Python | LeetCode

И вы знаете Поэтому просто ещё раз обозначим, что промокод NETSIL скинет 5000 рублей при бронировании жилья на Яндекс Путешествиях. Забронировать #реклама travel.yandex.ru О рекламодателе

Задача: 1024. Video Stitching Сложность: medium Вам дана серия видеоклипов со спортивного соревнования, длительность которых составляет несколько секунд. Эти видеоклипы могут накладываться друг на друга и иметь различную длину. Каждый видеоклип описывается массивом clips, где clips[i] = [starti, endi] указывает, что i-й клип начинается в starti и заканчивается в endi. Мы можем произвольно разрезать эти клипы на сегменты. Например, клип [0, 7] может быть разрезан на сегменты [0, 1] + [1, 3] + [3, 7]. Верните минимальное количество клипов, необходимое для того, чтобы мы могли разрезать клипы на сегменты, охватывающие все спортивное событие [0, время]. Если задача невыполнима, верните -1. Пример: Input: clips = [[0,2],[4,6],[8,10],[1,9],[1,5],[5,9]], time = 10 Output: 3 👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Сортировка клипов: Отсортируйте клипы по начальным значениям. Если начальные значения равны, отсортируйте по конечным значениям в убывающем порядке. 2⃣Выбор клипов: Используйте жадный алгоритм для выбора клипов. Начните с начальной точки 0 и двигайтесь вперед, выбирая клип, который может покрыть наибольший диапазон. Если обнаруживается, что начальная точка текущего клипа больше текущей позиции, это означает, что клипы не могут покрыть промежуток, и нужно вернуть -1. 3⃣Проверка покрытия: Продолжайте процесс, пока не покроете весь диапазон от 0 до T. Если в конце процесса достигнута или превышена точка T, верните количество использованных клипов, иначе верните -1. 😎 Решение: class Solution { public: int videoStitching(vector<vector<int>>& clips, int T) { sort(clips.begin(), clips.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b) { return a[0] < b[0] || (a[0] == b[0] && a[1] > b[1]); }); int end = -1, end2 = 0, res = 0; for (const auto& clip : clips) { if (end2 >= T || clip[0] > end2) break; if (end < clip[0] && clip[0] <= end2) { res++; end = end2; } end2 = max(end2, clip[1]); } return end2 >= T ? res : -1; } }; Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Получи грант до 1,35 млн руб. на обучение в магистратуре Хочешь развиваться в сфере ИТ и получить фундаментальные знания с практикой? Поступай в магистратуру Центрального университета! — 4 офлайн программы по востребованным направлениям ИТ — 2 онлайн-программы: машинное обучение и продуктовый менеджмент — 550 грантов до 75% — Вечерние занятия и учеба по выходным — удобно совмещать с работой — Обучение по модели STEM-образования: на стыке науки, технологий и бизнеса — Возможность стажировок и трудоустройства в ведущих компаниях — Государственный диплом за 2 года Магистратура в Центральном университете — это современный подход к образованию, сильный преподавательский состав и актуальные кейсы от индустрии. Оставляй заявку на грант уже сейчас! Зарегистрироваться #реклама 16+ cu.ru О рекламодателе

Задача: 652. Find Duplicate Subtrees Сложность: medium Если задан корень бинарного дерева, верните все дублирующие поддеревья. Для каждого вида дублирующих поддеревьев достаточно вернуть корневой узел любого из них. Два дерева являются дублирующими, если они имеют одинаковую структуру с одинаковыми значениями узлов. Пример: Input: root = [1,2,3,4,null,2,4,null,null,4] Output: [[2,4],[4]] 👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Выполните обход дерева и используйте сериализацию для представления каждого поддерева. 2⃣Храните все сериализованные представления поддеревьев в хэш-таблице и отслеживайте частоту их появления. 3⃣Найдите поддеревья, которые появляются более одного раза, и верните корневые узлы этих поддеревьев. 😎 Решение: from collections import defaultdict class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def findDuplicateSubtrees(root): def serialize(node): if not node: return "#" serial = f"{node.val},{serialize(node.left)},{serialize(node.right)}" count[serial] += 1 if count[serial] == 2: result.append(node) return serial count = defaultdict(int) result = [] serialize(root) return result Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 716. Max Stack Сложность: hard 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

Задача: 320. Generalized Abbreviation Сложность: medium Обобщенная аббревиатура слова может быть построена путем замены любых неперекрывающихся и несмежных подстрок на их соответствующие длины. Например, "abcde" можно сократить следующим образом: "a3e" ("bcd" заменено на "3") "1bcd1" ("a" и "e" заменены на "1") "5" ("abcde" заменено на "5") "abcde" (без замены подстрок) Однако следующие аббревиатуры недействительны: "23" ("ab" заменено на "2" и "cde" заменено на "3") недействительно, так как выбранные подстроки смежные. "22de" ("ab" заменено на "2" и "bc" заменено на "2") недействительно, так как выбранные подстроки перекрываются. Дано слово word, верните список всех возможных обобщенных аббревиатур слова. Верните ответ в любом порядке. Пример: Input: word = "a" Output: ["1","a"] 👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Создание битовых масок Каждая аббревиатура имеет одно к одному соответствие с n-битным двоичным числом x, где n - длина слова. Используйте эти числа в качестве чертежей для построения соответствующих аббревиатур. 2⃣Генерация аббревиатур Для числа x просканируйте его бит за битом, чтобы определить, какие символы следует сохранить, а какие - сократить. Если бит равен 1, сохраните соответствующий символ, если 0 - замените его на счетчик. 3⃣Перебор всех комбинаций Для каждого числа от 0 до 2^n - 1 используйте его битовое представление для создания соответствующей аббревиатуры. Сканируйте число x побитово, извлекая его последний бит с помощью b = x & 1 и сдвигая x вправо на один бит x >>= 1. 😎 Решение: class Solution: def generateAbbreviations(self, word: str): def abbr(word, x): builder = [] k = 0 for i in range(len(word)): if x & 1 == 0: if k != 0: builder.append(str(k)) k = 0 builder.append(word[i]) else: k += 1 x >>= 1 if k != 0: builder.append(str(k)) return ''.join(builder) ans = [] for x in range(1 << len(word)): ans.append(abbr(word, x)) return ans Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1263. Minimum Moves to Move a Box to Their Target Location Сложность: hard Кладовщик - это игра, в которой игрок перемещает коробки по складу, пытаясь доставить их в целевые места. Игра представлена сеткой символов m x n, где каждый элемент - это стена, пол или коробка. Ваша задача - переместить коробку "B" в целевую позицию "T" по следующим правилам: символ "S" представляет игрока. Игрок может перемещаться вверх, вниз, влево, вправо по сетке, если это пол (пустая клетка). Символ '.' обозначает пол, что означает свободную клетку для ходьбы. Символ '#' обозначает стену, что означает препятствие (туда невозможно пройти). В сетке есть только одна коробка 'B' и одна целевая клетка 'T'. Коробку можно переместить на соседнюю свободную клетку, стоя рядом с коробкой, а затем двигаясь в направлении коробки. Это толчок. Игрок не может пройти через коробку. Верните минимальное количество толчков, чтобы переместить коробку к цели. Если нет возможности добраться до цели, верните -1. Пример: Input: grid = [["#","#","#","#","#","#"], ["#","T","#","#","#","#"], ["#",".",".","B",".","#"], ["#",".","#","#",".","#"], ["#",".",".",".","S","#"], ["#","#","#","#","#","#"]] Output: 3 👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Выполните поиск в ширину (BFS) для всех возможных позиций игрока и коробки, отслеживая количество толчков. 2⃣Используйте очередь для хранения состояний игрока и коробки, а также текущего количества толчков. 3⃣Для каждого состояния проверяйте все возможные движения игрока и перемещения коробки, обновляйте очередь и отмечайте посещенные состояния. 😎 Решение: from collections import deque def minPushBox(grid): m, n = len(grid), len(grid[0]) directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] def valid(x, y): return 0 <= x < m and 0 <= y < n and grid[x][y] != '#' def bfs(start): queue = deque([start]) visited = set([start]) while queue: px, py, bx, by, pushes = queue.popleft() if (bx, by) == target: return pushes for dx, dy in directions: npx, npy = px + dx, py + dy if valid(npx, npy) and (npx, npy, bx, by, pushes) not in visited: if (npx, npy) == (bx, by): nbx, nby = bx + dx, by + dy if valid(nbx, nby) and (npx, npy, nbx, nby, pushes + 1) not in visited: queue.append((npx, npy, nbx, nby, pushes + 1)) visited.add((npx, npy, nbx, nby, pushes + 1)) else: queue.append((npx, npy, bx, by, pushes)) visited.add((npx, npy, bx, by, pushes)) return -1 for i in range(m): for j in range(n): if grid[i][j] == 'S': player = (i, j) elif grid[i][j] == 'B': box = (i, j) elif grid[i][j] == 'T': target = (i, j) return bfs((*player, *box, 0)) Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 503. Next Greater Element II Сложность: medium Дан циклический массив целых чисел nums (т.е. следующий элемент после nums[nums.length - 1] это nums[0]), верните следующее большее число для каждого элемента в nums. Следующее большее число для числа x — это первое большее число, следующее за ним в порядке обхода массива, что означает, что вы можете искать циклически, чтобы найти следующее большее число. Если оно не существует, верните -1 для этого числа. Пример: Input: nums = [1,2,1] Output: [2,-1,2] Explanation: The first 1's next greater number is 2; The number 2 can't find next greater number. The second 1's next greater number needs to search circularly, which is also 2. 👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализация Создайте массив res той же длины, что и nums, и заполните его значениями -1. 2⃣Поиск следующего большего элемента Для каждого элемента nums[i], используя индекс j, ищите следующий больший элемент среди следующих (циклически) n-1 элементов. Если найден больший элемент, обновите res[i] и прервите внутренний цикл. 3⃣Возврат результата Верните массив res. 😎 Решение: class Solution: def nextGreaterElements(self, nums: List[int]) -> List[int]: n = len(nums) res = [-1] * n for i in range(n): for j in range(1, n): if nums[(i + j) % n] > nums[i]: res[i] = nums[(i + j) % n] break return res Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1166. Design File System Сложность: medium Вам нужно разработать файловую систему, которая позволяет создавать новые пути и связывать их с различными значениями. Формат пути - это одна или несколько конкатенированных строк в форме: /, за которой следует одна или несколько строчных английских букв. Например, "/leetcode" и "/leetcode/problems" - допустимые пути, в то время как пустая строка "" и "/" не допустимы. Реализуйте класс FileSystem: - bool createPath(string path, int value) создает новый путь и связывает с ним значение, если это возможно, и возвращает true. Возвращает false, если путь уже существует или его родительский путь не существует. - int get(string path) возвращает значение, связанное с путем, или возвращает -1, если путь не существует. Пример: Input: ["FileSystem","createPath","get"] [[],["/a",1],["/a"]] Output: [null,true,1] Explanation: FileSystem fileSystem = new FileSystem(); fileSystem.createPath("/a", 1); // return true fileSystem.get("/a"); // return 1 👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализируйте словарь или HashMap под названием paths, который будет использовать ключ в виде пути, переданного в нашу функцию create, и значение, переданное этой функции. 2⃣Для функции create выполняем три шага. Сначала выполняем базовую проверку валидности пути. Проверяем, является ли путь пустым, "/" или если путь уже существует в нашем словаре. Если любое из этих условий выполнено, просто возвращаем false. Затем получаем родительский путь предоставленного пути и проверяем его наличие в словаре. Если родительский путь не существует, возвращаем false, иначе продолжаем. 3⃣Наконец, вставляем предоставленный путь и значение в словарь и возвращаем true. Для функции get просто возвращаем значение по умолчанию -1, если путь не существует в словаре. В противном случае возвращаем фактическое значение. 😎 Решение: class FileSystem: def __init__(self): self.paths = {} def createPath(self, path: str, value: int) -> bool: if not path or (len(path) == 1 and path == "/") or path in self.paths: return False delim_index = path.rfind("/") parent = path[:delim_index] if len(parent) > 1 and parent not in self.paths: return False self.paths[path] = value return True def get(self, path: str) -> int: return self.paths.get(path, -1) Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 938. Range Sum of BST Сложность: easy Учитывая корневой узел двоичного дерева поиска и два целых числа low и high, верните сумму значений всех узлов со значением в диапазоне [low, high]. Пример: Input: root = [10,5,15,3,7,null,18], low = 7, high = 15 Output: 32 👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Если дерево пустое, вернуть 0. 2⃣Если значение текущего узла меньше low, рекурсивно искать в правом поддереве. Если значение текущего узла больше high, рекурсивно искать в левом поддереве. 3⃣Если значение текущего узла в диапазоне [low, high], включить значение узла в сумму и рекурсивно искать в обоих поддеревьях. 😎 Решение: class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def rangeSumBST(root, low, high): if not root: return 0 if root.val < low: return rangeSumBST(root.right, low, high) if root.val > high: return rangeSumBST(root.left, low, high) return root.val + rangeSumBST(root.left, low, high) + rangeSumBST(root.right, low, high) Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний