Python | LeetCode

Задача: 229. Majority Element II
Сложность: medium

Дан массив целых чисел размера n, найдите все элементы, которые встречаются более ⌊ n/3 ⌋ раз.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поиск кандидатов: Пройдите через массив, используя алгоритм Бойера-Мура для поиска двух потенциальных кандидатов, которые могут встречаться более ⌊ n/3 ⌋ раз. Поддерживайте два счётчика и двух кандидатов. Если текущий элемент равен одному из кандидатов, увеличьте соответствующий счётчик. Если счётчик равен нулю, установите текущий элемент как кандидата и установите счётчик в 1. Если текущий элемент не совпадает ни с одним из кандидатов, уменьшите оба счётчика.

2⃣Подсчёт голосов: После определения двух кандидатов, пройдите через массив снова, чтобы посчитать фактическое количество появлений каждого кандидата.

3⃣Проверка порога: Проверьте, превышает ли количество появлений каждого кандидата порог ⌊ n/3 ⌋. Если да, добавьте кандидата в результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def majorityElement(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        count1, count2, candidate1, candidate2 = 0, 0, None, None
        
        for n in nums:
            if candidate1 is not None and candidate1 == n:
                count1 += 1
            elif candidate2 is not None and candidate2 == n:
                count2 += 1
            elif count1 == 0:
                candidate1, count1 = n, 1
            elif count2 == 0:
                candidate2, count2 = n, 1
            else:
                count1 -= 1
                count2 -= 1
        
        count1, count2 = 0, 0
        for n in nums:
            if candidate1 == n:
                count1 += 1
            if candidate2 == n:
                count2 += 1
        
        result = []
        n = len(nums)
        if count1 > n // 3:
            result.append(candidate1)
        if count2 > n // 3:
            result.append(candidate2)
        
        return result

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 906. Super Palindromes
Сложность: hard

Если задан целочисленный массив nums, переместите все четные числа в начало массива, а затем все нечетные. Верните любой массив, удовлетворяющий этому условию.

Пример:

Input: left = "4", right = "1000"
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найти все палиндромы до корня из right.

2⃣Проверить, являются ли квадраты этих палиндромов палиндромами и лежат ли в диапазоне [left, right].

3⃣Подсчитать количество таких суперпалиндромов.

😎 Решение:

def is_palindrome(x):
    return str(x) == str(x)[::-1]

def superpalindromesInRange(left, right):
    left, right = int(left), int(right)
    count = 0
    max_root = int(right**0.5) + 1

    for i in range(1, 100000):
        s = str(i)
        palin1 = int(s + s[::-1])
        palin2 = int(s + s[-2::-1])

        if palin1**2 > right:
            break
        if palin1**2 >= left and is_palindrome(palin1**2):
            count += 1
        if palin2**2 >= left and palin2**2 <= right and is_palindrome(palin2**2):
            count += 1

    return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 342. Power of Four
Сложность: easy

Дано целое число n. Верните true, если оно является степенью числа четыре. В противном случае верните false.

Целое число n является степенью числа четыре, если существует целое число x такое, что n == 4^x.

Пример:

Input: n = 16
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка неотрицательности:
Убедитесь, что n больше нуля, так как степени числа четыре всегда положительны.

2⃣Проверка логарифмом:
Используйте логарифм для проверки, является ли число степенью четырех. Число n является степенью четырех, если логарифм n по основанию 4 является целым числом.

3⃣Проверка побитовым оператором:
Число является степенью четырех, если оно является степенью двух (только один бит установлен) и количество нулей после этого бита четно.

😎 Решение:

class Solution:
    def isPowerOfFour(self, n: int) -> bool:
        if n <= 0:
            return False
        import math
        log_n_base_4 = math.log(n, 4)
        return log_n_base_4.is_integer()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 525. Contiguous Array
Сложность: medium

Дан бинарный массив nums. Верните максимальную длину непрерывного подмассива с равным количеством 0 и 1.

Пример:

Input: nums = [0,1]
Output: 2
Explanation: [0, 1] is the longest contiguous subarray with an equal number of 0 and 1.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменную count для отслеживания разности между количеством 1 и 0, и переменную max_length для хранения максимальной длины подмассива. Создайте хеш-таблицу map для хранения первых встреч каждого значения count. Добавьте начальное значение (0, -1) в хеш-таблицу.

2⃣Итеративно пройдите по массиву nums. На каждой итерации обновляйте значение count (увеличивайте на 1 для 1 и уменьшайте на 1 для 0). Если текущее значение count уже существует в хеш-таблице, вычислите длину подмассива между текущим индексом и индексом из хеш-таблицы. Обновите max_length, если текущий подмассив длиннее.

3⃣Если текущее значение count не существует в хеш-таблице, добавьте его с текущим индексом. После завершения итерации верните max_length.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
        count_map = {0: -1}
        max_length = 0
        count = 0
        
        for i, num in enumerate(nums):
            count += 1 if num == 1 else -1
            
            if count in count_map:
                max_length = max(max_length, i - count_map[count])
            else:
                count_map[count] = i
        
        return max_length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array
Сложность: medium

Дан массив целых чисел nums, отсортированный в неубывающем порядке, найдите начальную и конечную позицию заданного целевого значения.

Если целевое значение не найдено в массиве, верните [-1, -1].

Вы должны написать алгоритм со временной сложностью O(log n).

Пример:

Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
Output: [3,4]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определите функцию под названием findBound, которая принимает три аргумента: массив, целевое значение для поиска и булевое значение isFirst, указывающее, ищем ли мы первое или последнее вхождение цели.
Мы используем 2 переменные для отслеживания подмассива, который мы сканируем. Назовем их begin и end. Изначально begin устанавливается в 0, а end — в последний индекс массива.

2️⃣Мы итерируем, пока begin не станет больше, чем end.
На каждом шаге мы вычисляем средний элемент mid = (begin + end) / 2. Мы используем значение среднего элемента, чтобы решить, какую половину массива нам нужно искать.
Если nums[mid] == target:
Если isFirst true — это означает, что мы пытаемся найти первое вхождение элемента. Если mid == begin или nums[mid - 1] != target, тогда мы возвращаем mid как первое вхождение цели. В противном случае мы обновляем end = mid - 1.
Если isFirst false — это означает, что мы пытаемся найти последнее вхождение элемента. Если mid == end или nums[mid + 1] != target, тогда мы возвращаем mid как последнее вхождение цели. В противном случае мы обновляем begin = mid + 1.

3️⃣Если nums[mid] > target — мы обновляем end = mid - 1, так как мы должны отбросить правую сторону массива, поскольку средний элемент больше цели.
Если nums[mid] < target — мы обновляем begin = mid + 1, так как мы должны отбросить левую сторону массива, поскольку средний элемент меньше цели.
В конце нашей функции мы возвращаем значение -1, что указывает на то, что цель не найдена в массиве.
В основной функции searchRange мы сначала вызываем findBound с isFirst, установленным в true. Если это значение равно -1, мы можем просто вернуть [-1, -1]. В противном случае мы вызываем findBound с isFirst, установленным в false, чтобы получить последнее вхождение, а затем возвращаем результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        lower_bound = self.findBound(nums, target, True)
        if lower_bound == -1:
            return [-1, -1]

        upper_bound = self.findBound(nums, target, False)

        return [lower_bound, upper_bound]

    def findBound(self, nums: List[int], target: int, isFirst: bool) -> int:
        N = len(nums)
        begin, end = 0, N - 1
        while begin <= end:
            mid = int((begin + end) / 2)

            if nums[mid] == target:
                if isFirst:
                    if mid == begin or nums[mid - 1] < target:
                        return mid
                    end = mid - 1
                else:
                    if mid == end or nums[mid + 1] > target:
                        return mid
                    begin = mid + 1

            elif nums[mid] > target:
                end = mid - 1
            else:
                begin = mid + 1

        return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 992. Subarrays with K Different Integers
Сложность: hard

Дан целочисленный массив nums и целое число k, верните количество "хороших" подмассивов в nums.

"Хороший" массив - это массив, в котором количество различных целых чисел равно k.

Например, в массиве [1,2,3,1,2] есть 3 различных целых числа: 1, 2 и 3.
Подмассив - это непрерывная часть массива.

Пример:

Input: nums = [1,2,1,2,3], k = 2
Output: 7
Explanation: Subarrays formed with exactly 2 different integers: [1,2], [2,1], [1,2], [2,3], [1,2,1], [2,1,2], [1,2,1,2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчет подмассивов с различными элементами:
Используйте два указателя для определения границ текущего подмассива.
Используйте хэш-таблицу для подсчета количества различных элементов в текущем подмассиве.
Перемещайте правый указатель для расширения подмассива и добавления новых элементов.

2⃣Проверка условий:
Как только количество различных элементов достигнет k, перемещайте левый указатель, чтобы уменьшить размер подмассива и попытаться найти все возможные "хорошие" подмассивы.
Подсчитывайте количество подмассивов, удовлетворяющих условию.

3⃣Возврат результата:
Верните общее количество "хороших" подмассивов.

😎 Решение:

class Solution:
    def countGoodSubarrays(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        count = 0
        left = 0
        right = 0
        distinct_count = 0
        freq = {}
        
        while right < len(nums):
            freq[nums[right]] = freq.get(nums[right], 0) + 1
            if freq[nums[right]] == 1:
                distinct_count += 1
            right += 1
            
            while distinct_count > k:
                freq[nums[left]] -= 1
                if freq[nums[left]] == 0:
                    distinct_count -= 1
                left += 1
            
            if distinct_count == k:
                count += 1
                
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 912. Sort an Array
Сложность: medium

Задав массив целых чисел nums, отсортируйте массив по возрастанию и верните его. Вы должны решить задачу без использования встроенных функций за время O(nlog(n)) и с минимально возможной пространственной сложностью.

Пример:

Input: nums = [5,2,3,1]
Output: [1,2,3,5]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используем алгоритм "Сортировка слиянием" (Merge Sort), который обеспечивает время выполнения O(n log n) и минимально возможную пространственную сложность для стабильного сортировочного алгоритма.

2⃣Разделить массив на две половины.
Рекурсивно отсортировать каждую половину.

3⃣Слить две отсортированные половины.

😎 Решение:

def mergeSort(nums):
    if len(nums) > 1:
        mid = len(nums) // 2
        left_half = nums[:mid]
        right_half = nums[mid:]

        mergeSort(left_half)
        mergeSort(right_half)

        i = j = k = 0
        while i < len(left_half) and j < len(right_half):
            if left_half[i] < right_half[j]:
                nums[k] = left_half[i]
                i += 1
            else:
                nums[k] = right_half[j]
                j += 1
            k += 1

        while i < len(left_half):
            nums[k] = left_half[i]
            i += 1
            k += 1

        while j < len(right_half):
            nums[k] = right_half[j]
            j += 1
            k += 1

    return nums

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: №22. Generate Parentheses
Сложность: medium

Учитывая n пар круглых скобок, напишите функцию, которая генерирует все комбинации правильных круглых скобок.

Пример:

Input: n = 3  
Output: ["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Используем рекурсию (DFS) для генерации всех возможных комбинаций.

2️⃣Добавляем открывающую скобку, если их количество меньше n.

3️⃣Добавляем закрывающую скобку, если их количество меньше, чем открывающих.

😎 Решение:

class Solution:
    def generateParenthesis(self, n: int):
        def dfs(left, right, s):
            if len(s) == n * 2:
                res.append(s)
                return
            
            if left < n:
                dfs(left + 1, right, s + '(')
            if right < left:
                dfs(left, right + 1, s + ')')

        res = []
        dfs(0, 0, '')
        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1482. Minimum Number of Days to Make m Bouquets
Сложность: medium

Вам дан массив целых чисел bloomDay, целое число m и целое число k.

Вам нужно сделать m букетов. Для создания букета необходимо использовать k соседних цветов из сада.
Сад состоит из n цветов, i-й цветок расцветет на bloomDay[i] и затем может быть использован ровно в одном букете.

Верните минимальное количество дней, которое нужно подождать, чтобы можно было сделать m букетов из сада. Если сделать m букетов невозможно, верните -1.

Пример:

Input: bloomDay = [1,10,3,10,2], m = 3, k = 1
Output: 3
Explanation: Let us see what happened in the first three days. x means flower bloomed and _ means flower did not bloom in the garden.
We need 3 bouquets each should contain 1 flower.
After day 1: [x, _, _, _, _]   // we can only make one bouquet.
After day 2: [x, _, _, _, x]   // we can only make two bouquets.
After day 3: [x, _, x, _, x]   // we can make 3 bouquets. The answer is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Инициализируйте start как 0 и end как максимальное значение в массиве bloomDay.
Введите вспомогательную функцию getNumOfBouquets для подсчета количества букетов, которые можно сделать на определенный день.

2⃣Поиск минимального числа дней:
Выполняйте бинарный поиск, пока start меньше или равен end:
- рассчитайте mid как среднее значение между start и end.
- используйте getNumOfBouquets, чтобы определить, сколько букетов можно сделать на mid день.
- если количество букетов больше или равно m, сохраните mid как возможное решение и переместите end влево.
- иначе переместите start вправо.

3⃣Возвращение результата:
Верните найденное минимальное количество дней или -1, если сделать m букетов невозможно.

😎 Решение:

class Solution:
    def getNumOfBouquets(self, bloomDay, mid, k):
        numOfBouquets = 0
        count = 0
        for day in bloomDay:
            if day <= mid:
                count += 1
            else:
                count = 0
            if count == k:
                numOfBouquets += 1
                count = 0
        return numOfBouquets

    def minDays(self, bloomDay, m, k):
        if len(bloomDay) < m * k:
            return -1
        start, end = 0, max(bloomDay)
        minDays = -1
        while start <= end:
            mid = (start + end) // 2
            if self.getNumOfBouquets(bloomDay, mid, k) >= m:
                minDays = mid
                end = mid - 1
            else:
                start = mid + 1
        return minDays

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 658. Find K Closest Elements
Сложность: easy

Дан отсортированный массив целых чисел arr, два целых числа k и x. Верните k ближайших к x целых чисел в массиве. Результат также должен быть отсортирован в порядке возрастания.

Целое число a ближе к x, чем целое число b, если:

|a - x| < |b - x|, или
|a - x| == |b - x| и a < b.

Пример:

Input: arr = [1,2,3,4,5], k = 4, x = 3
Output: [1,2,3,4]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Бинарный поиск:
Найдите положение числа x или ближайшего к нему числа в массиве arr с помощью бинарного поиска.

2⃣Два указателя:
Используйте два указателя, чтобы расширять окно, которое содержит k ближайших к x элементов. Начните с ближайших элементов и расширяйте окно, сравнивая элементы слева и справа от текущего окна.

3⃣Сортировка:
Отсортируйте итоговый список, если это необходимо (в данном случае это не нужно, так как массив уже отсортирован).

😎 Решение:

import bisect

class Solution:
    def findClosestElements(self, arr: List[int], k: int, x: int) -> List[int]:
        pos = bisect.bisect_left(arr, x)
        left, right = pos - 1, pos
        
        while right - left - 1 < k:
            if left == -1:
                right += 1
            elif right == len(arr) or (x - arr[left] <= arr[right] - x):
                left -= 1
            else:
                right += 1
        
        return arr[left + 1:right]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 591. Tag Validator
Сложность: hard

Дана строка, представляющая фрагмент кода, реализуйте валидатор тегов для разбора кода и определения его корректности.

Фрагмент кода считается корректным, если соблюдаются все следующие правила:
Код должен быть заключен в корректный закрытый тег. В противном случае код некорректен.
Закрытый тег (не обязательно корректный) имеет точно следующий формат: <TAG_NAME>TAG_CONTENT</TAG_NAME>. Среди них <TAG_NAME> — это начальный тег, а </TAG_NAME> — конечный тег. TAG_NAME в начальном и конечном тегах должен быть одинаковым. Закрытый тег корректен, если и только если TAG_NAME и TAG_CONTENT корректны.
Корректное TAG_NAME содержит только заглавные буквы и имеет длину в диапазоне [1, 9]. В противном случае TAG_NAME некорректен.
Корректное TAG_CONTENT может содержать другие корректные закрытые теги, cdata и любые символы (см. примечание 1), КРОМЕ неподходящих <, неподходящих начальных и конечных тегов, и неподходящих или закрытых тегов с некорректным TAG_NAME. В противном случае TAG_CONTENT некорректен.
Начальный тег неподходящий, если нет конечного тега с тем же TAG_NAME, и наоборот. Однако нужно также учитывать проблему несбалансированных тегов, когда они вложены.
< неподходящий, если не удается найти последующий >. И когда вы находите < или </, все последующие символы до следующего > должны быть разобраны как TAG_NAME (не обязательно корректный).
cdata имеет следующий формат: <![CDATA[CDATA_CONTENT]]>. Диапазон CDATA_CONTENT определяется как символы между <![CDATA[ и первым последующим ]]>.
CDATA_CONTENT может содержать любые символы. Функция cdata заключается в том, чтобы запретить валидатору разбирать CDATA_CONTENT, поэтому даже если в нем есть символы, которые могут быть разобраны как тег (корректный или некорректный), вы должны рассматривать их как обычные символы.

Пример:

Input: code = "<DIV>This is the first line <![CDATA[<div>]]></DIV>"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте стек для отслеживания открытых тегов и флаг для определения наличия тегов. Используйте регулярное выражение для проверки корректности TAG_NAME, TAG_CONTENT и CDATA.

2⃣Пройдитесь по строке, проверяя каждый символ. Если встретите <, определите тип тега (начальный, конечный или CDATA). Обновите стек и индексы в зависимости от найденного типа.

3⃣В конце проверьте, что стек пуст (все теги корректно закрыты) и верните результат.

😎 Решение:

import re

class Solution:
    def __init__(self):
        self.stack = []
        self.contains_tag = False

    def is_valid_tag_name(self, s, ending):
        if ending:
            if self.stack and self.stack[-1] == s:
                self.stack.pop()
            else:
                return False
        else:
            self.contains_tag = True
            self.stack.append(s)
        return True

    def isValid(self, code: str) -> bool:
        pattern = re.compile(r"<[A-Z]{0,9}>([^<]*(<((\/?[A-Z]{1,9}>)|(!\[CDATA\[.*?\]\]>)))?)*")
        if not pattern.fullmatch(code):
            return False

        i = 0
        while i < len(code):
            ending = False
            if not self.stack and self.contains_tag:
                return False
            if code[i] == '<':
                if code[i + 1] == '!':
                    i = code.find("]]>", i + 1)
                    if i == -1:
                        return False
                    continue
                if code[i + 1] == '/':
                    i += 1
                    ending = True
                close_index = code.find('>', i + 1)
                if close_index == -1 or not self.is_valid_tag_name(code[i + 1:close_index], ending):
                    return False
                i = close_index
            i += 1
        return not self.stack

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1046. Last Stone Weight
Сложность: easy

Вам дан массив целых чисел stones, где stones[i] - вес i-го камня. Мы играем в игру с камнями. На каждом ходу мы выбираем два самых тяжелых камня и разбиваем их вместе. Предположим, что два самых тяжелых камня имеют веса x и y, причем x <= y. Результат разбивания таков: если x == y, оба камня уничтожаются, а если x != y, камень веса x уничтожается, а камень веса y имеет новый вес y - x. В конце игры остается не более одного камня. Верните вес последнего оставшегося камня. Если камней не осталось, верните 0.

Пример:

Input: stones = [2,7,4,1,8,1]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создай максимальную кучу из массива камней.

2⃣Извлекай два самых тяжелых камня, разбивай их, и, если необходимо, возвращай оставшийся камень обратно в кучу.

3⃣Повторяй шаг 2, пока не останется один или ноль камней, и верни вес последнего оставшегося камня или 0, если камней не осталось.

😎 Решение:

import heapq

def lastStoneWeight(stones):
    stones = [-stone for stone in stones]
    heapq.heapify(stones)
    
    while len(stones) > 1:
        first = -heapq.heappop(stones)
        second = -heapq.heappop(stones)
        if first != second:
            heapq.heappush(stones, -(first - second))
    
    return -stones[0] if stones else 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 252. Meeting Rooms
Сложность: easy

Дан массив интервалов времени встреч, где intervals[i] = [starti, endi]. Определите, может ли человек посетить все встречи.

Пример:

Input: intervals = [[0,30],[5,10],[15,20]]
Output: false

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Создайте функцию для проверки перекрытия двух интервалов:
Возвращайте true, если начало одного интервала находится внутри другого интервала.

2️⃣Проверьте каждый интервал с каждым другим интервалом:
Если найдено перекрытие, верните false.

3️⃣Если все интервалы проверены и перекрытий не найдено, верните true.

😎 Решение:

class Solution:
    def canAttendMeetings(self, intervals: List[List[int]]) -> bool:
        def overlap(interval1: List[int], interval2: List[int]) -> bool:
            return (interval1[0] >= interval2[0] and interval1[0] < interval2[1]
                or interval2[0] >= interval1[0] and interval2[0] < interval1[1])

        for i in range(len(intervals)):
            for j in range(i + 1, len(intervals)):
                if overlap(intervals[i], intervals[j]):
                    return False
        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 341. Flatten Nested List Iterator
Сложность: medium

Вам дан вложенный список целых чисел nestedList. Каждый элемент либо является целым числом, либо списком, элементы которого также могут быть целыми числами или другими списками. Реализуйте итератор для его развёртки.

Реализуйте класс NestedIterator:

NestedIterator(List<NestedInteger> nestedList) Инициализирует итератор вложенным списком nestedList.
int next() Возвращает следующий целый элемент вложенного списка.
boolean hasNext() Возвращает true, если в вложенном списке еще остались целые числа, и false в противном случае.

Пример:

Input: nestedList = [[1,1],2,[1,1]]
Output: [1,1,2,1,1]
Explanation: By calling next repeatedly until hasNext returns false, the order of elements returned by next should be: [1,1,2,1,1].

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Сохраняйте исходный вложенный список в стеке или очереди. Используйте стек для сохранения состояния итерации по вложенным спискам.

2⃣Метод next()
Возвращает следующий целый элемент из стека или очереди. Если текущий элемент является списком, развёртывайте его и добавляйте элементы в стек.

3⃣Метод hasNext()
Проверяет, есть ли в стеке или очереди оставшиеся целые элементы. Если на вершине стека находится список, развёртывайте его до тех пор, пока не встретится целый элемент.

😎 Решение:

class NestedIterator:
    def __init__(self, nestedList: [NestedInteger]):
        self.stack = []
        self._flatten(nestedList)
    
    def _flatten(self, nestedList):
        for ni in reversed(nestedList):
            self.stack.append(ni)
    
    def next(self) -> int:
        return self.stack.pop().getInteger()
    
    def hasNext(self) -> bool:
        while self.stack and not self.stack[-1].isInteger():
            self._flatten(self.stack.pop().getList())
        return bool(self.stack)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 281. Zigzag Iterator
Сложность: medium

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

Задача: 25. Reverse Nodes in k-Group
Сложность: hard

Учитывая заголовок связанного списка, поменяйте местами узлы списка k за раз и верните измененный список.

k — целое положительное число, меньшее или равное длине связанного списка. Если количество узлов не кратно k, то пропущенные узлы в конечном итоге должны остаться такими, какие они есть.

Вы не можете изменять значения в узлах списка, можно изменять только сами узлы.

Пример:

Input: head = [1,2,3,4,5], k = 2  
Output: [2,1,4,3,5]  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Проходим по списку, находя группы из k узлов.

2️⃣Разворачиваем найденную группу, изменяя ссылки между узлами.

3️⃣Повторяем процесс, пока не обработаем весь список.

😎 Решение:

class Solution:  
    def reverseKGroup(self, head: Optional[ListNode], k: int) -> Optional[ListNode]:  
        if k == 1:  
            return head  

        def reverse(first, last, pre_first):  
            nonlocal head  
            if pre_first:  
                pre_first.next = last  
            else:  
                head = last  

            prev, curr = first, first.next  
            first.next = last.next  
            for _ in range(k-1):  
                curr.next, prev, curr = prev, curr, curr.next  

        count = 1  
        curr = first = head  
        pre_first = None  
        while curr:  
            if count == k:  
                reverse(first, curr, pre_first)  
                pre_first = first  
                curr, first = first.next, first.next  
                count = 1  
            else:  
                curr = curr.next  
                count += 1  

        return head

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 369. Plus One Linked List
Сложность: hard

Дано неотрицательное целое число, представленное в виде связного списка цифр. Добавить к этому числу единицу.

Цифры хранятся таким образом, что самая значимая цифра находится в начале списка.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализируйте стражевой узел как ListNode(0) и установите его как новую голову списка: sentinel.next = head. Найдите крайний правый элемент, не равный девяти.

2️⃣Увеличьте найденную цифру на единицу и установите все следующие девятки в ноль.

3️⃣Верните sentinel, если его значение было установлено на 1, иначе верните head (sentinel.next).

😎 Решение:

class Solution:
    def plusOne(self, head: ListNode) -> ListNode:
        # sentinel head
        sentinel = ListNode(0)
        sentinel.next = head
        not_nine = sentinel

        # find the rightmost not-nine digit
        while head:
            if head.val != 9:
                not_nine = head
            head = head.next

        # increase this rightmost not-nine digit by 1
        not_nine.val += 1
        not_nine = not_nine.next

        # set all the following nines to zeros
        while not_nine:
            not_nine.val = 0
            not_nine = not_nine.next

        return sentinel if sentinel.val else sentinel.next

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1214. Two Sum BSTs
Сложность: medium

Даны корни двух бинарных деревьев поиска, root1 и root2, верните true, если и только если существует узел в первом дереве и узел во втором дереве, значения которых в сумме равны заданному целому числу target.

Пример:

Input: root1 = [0,-10,10], root2 = [5,1,7,0,2], target = 18
Output: false

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте два пустых множества node_set1 и node_set2. Выполните обход дерева root1, добавляя значения каждого узла в node_set1, и выполните обход дерева root2, добавляя значения каждого узла в node_set2.

2⃣Итерация по элементам в node_set1: для каждого элемента value1 проверяйте, находится ли target - value1 в node_set2.

3⃣Если target - value1 находится в node_set2, верните true. Если после завершения итерации не найдено ни одной подходящей пары, верните false.

😎 Решение:

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

class Solution:
    def dfs(self, node, node_set):
        if not node:
            return
        self.dfs(node.left, node_set)
        node_set.add(node.val)
        self.dfs(node.right, node_set)

    def twoSumBSTs(self, root1, root2, target):
        node_set1 = set()
        node_set2 = set()
        self.dfs(root1, node_set1)
        self.dfs(root2, node_set2)
        
        for value1 in node_set1:
            if target - value1 in node_set2:
                return True
                
        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 560. Subarray Sum Equals K
Сложность: medium

Дан массив целых чисел nums и целое число k, вернуть общее количество подмассивов, сумма которых равна k.

Подмассив - это непрерывная непустая последовательность элементов внутри массива.

Пример:

Input: nums = [1,1,1], k = 2
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Самый простой метод - рассмотреть каждый возможный подмассив данного массива nums.

2⃣Найти сумму элементов каждого из этих подмассивов и проверить равенство полученной суммы с заданным k.

3⃣Всякий раз, когда сумма равна k, увеличить счетчик, используемый для хранения необходимого результата.

😎 Решение:

class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        count = 0
        for start in range(len(nums)):
            for end in range(start + 1, len(nums) + 1):
                sum_ = sum(nums[start:end])
                if sum_ == k:
                    count += 1
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 155. Min Stack
Сложность: medium

Разработайте стек, который поддерживает операции добавления элемента, удаления элемента, получения верхнего элемента и извлечения минимального элемента за постоянное время.

Реализуйте класс MinStack:
MinStack() инициализирует объект стека.
void push(int val) добавляет элемент val в стек.
void pop() удаляет элемент на вершине стека.
int top() возвращает верхний элемент стека.
int getMin() извлекает минимальный элемент в стеке.

Вы должны реализовать решение с временной сложностью O(1) для каждой функции.

Пример:

Input
["MinStack","push","push","push","getMin","pop","top","getMin"]
[[],[-2],[0],[-3],[],[],[],[]]

Output
[null,null,null,null,-3,null,0,-2]

Explanation
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); // return -3
minStack.pop();
minStack.top();    // return 0
minStack.getMin(); // return -2

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация стека: Создайте структуру данных, которая будет использоваться для хранения элементов стека. Эта структура должна поддерживать не только обычные операции стека, но и быстрый доступ к минимальному элементу. Инициализируйте стек с помощью конструктора MinStack(), который подготовит все необходимые структуры данных для дальнейшей работы.

2️⃣Работа со стеком: Метод push(int val): добавьте элемент val в стек. При добавлении элемента обновите вспомогательную структуру данных, которая отслеживает минимальные значения на каждом уровне стека. Это позволит сохранить константное время выполнения для операции getMin(). Метод pop(): удалите элемент из вершины стека. При этом также необходимо обновить структуру, которая отслеживает минимальные значения, чтобы она корректно отражала новое состояние стека после удаления элемента.

3️⃣Доступ к элементам: Метод top(): возвращайте верхний элемент стека. В языках, таких как Python, это можно сделать, обратившись к последнему элементу списка через индекс -1 (например, self.stack[-1]). Метод getMin(): извлекайте минимальный элемент стека. Благодаря дополнительной структуре данных, поддерживающей отслеживание минимальных значений на каждом уровне стека, этот метод также выполняется за константное время.

😎 Решение:

class MinStack:

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

    def push(self, x: int) -> None:
        if not self.stack:
            self.stack.append((x, x))
            return
        current_min = self.stack[-1][1]
        self.stack.append((x, min(x, current_min)))

    def pop(self) -> None:
        self.stack.pop()

    def top(self) -> int:
        return self.stack[-1][0]

    def getMin(self) -> int:
        return self.stack[-1][1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний