Python | LeetCode
الذهاب إلى القناة على Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
إظهار المزيد9 163
المشتركون
+124 ساعات
-217 أيام
-6630 أيام
أرشيف المشاركات
9 163
Онлайн-магистратура с IT специальностями от Яндекса
Совместно с ИТМО, МИФИ, МФТИ.
Онлайн-магистратура с актуальными программами и гибким графиком обучения.
Получите высокооплачиваемую IT профессию, официальный диплом и практические знания.
Господдержка оплаты. Совмещение с работой!
Подать заявку
#реклама 16+
practicum.yandex.ru
О рекламодателе
9 163
Задача: 435. Non-overlapping Intervals
Сложность: medium
Дан массив интервалов intervals, где intervals[i] = [starti, endi]. Верните минимальное количество интервалов, которые нужно удалить, чтобы остальные интервалы не пересекались.
Пример:
Input: intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]] Output: 1 Explanation: [1,3] can be removed and the rest of the intervals are non-overlapping.👨💻 Алгоритм: 1⃣Отсортируйте интервалы по времени окончания. 2⃣Инициализируйте переменную ответа ans = 0 и целое число k для представления самого последнего времени окончания. k следует инициализировать небольшим значением, например, INT_MIN. 3⃣Итеративно пройдитесь по интервалам. Для каждого интервала: Если время начала больше или равно k, обновите k до времени окончания текущего интервала. В противном случае увеличьте ans. Верните ans. 😎 Решение:
class Solution:
def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
intervals.sort(key=lambda x: x[1])
ans = 0
k = float('-inf')
for x, y in intervals:
if x >= k:
k = y
else:
ans += 1
return ans
class Solution:
def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
intervals.sort(key=lambda x: x[1])
ans = 0
k = float('-inf')
for x, y in intervals:
if x >= k:
k = y
else:
ans += 1
return ans
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Гайд по эффективным онлайн-встречам для отделов закупок
Как специалистам по закупкам и тендерам экономить время на онлайн-совещаниях, сократить время на подготовку ТЗ и ускорить цикл закупок?
Гайд МТС Линк — чек-листы, кейсы и подходы для упрощения коммуникации закупщиков с внутренними заказчиками и подрядчиками с помощью онлайн-встреч.
✅ В гайде:
- Как создать постоянную ссылку на синки с коллегами или поставщиками и подключаться в 2 клика;
- Как ускорить сбор требований без долгих переписок и конфликтов с юр.отделом;
- Как обсуждать ТЗ и сразу фиксировать договоренности с помощью ИИ;
- Как вести переговоры с подрядчиками и оперативно согласовать ключевые этапы сделки;
- Как отслеживать выполнение условий контракта.
Бонус внутри: 5 способов не выгореть от бесконечных синков.
✨ Скачайте гайд бесплатно по ссылке
Скачать
#реклама 16+
mts-link.ru
О рекламодателе
9 163
Задача: 826. Most Profit Assigning Work
Сложность: medium
У вас есть n заданий и m рабочих. Вам даны три массива: difficulty, profit и worker, где:
difficulty[i] и profit[i] — сложность и прибыль i-го задания,
worker[j] — способность j-го рабочего (т.е. j-й рабочий может выполнить задание со сложностью не больше worker[j]).
Каждому рабочему можно назначить не более одного задания, но одно задание может быть выполнено несколько раз.
Например, если три рабочих выполняют одно и то же задание с оплатой $1, общая прибыль составит $3. Если рабочий не может выполнить ни одно задание, его прибыль равна $0.
Верните максимальную прибыль, которую можно получить после распределения рабочих по заданиям.
Пример:
Input: difficulty = [2,4,6,8,10], profit = [10,20,30,40,50], worker = [4,5,6,7] Output: 100 Explanation: Workers are assigned jobs of difficulty [4,4,6,6] and they get a profit of [20,20,30,30] separately.👨💻 Алгоритм: 1⃣Создание и сортировка профиля работы Инициализируйте массив пар jobProfile с {0, 0}. Для каждого задания добавьте {difficulty[i], profit[i]} в jobProfile. Отсортируйте jobProfile по возрастанию сложности. 2⃣Обновление максимальной прибыли для каждой сложности Обновите значение прибыли каждой сложности, чтобы оно было максимальным из текущего значения и предыдущего значения прибыли. 3⃣Вычисление максимальной прибыли Для каждой способности рабочего используйте бинарный поиск, чтобы найти задание с наибольшей прибылью, которую может выполнить этот рабочий. Суммируйте полученную прибыль для всех рабочих и верните ее. 😎 Решение:
class Solution:
def maxProfitAssignment(self, difficulty, profit, worker):
jobProfile = [(0, 0)]
for i in range(len(difficulty)):
jobProfile.append((difficulty[i], profit[i]))
jobProfile.sort()
for i in range(1, len(jobProfile)):
jobProfile[i] = (jobProfile[i][0], max(jobProfile[i][1], jobProfile[i-1][1]))
netProfit = 0
for ability in worker:
l, r = 0, len(jobProfile) - 1
jobProfit = 0
while l <= r:
mid = (l + r) // 2
if jobProfile[mid][0] <= ability:
jobProfit = max(jobProfit, jobProfile[mid][1])
l = mid + 1
else:
r = mid - 1
netProfit += jobPro
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Зарабатывайте на установках Яндекс Браузера
Партнёрская программа для сервисных центров, магазинов компьютерной техники, сайтов для скачивания файлов и авторов статей.
Вы можете предлагать его своим клиентам и аудитории — и зарабатывать на новых установках.
Выплаты до 500₽ за каждую установку Яндекс Браузера.
Подать заявку
#реклама 0+
partner.browser.yandex.ru
О рекламодателе
9 163
Задача: 253. Meeting Rooms II
Сложность: medium
Дан массив интервалов времени встреч intervals, где intervals[i] = [starti, endi]. Верните минимальное количество необходимых конференц-залов.
Пример:
Input: intervals = [[0,30],[5,10],[15,20]] Output: 2👨💻 Алгоритм: 1️⃣Отсортируйте встречи по времени их начала и инициализируйте мин-кучу с временем окончания первой встречи. 2️⃣Для каждой последующей встречи проверьте, свободна ли комната (сравните время начала встречи с минимальным временем окончания в куче): Если свободна, обновите время окончания этой комнаты. Если не свободна, добавьте новое время окончания в кучу. 3️⃣После обработки всех встреч размер кучи будет равен минимальному количеству необходимых комнат. 😎 Решение:
import heapq
class Solution:
def minMeetingRooms(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
heap = [intervals[0][1]]
for i in range(1, len(intervals)):
if intervals[i][0] >= heap[0]:
heapq.heapreplace(heap, intervals[i][1])
else:
heapq.heappush(heap, intervals[i][1])
return len(heap)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Задача: 1238. Circular Permutation in Binary Representation
Сложность: medium
Вам дан массив строк arr. Строка s образуется конкатенацией подпоследовательности arr, содержащей уникальные символы. Верните максимально возможную длину s. Подпоследовательность - это массив, который может быть получен из другого массива путем удаления некоторых или ни одного элемента без изменения порядка оставшихся элементов.
Пример:
Input: arr = ["un","iq","ue"] Output: 4👨💻 Алгоритм: 1⃣Использование рекурсивного подхода: Для каждой строки в массиве arr проверяем, можем ли мы добавить ее к текущей комбинации уникальных символов. Если можем, добавляем ее и продолжаем рекурсивный вызов для следующей строки. Если не можем, пропускаем текущую строку и переходим к следующей. 2⃣Проверка уникальности символов: Для проверки уникальности символов используем множество (set). Если все символы строки уникальны и не пересекаются с символами текущей комбинации, мы можем добавить строку. 3⃣Поиск максимальной длины: На каждом шаге обновляем максимальную длину, если текущая комбинация уникальных символов длиннее предыдущей максимальной длины. 😎 Решение:
def maxLength(arr):
def is_unique(s):
return len(s) == len(set(s))
def backtrack(index, current):
if not is_unique(current):
return 0
max_length = len(current)
for i in range(index, len(arr)):
max_length = max(max_length, backtrack(i + 1, current + arr[i]))
return max_length
return backtrack(0, "")
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Umnico Inbox: общайтесь с клиентами эффективнее
Клиенты пишут в разные мессенджеры, а сотрудники путаются и не успевают оперативно отвечать? С Umnico Inbox вы сможете:
💻 Учитывать входящие сообщения клиентов из соцсетей, мессенджеров и сайтов объявлений в одном интерфейсе.
💰 Управлять воронкой продаж и повышать продажи на том же уровне трафика. Воронка легко настраивается под задачи и требования любого бизнеса.
✨ Автоматизировать ответы на частые вопросы и создать чат-бота на базе GPT-4 в удобном конструкторе.
✅ Работать с аудиторией в групповых чатах WhatsApp, Telegram и других мессенджеров, продвигая товары и услуги.
⚡ Настраивать уведомления на десктопе и мобильном, чтобы ни одно обращение от клиента не осталось без внимания.
Попробуйте возможности Umnico Inbox бесплатно сегодня
Узнать больше
#реклама 16+
umnico.com
О рекламодателе
9 163
Задача: 211. Design Add and Search Words Data Structure
Сложность: medium
Спроектируйте структуру данных, которая поддерживает добавление новых слов и проверку, соответствует ли строка любому ранее добавленному слову.
Реализуйте класс WordDictionary:
WordDictionary() инициализирует объект.
void addWord(word) добавляет слово в структуру данных, оно может быть сопоставлено позже.
bool search(word) возвращает true, если в структуре данных есть строка, которая соответствует слову, или false в противном случае. Слово может содержать точки '.', где точки могут быть сопоставлены с любой буквой.
Пример:
Input
["WordDictionary","addWord","addWord","addWord","search","search","search","search"]
[[],["bad"],["dad"],["mad"],["pad"],["bad"],[".ad"],["b.."]]
Output
[null,null,null,null,false,true,true,true]
Explanation
WordDictionary wordDictionary = new WordDictionary();
wordDictionary.addWord("bad");
wordDictionary.addWord("dad");
wordDictionary.addWord("mad");
wordDictionary.search("pad"); // return False
wordDictionary.search("bad"); // return True
wordDictionary.search(".ad"); // return True
wordDictionary.search("b.."); // return True
👨💻 Алгоритм:
1️⃣Инициализация и добавление слова: Создайте класс WordDictionary с конструктором, который инициализирует корневой узел TrieNode.
Метод addWord(String word) добавляет слово в структуру данных. Инициализируйте текущий узел как корневой и пройдите по каждому символу слова. Если символ отсутствует среди дочерних узлов текущего узла, создайте новый узел. Перемещайтесь к следующему узлу. В конце отметьте текущий узел как конец слова.
2️⃣Поиск слова в узле: Метод searchInNode(String word, TrieNode node) ищет слово в переданном узле TrieNode. Пройдите по каждому символу слова. Если символ не найден среди дочерних узлов текущего узла, проверьте, является ли символ точкой '.'. Если да, рекурсивно выполните поиск в каждом дочернем узле текущего узла. Если символ не точка и не найден, верните false. Если символ найден, перейдите к следующему узлу. В конце проверьте, является ли текущий узел концом слова.
3️⃣Поиск слова в структуре данных: Метод search(String word) использует метод searchInNode() для поиска слова, начиная с корневого узла. Верните результат поиска. Если слово найдено, верните true, иначе false.
😎 Решение:
class WordDictionary:
def __init__(self):
self.trie = {}
def addWord(self, word: str) -> None:
node = self.trie
for ch in word:
if ch not in node:
node[ch] = {}
node = node[ch]
node["$"] = True
def search(self, word: str) -> bool:
def search_in_node(word, node) -> bool:
for i, ch in enumerate(word):
if ch not in node:
if ch == ".":
for x in node:
if x != "$" and search_in_node(word[i + 1:], node[x]):
return True
return False
else:
node = node[ch]
return "$" in node
return search_in_node(word, self.trie)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом
Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡
Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌
Попробовать
9 163
Задача: 518. Coin Change II
Сложность: medium
Вам дан целочисленный массив coins, представляющий монеты разных номиналов, и целое число amount, представляющее общую сумму денег.
Верните количество комбинаций, которые составляют эту сумму. Если эту сумму нельзя составить никакой комбинацией монет, верните 0.
Предположим, что у вас есть бесконечное количество каждой монеты.
Ответ гарантированно вписывается в знаковое 32-битное целое число.
Пример:
Input: amount = 5, coins = [1,2,5] Output: 4 Explanation: there are four ways to make up the amount: 5=5 5=2+2+1 5=2+1+1+1 5=1+1+1+1+1👨💻 Алгоритм: 1⃣Создайте двумерный массив memo с n строками и amount + 1 столбцами. Инициализируйте значения -1, чтобы указать, что подзадача еще не решена. Реализуйте рекурсивный метод numberOfWays, который принимает два параметра: индекс i текущей рассматриваемой монеты и оставшуюся сумму, которую нужно составить. Он возвращает количество способов составить сумму, используя монеты, начиная с индекса i до последней монеты. 2⃣Если amount == 0, верните 1. Мы можем выбрать один способ, не выбирая ни одной монеты, чтобы составить сумму 0. Если i == n, у нас не осталось монет для составления суммы, верните 0. Если эта подзадача уже решена, т.е. memo[i][amount] != -1, верните memo[i][amount]. Если значение текущей монеты превышает сумму, мы не можем её использовать. Рекурсивно вызовите numberOfWays(i + 1, amount), присвойте результат memo[i][amount] и верните его. 3⃣В противном случае, добавьте общее количество способов составить сумму, как выбирая текущую монету, так и игнорируя её. Сложите значения numberOfWays(i, amount - coins[i]) и numberOfWays(i + 1, amount), сохраните результат в memo[i][amount] и верните его. Верните numberOfWays(0, amount), ответ на исходную задачу. 😎 Решение:
class Solution:
def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int:
def numberOfWays(i: int, amount: int) -> int:
if amount == 0:
return 1
if i == len(coins):
return 0
if memo[i][amount] != -1:
return memo[i][amount]
if coins[i] > amount:
memo[i][amount] = numberOfWays(i + 1, amount)
else:
memo[i][amount] = numberOfWays(i, amount - coins[i]) + numberOfWays(i + 1, amount)
return memo[i][amount]
memo = [[-1] * (amount + 1) for _ in range(len(coins))]
return numberOfWays(0, amount)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Получи грант до 1,2 млн руб. на обучение в магистратуре
4 офлайн программы, онлайн-магистратура по ML. Гранты до 1,2 млн руб. Стажировки, диплом гос. образца и фокус на твоей карьере в ЦУ
Подать заявку
#реклама 16+
apply.centraluniversity.ru
О рекламодателе
9 163
Задача: 656. Coin Path
Сложность: hard
Вам дан целочисленный массив монет (1-индексированный) длины n и целое число maxJump. Вы можете перейти на любой индекс i массива coins, если coins[i] != -1 и вы должны заплатить coins[i] при посещении индекса i. Кроме того, если вы в данный момент находитесь на индексе i, вы можете перейти только на любой индекс i + k, где i + k <= n и k - значение в диапазоне [1, maxJump]. Изначально вы находитесь на индексе 1 (coins[1] не -1). Вы хотите найти путь, который достигнет индекса n с минимальной стоимостью. Верните целочисленный массив индексов, которые вы посетите в таком порядке, чтобы достичь индекса n с минимальной стоимостью. Если существует несколько путей с одинаковой стоимостью, верните лексикографически наименьший такой путь. Если невозможно достичь индекса n, возвращается пустой массив. Путь p1 = [Pa1, Pa2, ..., Pax] длины x лексикографически меньше, чем p2 = [Pb1, Pb2, ..., Pbx] длины y, если и только если при первом j, где Paj и Pbj отличаются, Paj < Pbj; если такого j нет, то x < y.
Пример:
Input: coins = [1,2,4,-1,2], maxJump = 2 Output: [1,3,5]👨💻 Алгоритм: 1⃣Используйте динамическое программирование для нахождения минимальной стоимости до каждого индекса, начиная с первого. 2⃣Храните путь до каждого индекса для отслеживания наименьшего лексикографического пути. 3⃣Используя полученную информацию, восстановите путь с минимальной стоимостью до последнего индекса. 😎 Решение:
import heapq
def minCostPath(coins, maxJump):
n = len(coins)
if coins[0] == -1:
return []
dp = [float('inf')] * n
dp[0] = coins[0]
path = [[] for _ in range(n)]
path[0] = [1]
heap = [(coins[0], 0)] # (cost, index)
while heap:
current_cost, i = heapq.heappop(heap)
if current_cost > dp[i]:
continue
for k in range(1, maxJump + 1):
if i + k < n and coins[i + k] != -1:
new_cost = current_cost + coins[i + k]
if new_cost < dp[i + k] or (new_cost == dp[i + k] and path[i] + [i + k + 1] < path[i + k]):
dp[i + k] = new_cost
path[i + k] = path[i] + [i + k + 1]
heapq.heappush(heap, (new_cost, i + k))
return path[-1] if dp[-1] != float('inf') else []
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Задача: 948. Bag of Tokens
Сложность: medium
Вы начинаете с начальной силой, равной power, начальным счетом 0 и мешком жетонов, представленным в виде целочисленного массива tokens, где каждый tokens[i] обозначает значение tokeni. Ваша цель - максимизировать общее количество очков, стратегически разыгрывая эти жетоны. За один ход вы можете разыграть неразыгранный жетон одним из двух способов (но не обоими для одного и того же жетона): лицом вверх: Если ваша текущая сила не меньше жетонов[i], вы можете сыграть токени, потеряв силу жетонов[i] и получив 1 очко. Лицом вниз: Если ваш текущий счет не меньше 1, вы можете сыграть токени, получив силу токенов[i] и потеряв 1 счет. Верните максимально возможный счет, который вы можете получить, сыграв любое количество токенов.
Пример:
Input: tokens = [100], power = 50 Output: 0👨💻 Алгоритм: 1⃣Отсортировать массив tokens. Использовать два указателя: left и right, чтобы отслеживать начало и конец массива токенов. Инициализировать переменные для текущей силы power, текущего счета score и максимального счета maxScore 2⃣Повторять следующие шаги, пока left не превысит right: Если текущая сила power достаточна для разыгрывания токена tokens[left] лицом вверх, разыграть его и увеличить счет. Если текущая сила недостаточна, но счет больше 0, разыграть токен tokens[right] лицом вниз и уменьшить счет. Обновить максимальный счет, если текущий счет больше максимального. 3⃣Вернуть максимальный счет. 😎 Решение:
def bagOfTokensScore(tokens, power):
tokens.sort()
left, right = 0, len(tokens) - 1
score, maxScore = 0, 0
while left <= right:
if power >= tokens[left]:
power -= tokens[left]
score += 1
left += 1
maxScore = max(maxScore, score)
elif score > 0:
power += tokens[right]
score -= 1
right -= 1
else:
break
return maxScore
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Задача: 433. Minimum Genetic Mutation
Сложность: medium
Генетическая строка может быть представлена строкой длиной 8 символов, содержащей символы 'A', 'C', 'G' и 'T'.
Предположим, нам нужно исследовать мутацию от генетической строки startGene до генетической строки endGene, где одна мутация определяется как изменение одного символа в генетической строке.
Например, "AACCGGTT" --> "AACCGGTA" является одной мутацией.
Также существует генетический банк bank, который содержит все допустимые генетические мутации. Генетическая строка должна быть в банке, чтобы считаться допустимой.
Даны две генетические строки startGene и endGene и генетический банк bank, верните минимальное количество мутаций, необходимых для мутации от startGene до endGene. Если такой мутации не существует, верните -1.
Обратите внимание, что начальная строка считается допустимой, поэтому она может не быть включена в банк.
Пример:
Input: startGene = "AACCGGTT", endGene = "AACCGGTA", bank = ["AACCGGTA"] Output: 1👨💻 Алгоритм: 1⃣Инициализируйте очередь и множество seen. Очередь будет использоваться для выполнения BFS, а множество seen будет использоваться для предотвращения повторного посещения одного и того же узла. Изначально в очередь и множество должен быть помещен startGene. 2⃣Выполняйте BFS. На каждом узле, если node == endGene, верните количество шагов, пройденных до этого момента. В противном случае, итеративно заменяйте каждый символ в строке на один из "A", "C", "G", "T" для нахождения соседей. Для каждого соседа, если он еще не был посещен и находится в bank, добавьте его в очередь и в множество seen. 3⃣Если BFS завершился и endGene не был найден, задача невыполнима. Верните -1. 😎 Решение:
from collections import deque
class Solution:
def minMutation(self, start: str, end: str, bank: List[str]) -> int:
queue = deque([start])
seen = set([start])
steps = 0
while queue:
for _ in range(len(queue)):
node = queue.popleft()
if node == end:
return steps
for c in "ACGT":
for i in range(len(node)):
neighbor = node[:i] + c + node[i+1:]
if neighbor not in seen and neighbor in bank:
queue.append(neighbor)
seen.add(neighbor)
steps += 1
return -1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Задача: 216. Combination Sum III
Сложность: medium
Найдите все допустимые комбинации k чисел, которые в сумме дают n, при условии, что:
Используются только числа от 1 до 9.
Каждое число используется не более одного раза.
Верните список всех возможных допустимых комбинаций. Список не должен содержать одинаковые комбинации, и комбинации могут возвращаться в любом порядке.
Пример:
Input: k = 3, n = 9 Output: [[1,2,6],[1,3,5],[2,3,4]] Explanation: 1 + 2 + 6 = 9 1 + 3 + 5 = 9 2 + 3 + 4 = 9 There are no other valid combinations.👨💻 Алгоритм: 1️⃣ Инициализация и запуск рекурсивной функции: Создайте вспомогательную функцию backtrack, которая принимает текущую оставшуюся сумму, размер комбинации k, текущую комбинацию, индекс следующего элемента для добавления и список результатов. Инициализируйте пустые векторы для хранения текущей комбинации и всех возможных результатов. Запустите функцию backtrack с начальными значениями: полной суммой n, размером комбинации k, пустой комбинацией, начальным индексом 0 и пустым списком результатов. 2️⃣ Рекурсивная обработка: В функции backtrack проверьте, если текущая сумма равна нулю и размер комбинации равен k, добавьте копию текущей комбинации в список результатов. Если текущая сумма меньше нуля или размер комбинации равен k, прекратите текущую ветвь обработки. Иначе, итерируйтесь по оставшимся кандидатам, начиная с текущего индекса. Для каждого кандидата добавьте его в текущую комбинацию, обновите оставшуюся сумму и вызовите backtrack с обновленными параметрами. После возвращения из рекурсивного вызова удалите последний элемент из комбинации для рассмотрения следующего кандидата. 3️⃣ Возвращение результатов: По завершении всех рекурсивных вызовов функция combinationSum3 возвращает список всех найденных комбинаций. 😎 Решение:
class Solution:
def combinationSum3(self, k: int, n: int) -> List[List[int]]:
results = []
def backtrack(remain, comb, next_start):
if remain == 0 and len(comb) == k:
results.append(list(comb))
return
elif remain < 0 or len(comb) == k:
return
for i in range(next_start, 9):
comb.append(i + 1)
backtrack(remain - i - 1, comb, i + 1)
comb.pop()
backtrack(n, [], 0)
return results
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Большая распродажа: скидки на серверы Dell, HPE
В Сервер Молл выгодное предложение на серверы Dell, HPE предыдущих поколений — самое время для апгрейда и масштабирования.
Модели серверов под любые задачи: 1С, базы данных, виртуализация, видеонаблюдение, файловое хранилище, VPN и иные нагрузки.
Конфигурации — от бюджетных до некогда топов с двумя процессорами Intel Xeon Gold.
Все серверы в наличии и готовы к отправке!
Выберите готовый вариант или сконфигурируйте под свои задачи.
Консультации в любом объёме.
⚡ Бесплатная Гарантия 5 лет
⚡Доставка по всей России = 0 руб
⚡Постпродажная поддержка
Если вы ждали повод собрать инфраструктуру с нуля, масштабировать или заменить старую технику — он перед вами.
Акция продлится, пока серверы есть в наличии ✅
Пишите в наш Чат или Звоните — 8 800 755-25-51 📞
Узнать цену
#реклама 16+
servermall.ru
О рекламодателе
9 163
Задача: 556. Next Greater Element III
Сложность: medium
Мы можем перемешать строку s, чтобы получить строку t, используя следующий алгоритм:
Дано положительное целое число n. Найдите наименьшее целое число, которое имеет точно такие же цифры, как и число n, и больше самого числа n по значению. Если такого положительного целого числа не существует, верните -1.
Учтите, что возвращенное число должно помещаться в 32-битное целое число. Если существует допустимый ответ, но он не помещается в 32-битное целое число, верните -1.
Пример:
Input: n = 12 Output: 21👨💻 Алгоритм: 1⃣Нахождение и перестановка цифр Преобразуйте число n в массив цифр. Найдите первую цифру, которая нарушает убывающий порядок (с конца массива). Назовем её индексом i. Найдите первую цифру, которая больше digits[i-1] (с конца массива). Назовем её индексом j. Поменяйте местами цифры на позициях i-1 и j. 2⃣Обратный порядок оставшихся цифр Обратный порядок части массива от индекса i до конца, чтобы получить наименьшую перестановку, которая больше исходной. 3⃣Проверка результата и преобразование обратно в число Преобразуйте массив цифр обратно в число. Если число превышает 32-битный предел, верните -1. В противном случае верните полученное число. 😎 Решение:
class Solution:
def swap(self, s, i0, i1):
if i0 == i1:
return s
s = list(s)
s[i0], s[i1] = s[i1], s[i0]
return ''.join(s)
def permute(self, a, l, r):
if l == r:
self.list.append(a)
else:
for i in range(l, r + 1):
a = self.swap(a, l, i)
self.permute(a, l + 1, r)
a = self.swap(a, l, i)
def nextGreaterElement(self, n: int) -> int:
s = str(n)
self.list = []
self.permute(s, 0, len(s) - 1)
self.list.sort()
if s in self.list:
index = self.list.index(s)
if index < len(self.list) - 1:
result = int(self.list[index + 1])
if result <= 2**31 - 1:
return result
return -1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний9 163
Конференция для блогеров ПОСТ РОСТ 12 сентября
В самом начале сентября Яндекс собирает авторов контента на первую конференцию для блогеров!
Что вас ждёт:
— Выступления топ-экспертов о том, как блогеру расти и развивать свой контент
— Спонтанный нетворкинг
— Классные активности
— Консультации специалистов по монетизации контента
Участие бесплатное
Зарегистрироваться
#реклама
yandex.ru
О рекламодателе
9 163
Задача: 914. X of a Kind in a Deck of Cards
Сложность: easy
Вам дан целочисленный массив deck, где deck[i] - число, написанное на i-й карте. Разделите карты на одну или несколько групп так, чтобы: в каждой группе было ровно x карт, где x > 1, и на всех картах в одной группе было написано одно и то же целое число. Верните true, если такое разделение возможно, или false в противном случае.
Пример:
Input: deck = [1,2,3,4,4,3,2,1] Output: true👨💻 Алгоритм: 1⃣Создать словарь для подсчета частоты каждого числа в массиве deck. 2⃣Найти наибольший общий делитель (НОД) всех частот. 3⃣Проверить, больше ли НОД 1, чтобы определить, можно ли разделить карты на группы. 😎 Решение:
from collections import Counter
from math import gcd
from functools import reduce
def hasGroupsSizeX(deck):
count = Counter(deck)
freq_values = list(count.values())
g = reduce(gcd, freq_values)
return g > 1
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний