Python | LeetCode

#hard Задача: 124. Binary Tree Maximum Path Sum Вам дан массив цен, где prices[i] — это цена данной акции в i-й день. Найдите максимальную прибыль, которую вы можете получить. Вы можете совершить не более двух транзакций. Пример:

Input: prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
Output: 6
Explanation: Buy on day 4 (price = 0) and sell on day 6 (price = 3), profit = 3-0 = 3.
Then buy on day 7 (price = 1) and sell on day 8 (price = 4), profit = 4-1

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Наивная реализация этой идеи заключалась бы в разделении последовательностей на две части и последующем перечислении каждой из подпоследовательностей, хотя это определенно не самое оптимизированное решение. Для последовательности длиной N у нас было бы N возможных разделений (включая отсутствие разделения), каждый элемент был бы посещен один раз в каждом разделении. В результате общая временная сложность этой наивной реализации составила бы O(N²). 2️⃣Мы могли бы сделать лучше, чем наивная реализация O(N²). Что касается алгоритмов разделяй и властвуй, одна из общих техник, которую мы можем применить для оптимизации временной сложности, называется динамическим программированием (DP), где мы меняем менее повторяющиеся вычисления на некоторое дополнительное пространство. В алгоритмах динамического программирования обычно мы создаем массив одного или двух измерений для сохранения промежуточных оптимальных результатов. В данной задаче мы бы использовали два массива, один массив сохранял бы результаты последовательности слева направо, а другой массив сохранял бы результаты последовательности справа налево. Для удобства мы могли бы назвать это двунаправленным динамическим программированием. 3️⃣Сначала мы обозначаем последовательность цен как Prices[i], с индексом начиная от 0 до N-1. Затем мы определяем два массива, а именно left_profits[i] и right_profits[i]. Как следует из названия, каждый элемент в массиве left_profits[i] будет содержать максимальную прибыль, которую можно получить от выполнения одной транзакции в левой подпоследовательности цен от индекса ноль до i, (т.е. Prices[0], Prices[1], ... Prices[i]). Например, для подпоследовательности [7, 1, 5] соответствующий left_profits[2] будет равен 4, что означает покупку по цене 1 и продажу по цене 5. И каждый элемент в массиве right_profits[i] будет содержать максимальную прибыль, которую можно получить от выполнения одной транзакции в правой подпоследовательности цен от индекса i до N-1, (т.е. Prices[i], Prices[i+1], ... Prices[N-1]). Например, для правой подпоследовательности [3, 6, 4] соответствующий right_profits[3] будет равен 3, что означает покупку по цене 3 и продажу по цене 6. Теперь, если мы разделим последовательность цен вокруг элемента с индексом i на две подпоследовательности, с левыми подпоследовательностями как Prices[0], Prices[1], ... Prices[i] и правой подпоследовательностью как Prices[i+1], ... Prices[N-1], то общая максимальная прибыль, которую мы получим от этого разделения (обозначенная как max_profits[i]), может быть выражена следующим образом: max_profits[i] = left_profits[i] + right_profits[i+1] 😎 Решение:

class Solution(object):
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if len(prices) <= 1:
            return 0

        left_min = prices[0]
        right_max = prices[-1]

        length = len(prices)
        left_profits = [0] * length
        # pad the right DP array with an additional zero for convenience.
        right_profits = [0] * (length + 1)

        # construct the bidirectional DP array
        for l in range(1, length):
            left_profits[l] = max(left_profits[l - 1], prices[l] - left_min)
            left_min = min(left_min, prices[l])

            r = length - 1 - l
            right_profits[r] = max(right_profits[r + 1], right_max - prices[r])
            right_max = max(right_max, prices[r])

        max_profit = 0
        for i in range(0, length):
            max_profit = max(max_profit, left_profits[i] + right_profits[i + 1])

        return max_profit

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ 🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

#medium Задача: 122. Best Time to Buy and Sell Stock II Вам дан массив целых чисел prices, где prices[i] — это цена данной акции в i-й день. Каждый день вы можете решить купить и/или продать акцию. Вы можете держать в руках только одну акцию за раз. Однако вы можете купить её и сразу же продать в тот же день. Найдите и верните максимальную прибыль, которую вы можете получить. Пример:

Input: prices = [7,1,5,3,6,4]
Output: 7
Explanation: Buy on day 2 (price = 1) and sell on day 3 (price = 5), profit = 5-1 = 4.
Then buy on day 4 (price = 3) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-3 = 3.
Total profit is 4 + 3 = 7.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Предположим, что дан массив: \[ 7, 1, 5, 3, 6, 4 \] Если мы изобразим числа данного массива на графике, мы получим: *приложенное изображение* 2️⃣Анализируя график, мы замечаем, что точки интереса — это последовательные впадины и пики. Математически говоря: Общая прибыль = ∑ (высота(пик i) - высота(впадина i)) 3️⃣Ключевой момент заключается в том, что мы должны учитывать каждый пик, следующий сразу за впадиной, чтобы максимизировать прибыль. Если мы пропустим один из пиков (пытаясь получить больше прибыли), мы потеряем прибыль по одной из сделок, что приведет к общей меньшей прибыли. Например, в вышеуказанном случае, если мы пропустим пик i и впадину j, пытаясь получить больше прибыли, рассматривая точки с большей разницей в высотах, чистая прибыль всегда будет меньше, чем та, которая была бы получена при их учете, поскольку C всегда будет меньше, чем A+B. 😎 Решение:

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        i = 0
        valley = prices[0]
        peak = prices[0]
        maxprofit = 0
        while i < len(prices) - 1:
            while i < len(prices) - 1 and prices[i] >= prices[i + 1]:
                i += 1
            valley = prices[i]
            while i < len(prices) - 1 and prices[i] <= prices[i + 1]:
                i += 1
            peak = prices[i]
            maxprofit += peak - valley
        return maxprofit

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ 🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

Получи грант на обучение в Центральном университете Получи несгораемый грант до 2 800 000 ₽ на учебу в бакалавриате Центрального университета. Гранты покрывают от 25 до 100% стоимости обучения. Сумма гранта не уменьшается, а может увеличиться за дополнительные достижения и успехи в учебе Подать заявку #реклама apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

🔥 Битый код - канал для настоящих кодеров! 🔴 Тебе надоело сталкиваться с багами и ошибками в коде? 🔴 Хочешь прокачать свои навыки и узнать, как эффективно решать сложные задачи? ⭐️ Тогда тебе к нам! На канале Битый код ты найдешь: 🟡 Советы по оптимизации кода 🟡 Практические примеры и решения 🧠 Развивай свои навыки программирования вместе с нами и становись настоящим профессионалом! 🔥 Присоединяйся к Битому коду и учись исправлять ошибки как настоящий мастер.

ТОП-4 Курса по Нейросетям ⚡Tutortop — маркетплейс курсов №1 по количеству школ-партнеров, курсов и реальных отзывов студентов. ✅За 3 месяца научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз! 💻Освоите Midjourney, Fooocus и другие полезные ИИ-инструменты. 📱Научитесь самостоятельно подбирать и тестировать ИИ под ваши цели. Выбрать #реклама 16+ tutortop.ru О рекламодателе

🤯 Чтобы не сидеть в творческом беспорядке, структурируй его с помощью Куб прогресса. Тут ты найдешь кучу советов для ITшника: 🟡 пользуйся полезными сайтами 🟡 подчеркивай интересные мысли 🛞 Начинай внедрять лайфхаки - создай структуру внутри себя

В приватной базе собесов уже больше 100 записей. Яндекс, Тиньков, Сбербанк, Самокат, Озон и другие крупные компании в базе.

#medium Задача: 117. Populating Next Right Pointers in Each Node II Вам дано бинарное дерево:

struct Node {
  int val;
  Node *left;
  Node *right;
  Node *next;
}

Заполните каждый указатель next, чтобы он указывал на следующий правый узел. Если следующего правого узла нет, указатель next должен быть установлен в NULL. Изначально все указатели next установлены в NULL. Пример:

Input: root = [1,2,3,4,5,null,7]
Output: [1,#,2,3,#,4,5,7,#]
Explanation: Given the above binary tree (Figure A), your function should populate each next pointer to point to its next right node, just like in Figure B. The serialized output is in level order as connected by the next pointers, with '#' signifying the end of each level.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализируйте очередь Q, которая будет использоваться во время обхода. Существует несколько способов реализации обхода в ширину, особенно когда дело доходит до определения уровня конкретного узла. Можно добавить в очередь пару (узел, уровень), и каждый раз, когда мы добавляем детей узла, мы добавляем (node.left, parent_level+1) и (node.right, parent_level+1). Этот подход может оказаться неэффективным для нашего алгоритма, так как нам нужны все узлы на одном уровне, и потребуется дополнительная структура данных. 2️⃣Более эффективный с точки зрения памяти способ разделения узлов одного уровня - использовать разграничение между уровнями. Обычно мы вставляем в очередь элемент NULL, который обозначает конец предыдущего уровня и начало следующего. Это отличный подход, но он все равно потребует некоторого объема памяти, пропорционального количеству уровней в дереве. 3️⃣Подход, который мы будем использовать, предполагает структуру вложенных циклов, чтобы обойти необходимость NULL указателя. По сути, на каждом шаге мы фиксируем размер очереди, который всегда соответствует всем узлам на определенном уровне. Как только мы узнаем этот размер, мы обрабатываем только это количество элементов и больше ничего. К тому времени, как мы закончим обработку заданного количества элементов, в очереди окажутся все узлы следующего уровня. Вот псевдокод для этого:

while (!Q.empty())
{
    size = Q.size()
    for i in range 0..size
    {
        node = Q.pop()
        Q.push(node.left)
        Q.push(node.right)
    }
}

Мы начинаем с добавления корня дерева в очередь. Так как на уровне 0 есть только один узел, нам не нужно устанавливать какие-либо соединения, и мы можем перейти к циклу while. 😎 Решение:

class Solution:
    def connect(self, root: Optional["Node"]) -> Optional["Node"]:
        if not root:
            return root

        Q = collections.deque([root])

        while Q:
            size = len(Q)

            for i in range(size):
                node = Q.popleft()
                if i < size - 1:
                    node.next = Q[0]
                if node.left:
                    Q.append(node.left)
                if node.right:
                    Q.append(node.right)

        return root

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ 🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

Как запустить собственный пет-проект и зарабатывать на нём зарплату senior-разработчика? На этом канале мы решаем сложные задачи, которые часто попадаются на собеседованиях. Но что, если перевернуть игру и вместо работы на кого-то запустить собственный пет-проект, который будет приносить деньги? Александр Рогачев запустил телеграм-канал Indie Hackers, где рассказывает про пет-проекты, которые приносят стабильный доход своим создателям. Без венчурных инвестиций, без бизнес-планов и команды. Разве такое возможно? Да! Несколько примеров: Агрегатор вакансий c доходом в 4000$ / месяц Плагин для Chrome с доходом 20000₽ / месяц Если вы в поиске свежих идей, которые могут обеспечить стабильный пассивных доход, подписывайтесь на канал Indie Hackers. Уверен, что там вы найдёте то самое, что зажгёт огонь в вашем сердце.

ТОП-4 Курса по Программированию ⚡Tutortop — маркетплейс курсов №1 по количеству школ-партнеров, курсов и реальных отзывов студентов. ✅Хотите стать программистом, но не знаете с какого языка начать? Помогаем разобраться в самых популярных и востребованных языках программирования. Подарок в конце подборки! Выбрать #реклама 16+ tutortop.ru О рекламодателе

#medium Задача: 116. Populating Next Right Pointers in Each Node Вам дано идеальное бинарное дерево, где все листья находятся на одном уровне, и у каждого родителя есть два детей. Бинарное дерево имеет следующее определение:

struct Node {
  int val;
  Node *left;
  Node *right;
  Node *next;
}

Заполните каждый указатель next так, чтобы он указывал на следующий правый узел. Если следующего правого узла нет, указатель next должен быть установлен в NULL. Изначально все указатели next установлены в NULL. Пример:

Input: root = [1,2,3,4,5,6,7]
Output: [1,#,2,3,#,4,5,6,7,#]
Explanation: Given the above perfect binary tree (Figure A), your function should populate each next pointer to point to its next right node, just like in Figure B. The serialized output is in level order as connected by the next pointers, with '#' signifying the end of each level.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализируйте очередь Q, которую мы будем использовать во время обхода. Существует несколько способов реализации обхода в ширину, особенно когда речь идет о определении уровня конкретного узла. Можно добавлять в очередь пару (узел, уровень), и каждый раз, когда добавляются дети узла, мы добавляем (node.left, parent_level + 1) и (node.right, parent_level + 1). Этот подход не будет очень эффективен для нашего алгоритма, так как нам нужны все узлы на одном уровне, и для этого потребуется еще одна структура данных. 2️⃣Более эффективный с точки зрения памяти способ разделения узлов одного уровня заключается в использовании некоторой разграничительной метки между уровнями. Обычно мы вставляем в очередь элемент NULL, который отмечает конец предыдущего уровня и начало следующего. Это отличный подход, но он все равно потребует некоторого количества памяти, пропорционально количеству уровней в дереве. 3️⃣Подход, который мы будем использовать здесь, будет иметь структуру вложенных циклов, чтобы обойти необходимость указателя NULL. По сути, на каждом шаге мы записываем размер очереди, который всегда соответствует всем узлам на определенном уровне. Как только мы узнаем этот размер, мы обрабатываем только это количество элементов и не более. К моменту, когда мы закончим обработку заданного количества элементов, в очереди будут все узлы следующего уровня. Вот псевдокод для этого:

while (!Q.empty())
{
    size = Q.size()
    for i in range 0..size
    {
        node = Q.pop()
        Q.push(node.left)
        Q.push(node.right)
    }
}

Мы начинаем с добавления корня дерева в очередь. Поскольку на уровне 0 есть только один узел, нам не нужно устанавливать какие-либо соединения, и мы можем перейти к циклу while. 😎 Решение:

import collections

class Solution:
    def connect(self, root: "Node") -> "Node":
        if not root:
            return root

        Q = collections.deque([root])

        while Q:
            size = len(Q)
            for i in range(size):
                node = Q.popleft()
                if i < size - 1:
                    node.next = Q[0]
                if node.left:
                    Q.append(node.left)
                if node.right:
                    Q.append(node.right)

        return root

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ 🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

👩‍💻 Программирование теперь в телеграм! Вот обширная база материалов, которая ежедневно обновляется, выбирай своё направление: Обучение JavaScript с нуля Обучение Python с нуля Обучение Java с нуля Обучение HTML/CSS с нуля Обучение C/С++ с нуля Обучение С# с нуля Обучение SQL/GO/PHP с нуля Обучение Kotlin/Swift с нуля ⛓ Архив на 3489ГБ: Курсы, книги, шпаргалки, статьи, видео, ресурсы — всё собрано в одном месте: @roadmap_ready

Чем полезно ИТ-обучение, кроме программмирования? Только люди, прожившие 5 лет в глухом лесу, не слышали о том, что детей полезно учить цифровым навыкам еще с начальной школы. Но в чём же она, эта несомненная, по мнению педагогов, польза? Так ли уж необходимы все эти курсы? Да и в чем практический смысл таких знаний для повседневной жизни? 😊Вот это не ясно! Давайте разберёмся! 8 августа в 19:00 по МСК на бесплатной встрече педагоги из ИТ-школы Университета Иннополис готовы рассказать 💻где дети могут применять ИТ-навыки ежедневно, 🏃‍♂️какое преимущество появляется в будущем у детей, умеющих программировать, 📚зачем IT гуманитариям, 🎓как попробовать бесплатное обучение, чтоб понять, что ребенку это интересно и что занятия не будут заброшены через неделю. Регистрируйтесь, тобы помочь своим детям стать успешными Зарегистрироваться #реклама progmatica.innopolis.university О рекламодателе

#hard Задача: 115. Distinct Subsequences "Даны две строки s и t. Верните количество различных подпоследовательностей строки s, которые равны строке t. Тестовые примеры сгенерированы таким образом, что ответ укладывается в 32-битное целое число со знаком." Пример:

Input: s = "rabbbit", t = "rabbit"
Output: 3
Explanation:
As shown below, there are 3 ways you can generate "rabbit" from s.
rabbbit
rabbbit
rabbbit

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Определите функцию с названием recurse, которая принимает два целочисленных значения i и j. Первое значение представляет текущий обрабатываемый символ в строке S, а второе - текущий символ в строке T. Инициализируйте словарь под названием memo, который будет кэшировать результаты различных вызовов рекурсии.** 2️⃣Проверьте базовый случай. Если одна из строк закончилась, возвращается 0 или 1 в зависимости от того, удалось ли обработать всю строку T или нет. Есть ещё один базовый случай, который следует рассмотреть. Если оставшаяся длина строки S меньше, чем у строки T, то совпадение невозможно. Если это обнаруживается, то рекурсия также обрезается и возвращается 0.** 3️⃣Затем проверяем, существует ли текущая пара индексов в нашем словаре. Если да, то просто возвращаем сохранённое/кэшированное значение. Если нет, то продолжаем обычную обработку. Сравниваем символы s[i] и t[j]. Сохраняем результат вызова recurse(i + 1, j) в переменную. Как упоминалось ранее, результат этой рекурсии необходим, независимо от совпадения символов. Если символы совпадают, добавляем к переменной результат вызова recurse(i + 1, j + 1). Наконец, сохраняем значение этой переменной в словаре с ключом (i, j) и возвращаем это значение в качестве ответа. 😎 Решение:

class Solution:
    def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int:

        memo = {}

        def uniqueSubsequences(i: int, j: int) -> int:

            M, N = len(s), len(t)

            if i == M or j == N or M - i < N - j:
                return int(j == len(t))

            if (i, j) in memo:
                return memo[i, j]

            ans = uniqueSubsequences(i + 1, j)

            if s[i] == t[j]:
                ans += uniqueSubsequences(i + 1, j + 1)

            memo[i, j] = ans
            return ans

        return uniqueSubsequences(0, 0)

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ 🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

Обучаем Java-разработчиков оплата после выхода на работу В Kata Academy можно выучиться на Java-разработчика бесплатно, а заплатить уже после трудоустройства по специальности из фактической зарплаты. Если задуматься, то все в выигрыше: — ты получаешь работу в Москве или Санкт-Петербурге с хорошей зарплатой, мы получаем процент за инвестиции в тебя; — в наших интересах научить тебя так, чтобы твоя зарплата была как можно выше; — мы прокачиваем твои навыки еще 2 года после курса: проводим выездные мероприятия и мастер-классы — и доходы наших выпускников растут; — мы не зависим от банков и их рассрочек — кризис не повлиял на доступность курсов. Чтобы попасть на курс, нужно выполнить небольшое тестовое задание. Переходи по ссылке и оставляй заявку! Узнать больше #реклама 16+ kata.academy О рекламодателе

#Medium Задача: 114. Flatten Binary Tree to Linked List "Связный список" должен использовать тот же класс TreeNode, где указатель на правого ребенка указывает на следующий узел в списке, а указатель на левого ребенка всегда равен null. "Связный список" должен быть в том же порядке, что и обход бинарного дерева в прямом порядке. Пример:

Input: root = [1,2,5,3,4,null,6]
Output: [1,null,2,null,3,null,4,null,5,null,6]

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Плоское преобразование дерева: Рекурсивно преобразуем левое и правое поддеревья заданного узла, сохраняя соответствующие конечные узлы в leftTail и rightTail. 2️⃣Установка соединений: Если у текущего узла есть левый ребенок, выполняем следующие соединения: leftTail.right = node.right node.right = node.left node.left = None 3️⃣Возврат конечного узла: Возвращаем rightTail, если у узла есть правый ребенок, иначе возвращаем leftTail. 😎 Решение:

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


class Solution:

    def flattenTree(self, node: TreeNode) -> TreeNode:
        if not node:
            return None

        if not node.left and not node.right:
            return node

        leftTail = self.flattenTree(node.left)
        rightTail = self.flattenTree(node.right)

        if leftTail:
            leftTail.right = node.right
            node.right = node.left
            node.left = None

        return rightTail if rightTail else leftTail

    def flatten(self, root: TreeNode) -> None:
        self.flattenTree(root)

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ 🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

🌊  Водоворот знаний в Кодовороте 🤿 Погружайся в мир лучших видео уроков по программированию. Каждый день на канале выходит полезный контент. Кодируй своё будущее вместе с нами! ⛓ Подпишись

Дизайн в FIGMA с нуля. Бесплатный курс + портфолио Онлайн-программа с наставником и чатом. Дизайн от профессионалов. Доступ 0 руб. Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

#Medium Задача: 113. Path Sum II Дан корень бинарного дерева и целое число targetSum. Верните все пути от корня до листа, где сумма значений узлов в пути равна targetSum. Каждый путь должен быть возвращён как список значений узлов, а не ссылок на узлы. Путь от корня до листа — это путь, начинающийся от корня и заканчивающийся на любом листовом узле. Лист — это узел без детей. Пример:

Input: root = [5,4,8,11,null,13,4,7,2,null,null,5,1], targetSum = 22
Output: [[5,4,11,2],[5,8,4,5]]
Explanation: There are two paths whose sum equals targetSum:
5 + 4 + 11 + 2 = 22
5 + 8 + 4 + 5 = 22

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Определение функции recurseTree: Функция принимает текущий узел (node), оставшуюся сумму (remainingSum), которая необходима для продолжения поиска вниз по дереву, и список узлов (pathNodes), который содержит все узлы, встреченные до текущего момента на данной ветке. 2️⃣Проверка условий: На каждом шаге проверяется, равна ли оставшаяся сумма значению текущего узла. Если это так и текущий узел является листом, текущий путь (pathNodes) добавляется в итоговый список путей, который должен быть возвращен. 3️⃣Обработка всех ветвей: Учитывая, что значения узлов могут быть отрицательными, необходимо исследовать все ветви дерева до самых листьев, независимо от текущей суммы по пути. 😎 Решение:

class TreeNode:
    def __init__(self, x: int) -> None:
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None


class Solution:

    def recurseTree(
        self,
        node: TreeNode,
        remainingSum: int,
        pathNodes: List[int],
        pathsList: List[List[int]],
    ) -> None:

        if not node:
            return

        pathNodes.append(node.val)

        if remainingSum == node.val and not node.left and not node.right:
            pathsList.append(list(pathNodes))
        else:
            self.recurseTree(
                node.left, remainingSum - node.val, pathNodes, pathsList
            )
            self.recurseTree(
                node.right, remainingSum - node.val, pathNodes, pathsList
            )

        pathNodes.pop()

    def pathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> List[List[int]]:
        pathsList = []
        self.recurseTree(root, sum, [], pathsList)
        return pathsList

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ 🔒 База собесов | 🔒 База тестовых