part}+{imaginary_part}i"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 583. Delete Operation for Two Strings

Даны две строки word1 и word2, вернуть минимальное количество шагов, необходимых для того, чтобы сделать word1 и word2 одинаковыми.

На одном шаге можно удалить ровно один символ в любой строке.

Пример:

Input: word1 = "sea", word2 = "eat"
Output: 2
Explanation: You need one step to make "sea" to "ea" and another step to make "eat" to "ea".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация массива:
Создайте одномерный массив dp для хранения минимального количества удалений, необходимых для уравнивания строк word1 и word2.

2⃣ Заполнение массива:
Используйте временный массив temp для обновления значений dp, представляющих текущую строку. Обновите temp с использованием значений dp предыдущей строки.

3⃣ Обновление и результат:
Скопируйте временный массив temp обратно в dp после обработки каждой строки. В конце верните значение из dp, представляющее минимальное количество удалений.

😎 Решение:

class Solution:
    def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
        m, n = len(word1), len(word2)
        dp = [0] * (n + 1)

        for i in range(m + 1):
            temp = [0] * (n + 1)
            for j in range(n + 1):
                if i == 0 or j == 0:
                    temp[j] = i + j
                elif word1[i - 1] == word2[j - 1]:
                    temp[j] = dp[j - 1]
                else:
                    temp[j] = 1 + min(dp[j], temp[j - 1])
            dp = temp

        return dp[n]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 587. Erect the Fence

Вам дан массив trees, где trees[i] = [xi, yi] представляет местоположение дерева в саду.

Оградите весь сад с использованием минимальной длины веревки, так как это дорого. Сад хорошо огорожен только в том случае, если все деревья окружены.

Верните координаты деревьев, которые находятся точно на периметре ограды. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Пример:

Input: trees = [[1,1],[2,2],[2,0],[2,4],[3,3],[4,2]]
Output: [[1,1],[2,0],[4,2],[3,3],[2,4]]
Explanation: All the trees will be on the perimeter of the fence except the tree at [2, 2], which will be inside the fence.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Сортировка точек и построение нижней оболочки:
Отсортируйте точки по их x-координатам, а в случае совпадения x-координат, по y-координатам.
Постройте нижнюю оболочку, добавляя точки к оболочке и удаляя последние точки, если они не образуют против часовой стрелки поворот.

2⃣ Построение верхней оболочки:
Пройдитесь по точкам в обратном порядке, чтобы построить верхнюю оболочку.
Добавляйте точки к оболочке и удаляйте последние точки, если они не образуют против часовой стрелки поворот.

3⃣ Удаление дублирующих элементов и возврат результата:
Используйте HashSet, чтобы удалить дублирующиеся точки из стека.
Преобразуйте результат в массив и верните его.

😎 Решение:

class Solution:
    def orientation(self, p, q, r):
        return (q[1] - p[1]) * (r[0] - q[0]) - (q[0] - p[0]) * (r[1] - q[1])

    def outerTrees(self, points):
        points.sort(key=lambda x: (x[0], x[1]))
        hull = []

        for point in points:
            while len(hull) >= 2 and self.orientation(hull[-2], hull[-1], point) > 0:
                hull.pop()
            hull.append(point)

        hull.pop()

        for point in reversed(points):
            while len(hull) >= 2 and self.orientation(hull[-2], hull[-1], point) > 0:
                hull.pop()
            hull.append(point)

        return list(set(map(tuple, hull)))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 304. Range Sum Query 2D - Immutable

Дана двумерная матрица matrix. Обработайте несколько запросов следующего типа:
Вычислите сумму элементов матрицы внутри прямоугольника, определенного его верхним левым углом (row1, col1) и нижним правым углом (row2, col2).
Реализуйте класс NumMatrix:
- NumMatrix(int[][] matrix) Инициализирует объект целочисленной матрицей matrix.- int sumRegion(int row1, int col1, int row2, int col2) Возвращает сумму элементов матрицы внутри прямоугольника, определенного его верхним левым углом (row1, col1) и нижним правым углом (row2, col2).
Необходимо разработать алгоритм, где метод sumRegion работает за O(1) по времени.

Пример:

Input
["NumMatrix", "sumRegion", "sumRegion", "sumRegion"]
[[[[3, 0, 1, 4, 2], [5, 6, 3, 2, 1], [1, 2, 0, 1, 5], [4, 1, 0, 1, 7], [1, 0, 3, 0, 5]]], [2, 1, 4, 3], [1, 1, 2, 2], [1, 2, 2, 4]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создайте двумерный массив sums размером (m + 1) x (n + 1), где m и n — размеры исходной матрицы matrix. Заполните этот массив нулями.

2⃣Предварительное вычисление сумм:
Заполните массив sums, где каждый элемент sums[i][j] будет содержать сумму всех элементов матрицы от начала до позиции (i-1, j-1) включительно.

3⃣Вычисление диапазонной суммы:
Для каждого запроса суммы элементов внутри прямоугольника, определенного его углами (row1, col1) и (row2, col2), используйте предварительно вычисленный массив sums для получения результата за O(1) времени.

😎 Решение:

class NumMatrix:
    def __init__(self, matrix: List[List[int]]):
        if not matrix or not matrix[0]:
            self.dp = []
            return
        m, n = len(matrix), len(matrix[0])
        self.dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
        for r in range(m):
            for c in range(n):
                self.dp[r + 1][c + 1] = self.dp[r + 1][c] + self.dp[r][c + 1] + matrix[r][c] - self.dp[r][c]

    def sumRegion(self, row1: int, col1: int, row2: int, col2: int) -> int:
        return self.dp[row2 + 1][col2 + 1] - self.dp[row1][col2 + 1] - self.dp[row2 + 1][col1] + self.dp[row1][col1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 588. Design In-Memory File System

Спроектируйте структуру данных, которая симулирует файловую систему в памяти.

Реализуйте класс FileSystem:
FileSystem() Инициализирует объект системы.
List<String> ls(String path)
Если path является путем к файлу, возвращает список, содержащий только имя этого файла.
Если path является путем к директории, возвращает список имен файлов и директорий в этой директории.
Ответ должен быть в лексикографическом порядке.
void mkdir(String path) Создает новую директорию согласно заданному пути. Заданная директория не существует. Если промежуточные директории в пути не существуют, вы также должны создать их.
void addContentToFile(String filePath, String content)
Если filePath не существует, создает файл, содержащий заданный контент.
Если filePath уже существует, добавляет заданный контент к исходному содержимому.
String readContentFromFile(String filePath) Возвращает содержимое файла по пути filePath.

Пример:

Input
["FileSystem", "ls", "mkdir", "addContentToFile", "ls", "readContentFromFile"]
[[], ["/"], ["/a/b/c"], ["/a/b/c/d", "hello"], ["/"], ["/a/b/c/d"]]
Output
[null, [], null, null, ["a"], "hello"]

Explanation
FileSystem fileSystem = new FileSystem();
fileSystem.ls("/");                         // return []
fileSystem.mkdir("/a/b/c");
fileSystem.addContentToFile("/a/b/c/d", "hello");
fileSystem.ls("/");                         // return ["a"]
fileSystem.readContentFromFile("/a/b/c/d"); // return "hello"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Инициализация файловой системы:
Создайте класс FileSystem, который будет содержать вложенный класс File. Класс File будет представлять либо файл, либо директорию, содержать флаг isfile, словарь files и строку content.

2⃣ Обработка команд:
Реализуйте метод ls, который возвращает список файлов и директорий в указанном пути, либо имя файла, если указанный путь является файлом.
Реализуйте метод mkdir, который создаёт директории по указанному пути. Если промежуточные директории не существуют, создайте их.
Реализуйте метод addContentToFile, который добавляет содержимое в файл по указанному пути. Если файл не существует, создайте его.
Реализуйте метод readContentFromFile, который возвращает содержимое файла по указанному пути.

3⃣ Обработка путей и работа с файлами/директориями:
Используйте метод split для разделения пути на составляющие и навигации по дереву директорий и файлов.
Для каждой команды выполняйте соответствующие операции по созданию, чтению или записи содержимого файлов и директорий.

😎 Решение:

class FileSystem:
    class File:
        def __init__(self):
            self.isfile = False
            self.files = {}
            self.content = ""

    def __init__(self):
        self.root = self.File()

    def ls(self, path: str) -> list:
        t = self._navigate(path)
        if t.isfile:
            return [path.split("/")[-1]]
        return sorted(t.files.keys())

    def mkdir(self, path: str) -> None:
        self._navigate(path)

    def addContentToFile(self, filePath: str, content: str) -> None:
        t = self._navigate(filePath)
        t.isfile = True
        t.content += content

    def readContentFromFile(self, filePath: str) -> str:
        return self._navigate(filePath).content

    def _navigate(self, path: str) -> 'File':
        t = self.root
        if path != "/":
            for dir in path.split("/"):
                if dir:
                    if dir not in t.files:
                        t.files[dir] = self.File()
                    t = t.files[dir]
        return t

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 542. 01 Matrix

Дана бинарная матрица размера m x n, верните расстояние до ближайшего нуля для каждой ячейки.

Расстояние между двумя соседними ячейками равно 1.

Пример:

Input: mat = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
Output: [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте копию матрицы mat, назовем её matrix. Используйте структуру данных seen для пометки уже посещенных узлов и очередь для выполнения BFS. Поместите все узлы с 0 в очередь и отметьте их в seen.

2⃣Выполните BFS:
Пока очередь не пуста, извлекайте текущие row, col, steps из очереди.
Итеративно пройдите по четырем направлениям. Для каждой nextRow, nextCol проверьте, находятся ли они в пределах границ и не были ли они уже посещены в seen.

3⃣Если так, установите matrix[nextRow][nextCol] = steps + 1 и поместите nextRow, nextCol, steps + 1 в очередь. Также отметьте nextRow, nextCol в seen. Верните matrix.

😎 Решение:

from collections import deque

class Solution:
    def __init__(self):
        self.m = 0
        self.n = 0
        self.directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
    
    def updateMatrix(self, mat):
        self.m = len(mat)
        self.n = len(mat[0])
        matrix = [[0] * self.n for _ in range(self.m)]
        seen = [[False] * self.n for _ in range(self.m)]
        queue = deque()

        for row in range(self.m):
            for col in range(self.n):
                matrix[row][col] = mat[row][col]
                if matrix[row][col] == 0:
                    queue.append((row, col, 0))
                    seen[row][col] = True
        
        while queue:
            row, col, steps = queue.popleft()
            
            for dr, dc in self.directions:
                nextRow, nextCol = row + dr, col + dc
                if self.valid(nextRow, nextCol) and not seen[nextRow][nextCol]:
                    seen[nextRow][nextCol] = True
                    queue.append((nextRow, nextCol, steps + 1))
                    matrix[nextRow][nextCol] = steps + 1
        
        return matrix
    
    def valid(self, row, col):
        return 0 <= row < self.m and 0 <= col < self.n

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 305. Number of Islands II

Дан пустой двумерный бинарный массив grid размером m x n. Этот массив представляет собой карту, где 0 означает воду, а 1 — сушу. Изначально все ячейки массива — водные (т.е. все ячейки содержат 0).
Вы можете выполнить операцию "добавить землю", которая превращает воду в указанной позиции в сушу. Вам дан массив positions, где positions[i] = [ri, ci] — позиция (ri, ci), в которой следует выполнить i-ю операцию.
Верните массив целых чисел answer, где answer[i] — количество островов после превращения ячейки (ri, ci) в сушу.
Остров окружен водой и образуется путем соединения соседних земель по горизонтали или вертикали. Вы можете считать, что все четыре края сетки окружены водой.

Пример:

Input: m = 1, n = 1, positions = [[0,0]]
Output: [1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создайте массивы x[] = { -1, 1, 0, 0 } и y[] = { 0, 0, -1, 1 }, которые будут использоваться для нахождения соседей ячейки.
Создайте экземпляр UnionFind, например, dsu(m * n). Инициализируйте всех родителей значением -1. Используйте объединение по рангу, инициализируйте все ранги значением 0. Наконец, инициализируйте count = 0.
Создайте список целых чисел answer, где answer[i] будет хранить количество островов, образованных после превращения ячейки positions[i] в сушу.

2⃣Обработка позиций:
Итерация по массиву positions. Для каждой позиции в positions:
Выполните линейное отображение, чтобы преобразовать двумерную позицию ячейки в landPosition = position[0] * n + position[1].
Используйте операцию addLand(landPosition), чтобы добавить landPosition как узел в граф. Эта функция также увеличит count.
Итерация по каждому соседу позиции. Соседа можно определить с помощью neighborX = position[0] + x[i] и neighborY = position[1] + y[i], где neighborX — координата X, а neighborY — координата Y соседней ячейки. Выполните линейное отображение соседней ячейки с помощью neighborPosition = neighborX * n + neighborY. Теперь, если на neighborPosition есть суша, т.е. isLand(neighborPosition) возвращает true, выполните объединение neighborPosition и landPosition. В объединении уменьшите count на 1.

3⃣Определение количества островов:
Выполните операцию numberOfIslands, которая возвращает количество островов, образованных после превращения позиции в сушу. Добавьте это значение в answer.
Верните answer.

😎 Решение

class UnionFind:
    def __init__(self, size): self.parent = [-1] * size; self.rank = [0] * size; self.count = 0
    def addLand(self, x): if self.parent[x] < 0: self.parent[x] = x; self.count += 1
    def isLand(self, x): return self.parent[x] >= 0
    def numberOfIslands(self): return self.count
    def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]); return self.parent[x]
    def unionSet(self, x, y): xset, yset = self.find(x), self.find(y); if xset == yset: return
        if self.rank[xset] < self.rank[yset]: self.parent[xset] = yset
        else: self.parent[yset] = xset; if self.rank[xset] == self.rank[yset]: self.rank[xset] += 1
        self.count -= 1

class Solution:
    def numIslands2(self, m, n, positions):
        dsu, answer, dirs, dirc = UnionFind(m * n), [], [-1, 1, 0, 0], [0, 0, -1, 1]
        for pos in positions:
            land = pos[0] * n + pos[1]
            dsu.addLand(land)
            for i in range(4):
                x, y = pos[0] + dirs[i], pos[1] + dirc[i]
                neighbor = x * n + y
                if 0 <= x < m and 0 <= y < n and dsu.isLand(neighbor):
                    dsu.unionSet(land, neighbor)
            answer.append(dsu.numberOfIslands())
        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 397. Integer Replacement

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

#medium
Задача: 398. Random Pick Index

Из целочисленного массива nums с возможными дубликатами случайным образом выведите индекс заданного целевого числа. Можно предположить, что заданное целевое число должно существовать в массиве. Реализация класса Solution: Solution(int[] nums) Инициализирует объект с массивом nums. int pick(int target) Выбирает случайный индекс i из nums, где nums[i] == target. Если существует несколько допустимых i, то каждый индекс должен иметь равную вероятность возврата.

Пример:

Input
["Solution", "pick", "pick", "pick"]
[[[1, 2, 3, 3, 3]], [3], [1], [3]]
Output
[null, 4, 0, 2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте объект с массивом nums. Сохраните этот массив для дальнейшего использования.

2⃣Реализуйте метод pick(target), который выбирает случайный индекс i из массива nums, где nums[i] равен target. Если таких индексов несколько, каждый из них должен иметь равную вероятность быть выбранным.

3⃣Для реализации метода pick используйте алгоритм reservoir sampling для выбора случайного индекса.

😎 Решение:

import random

class Solution:
    def __init__(self, nums: List[int]):
        self.nums = nums

    def pick(self, target: int) -> int:
        count = 0
        result = -1
        for i, num in enumerate(self.nums):
            if num == target:
                count += 1
                if random.randint(1, count) == count:
                    result = i
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 399. Evaluate Division

Вам дан массив пар переменных equations и массив вещественных чисел values, где equations[i] = [Ai, Bi] и values[i] представляют уравнение Ai / Bi = values[i]. Каждая Ai или Bi - это строка, представляющая одну переменную. Вам также даны некоторые запросы, где queries[j] = [Cj, Dj] представляет j-й запрос, в котором вы должны найти ответ для Cj / Dj = ?. Верните ответы на все запросы. Если ни один ответ не может быть определен, верните -1.0. Замечание: входные данные всегда действительны. Можно предположить, что вычисление запросов не приведет к делению на ноль и что противоречия нет. Примечание: Переменные, которые не встречаются в списке уравнений, являются неопределенными, поэтому для них ответ не может быть определен.

Пример:

Input: equations = [["a","b"],["b","c"]], values = [2.0,3.0], queries = [["a","c"],["b","a"],["a","e"],["a","a"],["x","x"]]
Output: [6.00000,0.50000,-1.00000,1.00000,-1.00000]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создание графа:
Представьте каждую переменную как узел в графе.
Используйте уравнения для создания ребер между узлами, где каждое ребро имеет вес, равный значению уравнения (Ai / Bi = values[i]).
Создайте также обратные ребра с обратным весом (Bi / Ai = 1 / values[i]).

2⃣Поиск пути:
Для каждого запроса используйте поиск в глубину (DFS) или поиск в ширину (BFS) для поиска пути от Cj до Dj.
Если путь найден, вычислите произведение весов вдоль пути, чтобы найти значение Cj / Dj.
Если путь не найден, верните -1.0.

3⃣Обработка запросов:
Пройдитесь по всем запросам и используйте граф для вычисления результатов каждого запроса.

😎 Решение:

from collections import defaultdict, deque

class Solution:
    def calcEquation(self, equations: List[List[str]], values: List[float], queries: List[List[str]]) -> List[float]:
        graph = defaultdict(dict)

        for (A, B), value in zip(equations, values):
            graph[A][B] = value
            graph[B][A] = 1 / value

        def bfs(start, end):
            if start not in graph or end not in graph:
                return -1.0
            queue = deque([(start, 1.0)])
            visited = set()
            while queue:
                current, cur_product = queue.popleft()
                if current == end:
                    return cur_product
                visited.add(current)
                for neighbor, value in graph[current].items():
                    if neighbor not in visited:
                        queue.append((neighbor, cur_product * value))
            return -1.0

        results = []
        for C, D in queries:
            results.append(bfs(C, D))
        return results

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 400. Nth Digit

Дано целое число n, вернуть n-ю цифру бесконечной последовательности чисел [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, ...].

Пример:

Input: n = 3
Output: 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определение диапазона:
Начните с определения количества цифр в числах текущего диапазона (1-9, 10-99, 100-999 и т.д.).
Уменьшайте значение n, вычитая количество цифр в текущем диапазоне, пока не найдете диапазон, в который попадает n-я цифра.

2⃣Нахождение конкретного числа:
Когда определите диапазон, найдите точное число, содержащее n-ю цифру.
Определите индекс цифры в этом числе.

3⃣Возвращение n-й цифры:
Извлеките и верните n-ю цифру из найденного числа.

😎 Решение:

class Solution:
    def findNthDigit(self, n: int) -> int:
        length = 1
        count = 9
        start = 1
        
        while n > length * count:
            n -= length * count
            length += 1
            count *= 10
            start *= 10
        
        start += (n - 1) // length
        s = str(start)
        return int(s[(n - 1) % length])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 401. Binary Watch

Бинарные часы имеют 4 светодиода сверху для представления часов (0-11) и 6 светодиодов снизу для представления минут (0-59). Каждый светодиод представляет ноль или единицу, при этом младший разряд находится справа.

Пример:

Input: turnedOn = 1
Output: ["0:01","0:02","0:04","0:08","0:16","0:32","1:00","2:00","4:00","8:00"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Генерация всех возможных комбинаций:
Переберите все возможные значения для часов и минут.
Используйте битовые операции для подсчета количества единиц в бинарном представлении числа.

2⃣Проверка количества горящих светодиодов:
Для каждой комбинации проверьте, соответствует ли сумма единиц в бинарном представлении часов и минут заданному количеству горящих светодиодов.

3⃣Форматирование результата:
Если комбинация часов и минут соответствует условию, отформатируйте их в виде строки "часы:минуты" и добавьте в список результатов.

😎 Решение:

class Solution:
    def readBinaryWatch(self, turnedOn: int) -> List[str]:
        results = []
        for h in range(12):
            for m in range(60):
                if bin(h).count('1') + bin(m).count('1') == turnedOn:
                    results.append(f"{h}:{m:02d}")
        return results

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний