#hard
Задача: 711. Number of Distinct Islands II

Вам дана двоичная матричная сетка m x n. Остров - это группа 1 (представляющая сушу), соединенных в четырех направлениях (горизонтальном или вертикальном). Можно предположить, что все четыре края сетки окружены водой. Остров считается одинаковым с другим, если они имеют одинаковую форму, или имеют одинаковую форму после поворота (только на 90, 180 или 270 градусов) или отражения (влево/вправо или вверх/вниз). Верните количество разных островов.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пройдите по каждому элементу матрицы, если найдена земля (1), выполните DFS для обнаружения всех связанных с этим островом земель и сохраните форму острова.

2⃣Нормализуйте форму острова, применив все возможные повороты и отражения, чтобы найти каноническую форму.

3⃣Используйте множество для хранения всех уникальных канонических форм и верните размер этого множества.

😎 Решение:

def numDistinctIslands2(grid):
    def dfs(i, j):
        shape = []
        stack = [(i, j)]
        while stack:
            x, y = stack.pop()
            if 0 <= x < len(grid) and 0 <= y < len(grid[0]) and grid[x][y] == 1:
                grid[x][y] = 0
                shape.append((x - i, y - j))
                stack.extend([(x + 1, y), (x - 1, y), (x, y + 1), (x, y - 1)])
        return shape

    def normalize(shape):
        shapes = [[] for _ in range(8)]
        for x, y in shape:
            shapes[0].append((x, y))
            shapes[1].append((x, -y))
            shapes[2].append((-x, y))
            shapes[3].append((-x, -y))
            shapes[4].append((y, x))
            shapes[5].append((y, -x))
            shapes[6].append((-y, x))
            shapes[7].append((-y, -x))
        for s in shapes:
            s.sort()
        return min(shapes)

    unique_islands = set()
    for i in range(len(grid)):
        for j in range(len(grid[0])):
            if grid[i][j] == 1:
                shape = dfs(i, j)
                unique_islands.add(tuple(normalize(shape)))

    return len(unique_islands)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 765. Couples Holding Hands

Есть n пар, сидящих на 2n местах, расположенных в ряд, и они хотят держаться за руки.

Люди и места представлены массивом целых чисел row, где row[i] — это ID человека, сидящего на i-м месте. Пары пронумерованы по порядку: первая пара — (0, 1), вторая пара — (2, 3) и так далее, до последней пары — (2n - 2, 2n - 1).

Верните минимальное количество перестановок, чтобы каждая пара сидела рядом. Перестановка состоит из выбора любых двух человек, которые встают и меняются местами.

Пример:

Input: row = [0,2,1,3]
Output: 1
Explanation: We only need to swap the second (row[1]) and third (row[2]) person.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Мы могли бы предположить без доказательства, что решение, при котором мы делаем людей на каждом диване счастливыми по порядку, является оптимальным. Это предположение сильнее, чем гипотеза о жадном подходе, но кажется разумным, поскольку при каждом ходе мы делаем хотя бы одну пару счастливой.

2⃣При таком предположении, для какого-то дивана с несчастливыми людьми X и Y, мы либо заменяем Y на партнера X, либо заменяем X на партнера Y. Для каждой из двух возможностей мы можем попробовать оба варианта, используя подход с возвратом.

3⃣Для каждого дивана с двумя возможностями (т.е. оба человека на диване несчастливы) мы попробуем первый вариант, найдем ответ как ans1, затем отменим наш ход и попробуем второй вариант, найдем связанный ответ как ans2, отменим наш ход и затем вернем наименьший ответ.

😎 Решение:

class Solution:
    def minSwapsCouples(self, row: List[int]) -> int:
        self.N = len(row) // 2
        self.pairs = [[0, 0] for _ in range(self.N)]
        for i in range(self.N):
            self.pairs[i][0] = row[2 * i] // 2
            self.pairs[i][1] = row[2 * i + 1] // 2
        return self.solve(0)
    
    def swap(self, a: int, b: int, c: int, d: int):
        self.pairs[a][b], self.pairs[c][d] = self.pairs[c][d], self.pairs[a][b]
    
    def solve(self, i: int) -> int:
        if i == self.N:
            return 0
        x, y = self.pairs[i]
        if x == y:
            return self.solve(i + 1)
        
        jx, kx, jy, ky = 0, 0, 0, 0
        for j in range(i + 1, self.N):
            for k in range(2):
                if self.pairs[j][k] == x:
                    jx, kx = j, k
                if self.pairs[j][k] == y:
                    jy, ky = j, k
        
        self.swap(i, 1, jx, kx)
        ans1 = 1 + self.solve(i + 1)
        self.swap(i, 1, jx, kx)
        
        self.swap(i, 0, jy, ky)
        ans2 = 1 + self.solve(i + 1)
        self.swap(i, 0, jy, ky)
        
        return min(ans1, ans2)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 715. Range Module

Модуль Range - это модуль, который отслеживает диапазоны чисел. Создайте структуру данных для отслеживания диапазонов, представленных в виде полуоткрытых интервалов, и запросов к ним. Полуоткрытый интервал [left, right) обозначает все вещественные числа x, где left <= x < right. Реализуйте класс RangeModule: RangeModule() Инициализирует объект структуры данных. void addRange(int left, int right) Добавляет полуоткрытый интервал [left, right), отслеживая каждое вещественное число в этом интервале. Добавление интервала, который частично перекрывает отслеживаемые в данный момент числа, должно добавить все числа в интервале [left, right), которые еще не отслеживаются. boolean queryRange(int left, int right) Возвращает true, если каждое действительное число в интервале [left, right) отслеживается в данный момент, и false в противном случае. void removeRange(int left, int right) Прекращает отслеживание каждого действительного числа, отслеживаемого в данный момент в полуоткрытом интервале [left, right).

Пример:

Input: prices = [1,3,2,8,4,9], fee = 2
Output: 8

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте класс RangeModule с пустым списком диапазонов.

2⃣Для метода addRange(left, right) добавьте новый диапазон, объединяя его с существующими перекрывающимися диапазонами. Для метода queryRange(left, right) проверьте, полностью ли данный диапазон содержится в отслеживаемых диапазонах.

3⃣Для метода removeRange(left, right) удалите указанный диапазон, разбивая существующие диапазоны на соответствующие части.

😎 Решение:

class RangeModule:

    def __init__(self):
        self.ranges = []

    def addRange(self, left, right):
        new_ranges = []
        i = 0
        while i < len(self.ranges) and self.ranges[i][1] < left:
            new_ranges.append(self.ranges[i])
            i += 1
        while i < len(self.ranges) and self.ranges[i][0] <= right:
            left = min(left, self.ranges[i][0])
            right = max(right, self.ranges[i][1])
            i += 1
        new_ranges.append((left, right))
        while i < len(self.ranges):
            new_ranges.append(self.ranges[i])
            i += 1
        self.ranges = new_ranges

    def queryRange(self, left, right):
        for l, r in self.ranges:
            if l <= left and right <= r:
                return True
        return False

    def removeRange(self, left, right):
        new_ranges = []
        for l, r in self.ranges:
            if l < left:
                new_ranges.append((l, min(r, left)))
            if right < r:
                new_ranges.append((max(l, right), r))
        self.ranges = new_ranges

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 774. Minimize Max Distance to Gas Station

Вам дан массив целых чисел stations, который представляет позиции автозаправочных станций на оси x. Вам также дано целое число k.

Вы должны добавить k новых автозаправочных станций. Вы можете добавлять станции в любое место на оси x, необязательно в целочисленную позицию.

Определим penalty() как максимальное расстояние между соседними автозаправочными станциями после добавления k новых станций.

Верните наименьшее возможное значение penalty(). Ответы, отличающиеся от фактического ответа не более чем на 10^-6, будут приняты.

Пример:

Input: stations = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], k = 9
Output: 0.50000

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пусть i-й интервал равен deltas[i] = stations[i+1] - stations[i]. Мы хотим найти dp[n+1][k] как рекурсию. Мы можем поставить x автозаправочных станций в интервал n+1 с наилучшим расстоянием deltas[n+1] / (x+1), затем оставшиеся интервалы можно решить с ответом dp[n][k-x]. Ответ — это минимум среди всех x.

2⃣Из этой рекурсии мы можем разработать решение с использованием динамического программирования. Инициализируем двумерный массив dp, где dp[i][j] будет хранить минимальное возможное значение penalty при добавлении j автозаправочных станций на первые i интервалов.

3⃣Заполняем dp таблицу начиная с базового случая, когда нет добавленных станций. Затем для каждого интервала и количества добавленных станций вычисляем минимальное значение penalty, используя вышеописанную рекурсию. Итоговый ответ будет находиться в dp[n][k], где n — количество интервалов, а k — количество добавляемых станций.

😎 Решение:

class Solution:
    def minmaxGasDist(self, stations: List[int], K: int) -> float:
        N = len(stations)
        deltas = [0] * (N-1)
        for i in range(N-1):
            deltas[i] = stations[i+1] - stations[i]

        dp = [[0] * (K+1) for _ in range(N-1)]
        for i in range(K+1):
            dp[0][i] = deltas[0] / (i+1)

        for p in range(1, N-1):
            for k in range(K+1):
                bns = float('inf')
                for x in range(k+1):
                    bns = min(bns, max(deltas[p] / (x+1), dp[p-1][k-x]))
                dp[p][k] = bns

        return dp[N-2][K]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 716. Max Stack

Разработайте структуру данных max-стека, поддерживающую операции со стеком и поиск максимального элемента стека. Реализуйте класс MaxStack: MaxStack() Инициализирует объект стека. void push(int x) Вставляет элемент x в стек. int pop() Удаляет элемент на вершине стека и возвращает его. int top() Получает элемент на вершине стека без его удаления. int peekMax() Получает максимальный элемент в стеке без его удаления. int popMax() Получает максимальный элемент в стеке и удаляет его. Если максимальных элементов несколько, удалите только самый верхний. Вы должны придумать решение, которое поддерживает O(1) для каждого вызова вершины и O(logn) для каждого другого вызова.

Пример:

Input
["MaxStack", "push", "push", "push", "top", "popMax", "top", "peekMax", "pop", "top"]
[[], [5], [1], [5], [], [], [], [], [], []]
Output
[null, null, null, null, 5, 5, 1, 5, 1, 5]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте MaxStack с двумя стеками: один для хранения всех элементов, другой для отслеживания максимальных элементов.

2⃣Для операции push(x) добавьте элемент в оба стека: в основной стек и, если это необходимо, в стек максимумов. Для операции pop() удалите элемент из основного стека и, если этот элемент является текущим максимальным, удалите его и из стека максимумов. Для операции top() верните верхний элемент основного стека.

3⃣Для операции peekMax() верните верхний элемент стека максимумов. Для операции popMax() удалите и верните верхний элемент стека максимумов. Для этого временно извлеките элементы из основного стека до тех пор, пока не будет найден максимальный элемент, затем верните остальные элементы обратно.

😎 Решение:

class MaxStack:

    def __init__(self):
        self.stack = []
        self.max_stack = []

    def push(self, x):
        self.stack.append(x)
        if not self.max_stack or x >= self.max_stack[-1]:
            self.max_stack.append(x)

    def pop(self):
        x = self.stack.pop()
        if x == self.max_stack[-1]:
            self.max_stack.pop()
        return x

    def top(self):
        return self.stack[-1]

    def peekMax(self):
        return self.max_stack[-1]

    def popMax(self):
        max_val = self.max_stack.pop()
        buffer = []
        while self.stack[-1] != max_val:
            buffer.append(self.stack.pop())
        self.stack.pop()
        while buffer:
            self.push(buffer.pop())
        return max_val

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 719. Find K-th Smallest Pair Distance

Расстояние между парой целых чисел a и b определяется как абсолютная разность между a и b. Учитывая целочисленный массив nums и целое число k, верните k-е наименьшее расстояние среди всех пар nums[i] и nums[j], где 0 <= i < j < nums.length.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив nums.

2⃣Определите минимальное и максимальное возможные расстояния.

3⃣Используйте бинарный поиск, чтобы найти k-е наименьшее расстояние, проверяя количество пар с расстоянием меньше или равно текущему среднему значению.

😎 Решение:

def smallestDistancePair(nums, k):
    nums.sort()
    
    def countPairs(mid):
        count, j = 0, 0
        for i in range(len(nums)):
            while j < len(nums) and nums[j] - nums[i] <= mid:
                j += 1
            count += j - i - 1
        return count
    
    left, right = 0, nums[-1] - nums[0]
    while left < right:
        mid = (left + right) // 2
        if countPairs(mid) < k:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid
    return left

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 489. Robot Room Cleaner

Вы управляете роботом в комнате, представленной бинарной сеткой m x n, где 0 — стена, а 1 — пустая ячейка.
Робот начинает в неизвестном месте, гарантированно пустом. У вас нет доступа к сетке, но вы можете перемещать робота через предоставленный API Robot.
Роботу нужно очистить всю комнату (т.е. все пустые ячейки). Он может двигаться вперед, поворачивать налево или направо на 90 градусов.
Если робот наталкивается на стену, его датчик препятствия обнаруживает это, и он остается на текущей ячейке.

Разработайте алгоритм для очистки всей комнаты, используя следующие API:

interface Robot {
  // возвращает true, если следующая ячейка открыта и робот перемещается в эту ячейку.
  // возвращает false, если следующая ячейка является препятствием и робот остается на текущей ячейке.
  boolean move();

  // Робот останется на той же ячейке после вызова turnLeft/turnRight.
  // Каждый поворот составляет 90 градусов.
  void turnLeft();
  void turnRight();

  // Очистить текущую ячейку.
  void clean();
}

Пример:

Input: room = [[1,1,1,1,1,0,1,1],[1,1,1,1,1,0,1,1],[1,0,1,1,1,1,1,1],[0,0,0,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1,1,1]], row = 1, col = 3
Output: Robot cleaned all rooms.
Explanation: All grids in the room are marked by either 0 or 1.
0 means the cell is blocked, while 1 means the cell is accessible.
The robot initially starts at the position of row=1, col=3.
From the top left corner, its position is one row below and three columns right.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пометьте текущую ячейку как посещенную и очистите её.

2⃣Исследуйте четыре направления (вверх, вправо, вниз, влево) последовательно, двигаясь и очищая новые ячейки, если возможно.

3⃣Если движение невозможно (стена или посещенная ячейка), поверните направо и попробуйте снова, возвращаясь назад, если необходимо.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.directions = [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]
        self.visited = set()
        self.robot = None

    def go_back(self):
        self.robot.turnRight()
        self.robot.turnRight()
        self.robot.move()
        self.robot.turnRight()
        self.robot.turnRight()

    def backtrack(self, row, col, d):
        self.visited.add((row, col))
        self.robot.clean()
        for i in range(4):
            new_d = (d + i) % 4
            new_row = row + self.directions[new_d][0]
            new_col = col + self.directions[new_d][1]
            if (new_row, new_col) not in self.visited and self.robot.move():
                self.backtrack(new_row, new_col, new_d)
                self.go_back()
            self.robot.turnRight()

    def cleanRoom(self, robot):
        self.robot = robot
        self.backtrack(0, 0, 0)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 499. The Maze III

В лабиринте есть мячик с пустыми пространствами (0) и стенами (1). Мячик может катиться вверх, вниз, влево или вправо, пока не столкнется со стеной, затем выбрать новое направление. В лабиринте также есть отверстие, куда мячик упадет, если закатится в него.

Дан лабиринт размером m x n, позиция мяча ball и отверстия hole, где ball = [ballrow, ballcol] и hole = [holerow, holecol]. Верните строку instructions с кратчайшим путем мячика к отверстию. Если существует несколько вариантов, верните лексикографически минимальный. Если путь невозможен, верните "impossible". Ответ должен содержать 'u' (вверх), 'd' (вниз), 'l' (влево) и 'r' (вправо).
Расстояние — это количество пройденных пустых пространств от начальной позиции (исключительно) до конечной (включительно).

Вы можете предположить, что границы лабиринта — это стены. В примере ниже они не указаны.

Пример:

Input: maze = [[0,0,0,0,0],[1,1,0,0,1],[0,0,0,0,0],[0,1,0,0,1],[0,1,0,0,0]], ball = [4,3], hole = [0,1]
Output: "lul"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и вспомогательные функции
Создайте функцию valid для проверки, находится ли координата (row, col) в пределах лабиринта и является ли она пустым пространством. Создайте функцию getNeighbors для получения списка соседей для данной позиции. Двигайтесь в каждом направлении (вверх, вниз, влево, вправо) до встречи со стеной.

2⃣Запуск алгоритма Дейкстры
Инициализируйте очередь с начальной позицией мяча, где элементы с меньшим расстоянием имеют высокий приоритет, а при равных расстояниях выбирайте минимальную строку пути. Создайте структуру seen для отслеживания посещенных узлов.

3⃣Поиск кратчайшего пути
Пока очередь не пуста, извлекайте узел с наименьшим расстоянием. Если узел посещен, пропустите его. Если это отверстие, верните текущий путь. Отметьте узел как посещенный, добавьте его соседей в очередь, обновив расстояние и путь. Если пути нет, верните "impossible".

😎 Решение:

import heapq

class State:
    def __init__(self, r, c, d, p):
        self.row = r
        self.col = c
        self.dist = d
        self.path = p

    def __lt__(self, other):
        return self.dist == other.dist and self.path < other.path or self.dist < other.dist

class Solution:
    def findShortestWay(self, maze, ball, hole):
        m, n = len(maze), len(maze[0])
        directions = [(0, -1), (-1, 0), (0, 1), (1, 0)]
        textDirections = ["l", "u", "r", "d"]
        
        heap = []
        heapq.heappush(heap, State(ball[0], ball[1], 0, ""))
        seen = [[False] * n for _ in range(m)]
        
        while heap:
            curr = heapq.heappop(heap)
            if seen[curr.row][curr.col]:
                continue
            if [curr.row, curr.col] == hole:
                return curr.path
            seen[curr.row][curr.col] = True
            
            for nextState in self.getNeighbors(curr.row, curr.col, maze, hole, directions, textDirections):
                heapq.heappush(heap, State(nextState.row, nextState.col, curr.dist + nextState.dist, curr.path + nextState.path))
        
        return "impossible"
    
    def getNeighbors(self, row, col, maze, hole, directions, textDirections):
        m, n = len(maze), len(maze[0])
        neighbors = []
        for i in range(4):
            dy, dx = directions[i]
            direction = textDirections[i]
            currRow, currCol, dist = row, col, 0
            while 0 <= currRow + dy < m and 0 <= currCol + dx < n and maze[currRow + dy][currCol + dx] == 0:
                currRow += dy
                currCol += dx
                dist += 1
                if [currRow, currCol] == hole:
                    break
            neighbors.append(State(currRow, currCol, dist, direction))
        return neighbors

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 502. IPO

Предположим, что LeetCode скоро начнет свое IPO. Чтобы продать свои акции по хорошей цене венчурным капиталистам, LeetCode хочет выполнить несколько проектов для увеличения своего капитала перед IPO. Поскольку у компании ограниченные ресурсы, она может завершить не более k различных проектов до IPO. Помогите LeetCode разработать лучший способ максимизации общего капитала после завершения не более k различных проектов.

Вам дано n проектов, где i-й проект имеет чистую прибыль profits[i] и требует минимального капитала capital[i] для его начала.

Изначально у вас есть капитал w. Когда вы завершаете проект, вы получаете его чистую прибыль, и эта прибыль добавляется к вашему общему капиталу.

Выберите список из не более чем k различных проектов из данных, чтобы максимально увеличить ваш конечный капитал, и верните окончательно максимизированный капитал.

Ответ гарантированно поместится в 32-битное целое число со знаком.

Пример:

Input: k = 2, w = 0, profits = [1,2,3], capital = [0,1,1]
Output: 4
Explanation: Since your initial capital is 0, you can only start the project indexed 0.
After finishing it you will obtain profit 1 and your capital becomes 1.
With capital 1, you can either start the project indexed 1 or the project indexed 2.
Since you can choose at most 2 projects, you need to finish the project indexed 2 to get the maximum capital.
Therefore, output the final maximized capital, which is 0 + 1 + 3 = 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сортировка и инициализация
Отсортируйте проекты по возрастанию капитала. Создайте указатель ptr на первый недоступный проект в отсортированном массиве. Создайте приоритетную очередь для прибылей доступных проектов. Изначально очередь пуста.

2⃣Выбор проектов
Выполните следующие действия k раз: добавьте в приоритетную очередь прибыли новых доступных проектов. Перемещайте указатель по отсортированному массиву, когда проекты становятся доступными. Если приоритетная очередь пуста, завершите алгоритм.

3⃣Увеличение капитала
Максимальное значение в приоритетной очереди — это прибыль проекта, который будет запущен сейчас. Увеличьте капитал на это значение. Удалите его из очереди, так как он больше не может быть использован.

😎 Решение:

import heapq

class Solution:
    def findMaximizedCapital(self, k: int, w: int, profits: List[int], capital: List[int]) -> int:
        projects = sorted(zip(capital, profits))
        max_heap = []
        ptr = 0
        for _ in range(k):
            while ptr < len(projects) and projects[ptr][0] <= w:
                heapq.heappush(max_heap, -projects[ptr][1])
                ptr += 1
            if not max_heap:
                break
            w -= heapq.heappop(max_heap)
        return w

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 726. Number of Atoms

Если задана строковая формула, представляющая химическую формулу, верните количество атомов. Атомный элемент всегда начинается с прописного символа, затем ноль или более строчных букв, представляющих его название. Если количество больше 1, за ним может следовать одна или более цифр, представляющих количество элементов. Например, "H2O" и "H2O2" возможны, а "H1O2" невозможен. Две формулы объединяются вместе, чтобы получить другую формулу. Например, "H2O2He3Mg4" также является формулой.
Формула, заключенная в круглые скобки, и счет (по желанию) также являются формулами. Например, "(H2O2)" и "(H2O2)3" являются формулами.
Возвращает количество всех элементов в виде строки в следующем виде: первое имя (в отсортированном порядке), затем его количество (если это количество больше 1), затем второе имя (в отсортированном порядке), затем его количество (если это количество больше 1) и т. д. Тестовые примеры генерируются таким образом, чтобы все значения в выводе помещались в 32-битное целое число.

Пример:

Input: formula = "H2O"
Output: "H2O"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте стек для отслеживания текущего уровня скобок.

2⃣Пройдите по строке формулы, анализируя каждый символ: Если символ - это открывающая скобка '(', создайте новый словарь для хранения атомов внутри скобок. Если символ - это закрывающая скобка ')', извлеките словарь из стека и умножьте количества атомов на последующее число, если оно присутствует. Если символ - это атом (начинается с заглавной буквы), извлеките имя атома и его количество, и добавьте его в текущий словарь.

3⃣После завершения обработки строки, объедините все словари из стека и отсортируйте результат.

😎 Решение:

import collections

def countOfAtoms(formula: str) -> str:
    stack = [collections.Counter()]
    i, n = 0

    while i < n:
        if formula[i] == '(':
            stack.append(collections.Counter())
            i += 1
        elif formula[i] == ')':
            top = stack.pop()
            i += 1
            i_start = i
            while i < n and formula[i].isdigit():
                i += 1
            multiplicity = int(formula[i_start:i] or 1)
            for name, count in top.items():
                stack[-1][name] += count * multiplicity
        else:
            i_start = i
            i += 1
            while i < n and formula[i].islower():
                i += 1
            name = formula[i_start:i]
            i_start = i
            while i < n and formula[i].isdigit():
                i += 1
            multiplicity = int(formula[i_start:i] or 1)
            stack[-1][name] += multiplicity

    result = ''
    for name in sorted(stack[-1]):
        result += name
        if stack[-1][name] > 1:
            result += str(stack[-1][name])
    
    return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 727. Minimum Window Subsequence

Если в строках s1 и s2 нет такого окна, которое покрывало бы все символы в s2, верните пустую строку "". Если таких окон минимальной длины несколько, возвращается окно с самым левым начальным индексом.

Пример:

Input: s1 = "abcdebdde", s2 = "bde"
Output: "bcde"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте два указателя для определения текущего окна.

2⃣Поддерживайте счетчики для символов в текущем окне и требуемых символов из s2.

3⃣Перемещайте правый указатель, чтобы найти подходящее окно, и левый указатель, чтобы минимизировать его.

😎 Решение:

from collections import Counter, defaultdict

def minWindow(s1, s2):
    if not s1 or not s2:
        return ""

    dict_t = Counter(s2)
    required = len(dict_t)
    l, r = 0, 0
    formed = 0
    window_counts = defaultdict(int)
    ans = float("inf"), None, None

    while r < len(s1):
        character = s1[r]
        window_counts[character] += 1

        if character in dict_t and window_counts[character] == dict_t[character]:
            formed += 1

        while l <= r and formed == required:
            character = s1[l]

            if r - l + 1 < ans[0]:
                ans = (r - l + 1, l, r)

            window_counts[character] -= 1
            if character in dict_t and window_counts[character] < dict_t[character]:
                formed -= 1

            l += 1

        r += 1

    return "" if ans[0] == float("inf") else s1[ans[1]: ans[2] + 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 728. Self Dividing Numbers

Например, 128 является саморазделяющимся числом, потому что 128 % 1 == 0, 128 % 2 == 0 и 128 % 8 == 0. Саморазделяющееся число не может содержать цифру ноль. Если даны два целых числа left и right, верните список всех саморазделяющихся чисел в диапазоне [left, right].

Пример:

Input: left = 1, right = 22
Output: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,11,12,15,22]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Переберите все числа в диапазоне от left до right.

2⃣Для каждого числа проверьте, является ли оно саморазделяющимся: Разделите число на его цифры. Убедитесь, что ни одна цифра не равна нулю и число делится на каждую из своих цифр без остатка.

3⃣Добавьте саморазделяющиеся числа в результативный список и верните его.

😎 Решение:

func selfDividingNumbers(_ left: Int, _ right: Int) -> [Int] {
    func isSelfDividing(_ num: Int) -> Bool {
        var n = num
        while n > 0 {
            let digit = n % 10
            if digit == 0 || num % digit != 0 {
                return false
            }
            n /= 10
        }
        return true
    }
    
    var result = [Int]()
    for num in left...right {
        if isSelfDividing(num) {
            result.append(num)
        }
    }
    return result
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 730. Count Different Palindromic Subsequences

Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 109 + 7. Подпоследовательность строки получается путем удаления из нее нуля или более символов. Последовательность является палиндромной, если она равна последовательности, обращенной назад. Две последовательности a1, a2, ... и b1, b2, ... различны, если существует некоторое i, для которого ai != bi.

Пример:

Input: s = "bccb"
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для подсчета количества палиндромных подпоследовательностей.

2⃣Введите двумерный массив dp, где dp[i][j] представляет количество палиндромных подпоследовательностей в подстроке от i до j.

3⃣Итерируйте по длине подстрок от 1 до длины строки и обновляйте значения в dp на основе состояния предыдущих подстрок.

😎 Решение:

def countPalindromicSubsequences(s):
    MOD = 10**9 + 7
    n = len(s)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]
    
    for i in range(n):
        dp[i][i] = 1
        
    for length in range(2, n + 1):
        for i in range(n - length + 1):
            j = i + length - 1
            if s[i] == s[j]:
                l, r = i + 1, j - 1
                while l <= r and s[l] != s[i]:
                    l += 1
                while l <= r and s[r] != s[j]:
                    r -= 1
                if l > r:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 + 2
                elif l == r:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 + 1
                else:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] * 2 - dp[l + 1][r - 1]
            else:
                dp[i][j] = dp[i + 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i + 1][j - 1]
            dp[i][j] = (dp[i][j] + MOD) % MOD
    
    return dp[0][n - 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 732. My Calendar III

k-бронирование происходит, когда k событий имеют некоторое непустое пересечение (т.е, дано некоторое время, общее для всех k событий). Даны некоторые события [startTime, endTime), после каждого данного события верните целое число k, представляющее максимальное k-бронирование между всеми предыдущими событиями. Реализация класса MyCalendarThree: MyCalendarThree() Инициализирует объект. int book(int startTime, int endTime) Возвращает целое число k, представляющее наибольшее целое число, при котором в календаре существует k-бронирование.

Пример:

Input
["MyCalendarThree", "book", "book", "book", "book", "book", "book"]
[[], [10, 20], [50, 60], [10, 40], [5, 15], [5, 10], [25, 55]]
Output
[null, 1, 1, 2, 3, 3, 3]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте два словаря для хранения изменений времени бронирования: один для начала событий, другой для конца событий.

2⃣Для каждого нового события обновите словари начала и конца событий.

3⃣Поддерживайте текущее количество активных бронирований и обновляйте максимальное количество активных бронирований по мере добавления новых событий.

😎 Решение:

from collections import defaultdict

class MyCalendarThree:
    def __init__(self):
        self.start_times = defaultdict(int)
        self.end_times = defaultdict(int)

    def book(self, startTime, endTime):
        self.start_times[startTime] += 1
        self.end_times[endTime] += 1
        
        active = 0
        max_active = 0
        for time in sorted(self.start_times.keys()):
            active += self.start_times[time]
            if time in self.end_times:
                active -= self.end_times[time]
            max_active = max(max_active, active)
        
        return max_active

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 736. Parse Lisp Expression

Нам дан массив asteroids, состоящий из целых чисел, представляющих астероиды в ряд. Для каждого астероида абсолютное значение обозначает его размер, а знак - направление движения (положительное - вправо, отрицательное - влево). Каждый астероид движется с одинаковой скоростью. Определите состояние астероидов после всех столкновений. Если два астероида столкнутся, меньший из них взорвется. Если оба одинакового размера, то взорвутся оба. Два астероида, движущиеся в одном направлении, никогда не встретятся.

Пример:

Input: expression = "(let x 2 (mult x (let x 3 y 4 (add x y))))"
Output: 14

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите функцию для оценки выражений.

2⃣Используйте рекурсивный подход для обработки различных типов выражений (let, add, mult, и переменных).

3⃣Используйте словарь для отслеживания значений переменных с учетом области видимости.

😎 Решение:

class Solution:
    def evaluate(self, expression: str) -> int:
        def evaluate(expression, env):
            if expression[0] != '(':
                if expression[0].isalpha():
                    return env[expression]
                return int(expression)
            
            tokens = tokenize(expression)
            if tokens[0] == 'let':
                for i in range(1, len(tokens) - 2, 2):
                    env[tokens[i]] = evaluate(tokens[i + 1], env)
                return evaluate(tokens[-1], env)
            elif tokens[0] == 'add':
                return evaluate(tokens[1], env) + evaluate(tokens[2], env)
            elif tokens[0] == 'mult':
                return evaluate(tokens[1], env) * evaluate(tokens[2], env)
        
        def tokenize(expression):
            tokens, token, parens = [], '', 0
            for char in expression:
                if char == '(':
                    parens += 1
                    if parens == 1:
                        continue
                elif char == ')':
                    parens -= 1
                    if parens == 0:
                        tokens.append(tokenize(token))
                        token = ''
                        continue
                elif char == ' ' and parens == 1:
                    if token:
                        tokens.append(token)
                        token = ''
                    continue
                token += char
            if token:
                tokens.append(token)
            return tokens
        
        return evaluate(expression, {})

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 741. Cherry Pickup

Вам дана сетка n x n, представляющая поле вишен. Каждая клетка - одно из трех возможных целых чисел. 0 означает, что клетка пуста, и вы можете пройти через нее, 1 означает, что клетка содержит вишню, которую вы можете сорвать и пройти через нее, или -1 означает, что клетка содержит шип, который преграждает вам путь. Верните максимальное количество вишен, которое вы можете собрать, следуя следующим правилам: Начиная с позиции (0, 0) и достигая (n - 1, n - 1) путем перемещения вправо или вниз через допустимые клетки пути (клетки со значением 0 или 1).
После достижения (n - 1, n - 1) вернитесь в (0, 0), двигаясь влево или вверх по клеткам с действительными путями. Проходя через клетку пути, содержащую вишню, вы поднимаете ее, и клетка становится пустой клеткой 0. Если между (0, 0) и (n - 1, n - 1) нет действительного пути, то вишни собрать нельзя.

Пример:

Input: grid = [[0,1,-1],[1,0,-1],[1,1,1]]
Output: 5

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте динамическое программирование для подсчета максимального количества вишен, которые можно собрать при движении от (0, 0) до (n - 1, n - 1).

2⃣Примените еще один проход с использованием динамического программирования для движения обратно от (n - 1, n - 1) до (0, 0), чтобы учитывать вишни, собранные на обратном пути.

3⃣Объедините результаты двух проходов, чтобы найти максимальное количество вишен, которые можно собрать.

😎 Решение:

def cherryPickup(grid):
    n = len(grid)
    dp = [[[-float('inf')] * n for _ in range(n)] for _ in range(n)]
    dp[0][0][0] = grid[0][0]

    for k in range(1, 2 * (n - 1) + 1):
        for i1 in range(max(0, k - n + 1), min(n, k + 1)):
            for i2 in range(max(0, k - n + 1), min(n, k + 1)):
                j1, j2 = k - i1, k - i2
                if 0 <= j1 < n and 0 <= j2 < n and grid[i1][j1] != -1 and grid[i2][j2] != -1:
                    max_cherries = max(
                        dp[i1 - 1][i2 - 1][k - 1] if i1 > 0 and i2 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1 - 1][i2][k - 1] if i1 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1][i2 - 1][k - 1] if i2 > 0 else -float('inf'),
                        dp[i1][i2][k - 1]
                    )
                    if max_cherries != -float('inf'):
                        dp[i1][i2][k] = max_cherries + grid[i1][j1]
                        if i1 != i2:
                            dp[i1][i2][k] += grid[i2][j2]

    return max(0, dp[n - 1][n - 1][2 * (n - 1)])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 745. Prefix and Suffix Search

Создайте специальный словарь, в котором поиск слов осуществляется по префиксу и суффиксу. Реализуйте класс WordFilter: WordFilter(string[] words) Инициализирует объект со словами в словаре. f(string pref, string suff) Возвращает индекс слова в словаре, которое имеет префикс pref и суффикс suff. Если существует более одного допустимого индекса, возвращается наибольший из них. Если в словаре нет такого слова, возвращается -1.

Пример:

Input: letters = ["c","f","j"], target = "a"
Output: "c"

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраните слова и их индексы в словаре.

2⃣Создайте объединенные ключи, состоящие из префиксов и суффиксов для всех возможных комбинаций.

3⃣Реализуйте функцию поиска, которая ищет наибольший индекс слова по префиксу и суффиксу.

😎 Решение:

class WordFilter:
    def __init__(self, words):
        self.prefix_suffix_map = {}
        for index, word in enumerate(words):
            length = len(word)
            for prefix_length in range(1, length + 1):
                for suffix_length in range(1, length + 1):
                    key = word[:prefix_length] + '#' + word[-suffix_length:]
                    self.prefix_suffix_map[key] = index
    
    def f(self, pref, suff):
        key = pref + '#' + suff
        return self.prefix_suffix_map.get(key, -1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 749. Contain Virus

Вирус быстро распространяется, и ваша задача - поместить зараженную область в карантин, установив стены. Мир моделируется как бинарная сетка m x n isInfected, где isInfected[i][j] == 0 обозначает незараженные клетки, а isInfected[i][j] == 1 - клетки, зараженные вирусом. Между любыми двумя соседними клетками, расположенными в четырех направлениях, может быть установлена стена (и только одна стена) на общей границе. Каждую ночь вирус распространяется на все соседние клетки во всех четырех направлениях, если не блокируется стеной. Ресурсы ограничены. Каждый день вы можете устанавливать стены только вокруг одного региона (то есть пораженной области (непрерывного блока зараженных клеток), которая угрожает наибольшим количеством незараженных клеток на следующую ночь). Ничьей не будет никогда. Верните количество стен, использованных для карантина всех зараженных регионов. Если мир будет полностью заражен, верните количество использованных стен.

Пример:

Input: isInfected = [[0,1,0,0,0,0,0,1],[0,1,0,0,0,0,0,1],[0,0,0,0,0,0,0,1],[0,0,0,0,0,0,0,0]]
Output: 10

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите все зараженные регионы и для каждого региона определите количество угрожаемых незараженных клеток.

2⃣Выберите регион, который угрожает наибольшему количеству незараженных клеток, и установите вокруг него стены. Распространите вирус на все соседние клетки для всех остальных регионов.

3⃣Повторяйте шаги 1-2, пока все регионы не будут окружены стенами или мир не будет полностью заражен. Подсчитайте и верните количество использованных стен.

😎 Решение:

def containVirus(isInfected):
    def neighbors(r, c):
        for nr, nc in [(r-1, c), (r+1, c), (r, c-1), (r, c+1)]:
            if 0 <= nr < len(isInfected) and 0 <= nc < len(isInfected[0]):
                yield nr, nc
    
    def dfs(r, c, region, frontiers, walls):
        stack = [(r, c)]
        region.add((r, c))
        while stack:
            r, c = stack.pop()
            for nr, nc in neighbors(r, c):
                if isInfected[nr][nc] == 1 and (nr, nc) not in region:
                    stack.append((nr, nc))
                    region.add((nr, nc))
                elif isInfected[nr][nc] == 0:
                    frontiers.add((nr, nc))
                    walls.add((r, c, nr, nc))
    
    total_walls = 0
    while True:
        regions = []
        frontiers = []
        walls = []
        visited = set()
        
        for r in range(len(isInfected)):
            for c in range(len(isInfected[0])):
                if isInfected[r][c] == 1 and (r, c) not in visited:
                    region = set()
                    frontier = set()
                    wall = set()
                    dfs(r, c, region, frontier, wall)
                    visited |= region
                    if frontier:
                        regions.append(region)
                        frontiers.append(frontier)
                        walls.append(wall)
        
        if not regions:
            break
        
        max_threat_index = max(range(len(frontiers)), key=lambda i: len(frontiers[i]))
        total_walls += len(walls[max_threat_index])
        
        for i, region in enumerate(regions):
            if i == max_threat_index:
                for r, c in region:
                    isInfected[r][c] = -1
            else:
                for r, c in frontiers[i]:
                    isInfected[r][c] = 1
    
    return total_walls

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 757. Set Intersection Size At Least Two

Вам дан двумерный целочисленный массив intervals, в котором intervals[i] = [starti, endi] представляет все целые числа от starti до endi включительно. Содержащее множество - это массив nums, в котором каждый интервал из intervals содержит не менее двух целых чисел в nums. Например, если intervals = [[1,3], [3,7], [8,9]], то [1,2,4,7,8,9] и [2,3,4,8,9] - содержащие множества. Верните минимально возможный размер содержащего множества.

Пример:

Input: intervals = [[1,3],[3,7],[8,9]]
Output: 5

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте интервалы по их конечным точкам.

2⃣Инициализируйте пустое множество для хранения чисел.

3⃣Пройдите по каждому интервалу, добавляя необходимые числа в множество так, чтобы каждый интервал содержал не менее двух чисел из этого множества.

😎 Решение:

def minSetSize(intervals):
    intervals.sort(key=lambda x: x[1])
    nums = []
    for start, end in intervals:
        if not nums or nums[-1] < start:
            nums.append(end - 1)
            nums.append(end)
        elif nums[-1] == end - 1:
            nums.append(end)
    return len(nums)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 759. Employee Free Time

Нам дан список schedule of employees, который представляет собой рабочее время каждого сотрудника. У каждого сотрудника есть список непересекающихся интервалов, и эти интервалы расположены в отсортированном порядке. Верните список конечных интервалов, представляющих общее свободное время положительной длины для всех сотрудников, также в отсортированном порядке. (Хотя мы представляем интервалы в форме [x, y], объекты внутри них являются интервалами, а не списками или массивами. Например, schedule[0][0].start = 1, schedule[0][0].end = 2, а schedule[0][0][0] не определено).Также мы не будем включать в наш ответ интервалы типа [5, 5], так как они имеют нулевую длину.

Пример:

Input: schedule = [[[1,2],[5,6]],[[1,3]],[[4,10]]]
Output: [[3,4]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Объедините все интервалы всех сотрудников в один список и отсортируйте его по начальным временам.

2⃣Объедините пересекающиеся интервалы в один.

3⃣Найдите промежутки между объединенными интервалами, представляющие свободное время.

😎 Решение:

from typing import List

class Interval:
    def __init__(self, start: int, end: int):
        self.start = start
        self.end = end

def employeeFreeTime(schedule: List[List[Interval]]) -> List[Interval]:
    intervals = []
    for employee in schedule:
        intervals.extend(employee)
    
    intervals.sort(key=lambda x: x.start)
    
    merged = []
    for interval in intervals:
        if not merged or merged[-1].end < interval.start:
            merged.append(interval)
        else:
            merged[-1].end = max(merged[-1].end, interval.end)
    
    free_time = []
    for i in range(1, len(merged)):
        if merged[i].start > merged[i-1].end:
            free_time.append(Interval(merged[i-1].end, merged[i].start))
    
    return free_time

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний