Python | LeetCode

Защитите мобильные устройства сотрудников Kaspersky Secure Mobility Management обеспечивает защиту вашего бизнеса от вредоносных ПО, фишинга и веб-угроз на телефонах сотрудников. Управляйте безопасностью через единую консоль, контролируйте приложения и защищайте корпоративные данные. Подробнее на нашем сайте. Узнать больше #реклама 16+ go.kaspersky.com О рекламодателе

#medium Задача: 210. Course Schedule II Всего есть numCourses курсов, которые вы должны пройти, пронумерованных от 0 до numCourses - 1. Вам дан массив prerequisites, где prerequisites[i] = [ai, bi] указывает на то, что вы должны сначала пройти курс bi, если хотите взять курс ai. Например, пара [0, 1] указывает на то, что для прохождения курса 0 сначала нужно пройти курс 1. Верните порядок курсов, которые вы должны пройти, чтобы завершить все курсы. Если существует несколько правильных ответов, верните любой из них. Если невозможно завершить все курсы, верните пустой массив. Пример 1:

Input: numCourses = 4, prerequisites = [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
Output: [0,2,1,3]
Объяснение: Всего есть 4 курса, которые нужно пройти. Чтобы взять курс 3, вы должны завершить оба курса 1 и 2. Оба курса 1 и 2 должны быть взяты после того, как вы завершите курс 0.
Таким образом, один из правильных порядков курсов — [0,1,2,3]. Другой правильный порядок — [0,2,1,3].

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣ Инициализация и построение графа: Инициализируйте стек S, который будет содержать топологически отсортированный порядок курсов в нашем графе. Постройте список смежности, используя пары ребер, указанные на входе. Важно отметить, что пара вида [a, b] указывает на то, что курс b должен быть пройден, чтобы взять курс a. Это подразумевает ребро вида b ➔ a. Учтите это при реализации алгоритма. 2️⃣ Запуск поиска в глубину (DFS): Для каждого узла в нашем графе выполните поиск в глубину (DFS), если этот узел еще не был посещен во время DFS другого узла. Предположим, что мы выполняем поиск в глубину для узла N. Рекурсивно обойдите всех соседей узла N, которые еще не были обработаны. 3️⃣ Обработка узлов и возвращение результата: После обработки всех соседей добавьте узел N в стек. Мы используем стек для моделирования необходимого порядка. Когда мы добавляем узел N в стек, все узлы, которые требуют узел N в качестве предшественника (среди других), уже будут в стеке. После обработки всех узлов просто верните узлы в порядке их присутствия в стеке от вершины до основания. 😎 Решение:

from collections import defaultdict

class Solution:
    WHITE = 1
    GRAY = 2
    BLACK = 3

    def findOrder(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]:
        adj_list = defaultdict(list)
        for dest, src in prerequisites:
            adj_list[src].append(dest)

        topological_sorted_order = []
        is_possible = True
        color = {k: Solution.WHITE for k in range(numCourses)}

        def dfs(node: int) -> None:
            nonlocal is_possible
            if not is_possible:
                return
            color[node] = Solution.GRAY
            if node in adj_list:
                for neighbor in adj_list[node]:
                    if color[neighbor] == Solution.WHITE:
                        dfs(neighbor)
                    elif color[neighbor] == Solution.GRAY:
                        is_possible = False
            color[node] = Solution.BLACK
            topological_sorted_order.append(node)

        for vertex in range(numCourses):
            if color[vertex] == Solution.WHITE:
                dfs(vertex)

        return topological_sorted_order[::-1] if is_possible else []

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

Большая конференция Яндекс Рекламы на ВТБ Арене 22 октября приглашаем маркетологов и специалистов по рекламе обсудить новые технологии и рекламные тренды. Ключевые участники рынка поделятся опытом и расскажут: ✅ Как развиваться специалистам в сфере рекламы ✅ Как продвигаться и продавать в интернете ✅ Какие тренды в маркетинге появляются сейчас Вас ждут доклады на актуальные темы, конкурсы и возможности для нетворкинга. Встречаемся 22 октября на ВТБ Арене. Будем вести прямую трансляцию — вы сможете посмотреть выступления, даже если не планируете приехать лично. Конференция бесплатная, нужно только зарегистрироваться. Зарегистрироваться #реклама 16+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе

#medium Задача: 209. Minimum Size Subarray Sum Дан массив положительных целых чисел nums и положительное целое число target. Верните минимальную длину подмассива, сумма которого больше или равна target. Если такого подмассива нет, верните 0. Пример:

Input: target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
Output: 2
Explanation: The subarray [4,3] has the minimal length under the problem constraint.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализация переменных: Создайте три целочисленные переменные left, right и sumOfCurrentWindow. Переменные left и right формируют подмассив, указывая на начальные и конечные индексы текущего подмассива (или окна), а sumOfCurrentWindow хранит сумму этого окна. Инициализируйте все их значением 0. Создайте еще одну переменную res для хранения ответа на задачу. Инициализируйте ее большим целым значением. 2️⃣Итерация по массиву: Итерируйте по массиву nums с помощью right, начиная с right = 0 до nums.length - 1, увеличивая right на 1 после каждой итерации. Выполняйте следующее внутри этой итерации: Добавьте элемент с индексом right к текущему окну, увеличив sumOfCurrentWindow на nums[right]. Проверьте, если sumOfCurrentWindow >= target. Если да, у нас есть подмассив, который удовлетворяет условию. В результате, попытайтесь обновить переменную ответа res длиной этого подмассива. Выполните res = min(res, right - left + 1). Затем удалите первый элемент из этого окна, уменьшив sumOfCurrentWindow на nums[left] и увеличив left на 1. Этот шаг повторяется во внутреннем цикле, пока sumOfCurrentWindow >= target. 3️⃣Возврат результата: Текущая сумма окна теперь меньше target. Нужно добавить больше элементов в окно. В результате, увеличивается right на 1. Верните res. 😎 Решение:

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        left = 0
        right = 0
        sumOfCurrentWindow = 0
        res = float('inf')

        for right in range(0, len(nums)):
            sumOfCurrentWindow += nums[right]

            while sumOfCurrentWindow >= target:
                res = min(res, right - left + 1)
                sumOfCurrentWindow -= nums[left]
                left += 1

        return res if res != float('inf') else 0

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

Помощь в трудоустройстве в IT-сфере! По всей России объявили бесплатную программу на шестимесячное обучение по IT-cпециальностям. Запись на участие в программе продлится до конца июля, но чтобы туда попасть, нужно пройти специальный профтест. По результату тестирования сразу узнаете, какая профессия вам подойдет, и проходите ли вы на бесплатное обучение. Перейти на сайт #реклама 16+ urban-university.ru О рекламодателе

#medium Задача: 208. Implement Trie (Prefix Tree) Trie (произносится как "трай") или префиксное дерево — это древовидная структура данных, используемая для эффективного хранения и поиска ключей в наборе строк. Существует множество применений этой структуры данных, таких как автозаполнение и проверка орфографии. Реализуйте класс Trie: Trie() инициализирует объект trie. void insert(String word) вставляет строку word в trie. boolean search(String word) возвращает true, если строка word есть в trie (то есть была вставлена ранее), и false в противном случае. boolean startsWith(String prefix) возвращает true, если есть ранее вставленная строка word, которая имеет префикс prefix, и false в противном случае. Пример:

Input
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
Output
[null, null, true, false, true, null, true]

Explanation
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple");   // return True
trie.search("app");     // return False
trie.startsWith("app"); // return True
trie.insert("app");
trie.search("app");     // return True

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализация и вставка в Trie: Создайте класс Trie, который включает в себя метод insert(String word) для добавления строк в Trie. Метод insert инициализирует текущий узел как корень и проходит по каждому символу строки. Если текущий узел не содержит символа, создайте новый узел. В конце отметьте последний узел как конец слова. 2️⃣Поиск строки в Trie: Создайте метод search(String word), который использует вспомогательный метод searchPrefix(String word) для поиска строки или префикса в Trie. В методе searchPrefix начните с корневого узла и для каждого символа строки перемещайтесь к следующему узлу. Если на каком-то этапе узел не содержит текущего символа, верните null. В противном случае, в конце строки верните текущий узел. 3️⃣Проверка наличия префикса в Trie: Создайте метод startsWith(String prefix), который также использует метод searchPrefix(String prefix). Метод startsWith вызывает searchPrefix и возвращает true, если возвращаемый узел не равен null, что указывает на наличие префикса в Trie. 😎 Решение:

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.links = [None] * 26
        self.is_end = False

    def contains_key(self, ch):
        return self.links[ord(ch) - ord('a')] is not None

    def get(self, ch):
        return self.links[ord(ch) - ord('a')]

    def put(self, ch, node):
        self.links[ord(ch) - ord('a')] = node

    def set_end(self):
        self.is_end = True

    def is_end(self):
        return self.is_end


class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for ch in word:
            if not node.contains_key(ch):
                node.put(ch, TrieNode())
            node = node.get(ch)
        node.set_end()

    def search_prefix(self, word):
        node = self.root
        for ch in word:
            if node.contains_key(ch):
                node = node.get(ch)
            else:
                return None
        return node

    def search(self, word):
        node = self.search_prefix(word)
        return node is not None and node.is_end()

    def starts_with(self, prefix):
        return self.search_prefix(prefix) is not None

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

Яндекс Директ Только этой осенью Яндекс Директ добавит до 20 000 ₽ на рекламу для вашего бизнеса ⚡ Зарегистрируйтесь до 30 сентября 2024 года, чтобы участвовать в акции 💰 Узнать больше #реклама yandex.ru О рекламодателе

#medium Задача: 207. Course Schedule Всего у вас есть numCourses курсов, которые нужно пройти, пронумерованных от 0 до numCourses - 1. Вам дан массив prerequisites, где prerequisites[i] = [ai, bi] указывает на то, что вы должны сначала пройти курс bi, если хотите взять курс ai. Например, пара [0, 1] указывает на то, что для прохождения курса 0 сначала нужно пройти курс 1. Верните true, если вы можете завершить все курсы. В противном случае верните false. Пример:

Input: numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
Output: true
Explanation: There are a total of 2 courses to take. 
To take course 1 you should have finished course 0. So it is possible.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Создайте массив indegree длины n, где indegree[x] хранит количество входящих рёбер в узел x. Создайте список смежности adj, в котором adj[x] содержит все узлы с входящим ребром от узла x, то есть соседей узла x. Создайте этот список смежности, итерируя prerequisites. Для каждого prerequisites добавьте ребро от prerequisites[1] к prerequisites[0] и увеличьте indegree prerequisites[0] на 1. 2️⃣Инициализируйте очередь целых чисел q и начните алгоритм BFS, перемещаясь от листовых узлов к родительским узлам. Начните обход BFS, поместив все листовые узлы (indegree равное 0) в очередь. Создайте целочисленную переменную nodesVisited = 0 для подсчета количества посещенных узлов. 3️⃣Пока очередь не пуста: Извлеките первый узел из очереди. Увеличьте nodesVisited на 1. Для каждого соседа (узлы, которые имеют входящее ребро от узла) узла уменьшите indegree[neighbor] на 1, чтобы удалить ребро node -> neighbor. Если indegree[neighbor] == 0, это означает, что neighbor ведет себя как листовой узел, поэтому добавьте neighbor в очередь. Если количество посещенных узлов меньше общего количества узлов, то есть nodesVisited < n, верните false, так как должен быть цикл. В противном случае, если nodesVisited == numCourses, верните true. Можно сократить это до просто возвращения nodesVisited == numCourses. 😎 Решение:

class Solution:
    def canFinish(self, numCourses, prerequisites):
        indegree = [0] * numCourses
        adj = [[] for _ in range(numCourses)]

        for prerequisite in prerequisites:
            adj[prerequisite[1]].append(prerequisite[0])
            indegree[prerequisite[0]] += 1

        queue = deque()
        for i in range(numCourses):
            if indegree[i] == 0:
                queue.append(i)

        nodesVisited = 0
        while queue:
            node = queue.popleft()
            nodesVisited += 1

            for neighbor in adj[node]:
                indegree[neighbor] -= 1
                if indegree[neighbor] == 0:
                    queue.append(neighbor)

        return nodesVisited == numCourses

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

Регистрируйтесь на главную конференцию Yandex Cloud! Большая конференция Yandex Cloud для тех, кто создаёт цифровые продукты и решения. Вас ждут 5 тематических треков, 31 доклад, 50 экспертов, нетворкинг и общение. Участие бесплатное! Зарегистрироваться #реклама 16+ scale.yandex.cloud О рекламодателе

#easy Задача: 206. Reverse Linked List Дан односвязный список, разверните этот список и верните развернутый список. Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализируйте две переменные: prev как nullptr и curr как head списка. Эти переменные будут использоваться для отслеживания предыдущего и текущего узлов в процессе разворота списка. 2️⃣Пройдитесь по списку с помощью цикла: Сохраните ссылку на следующий узел curr в переменную nextTemp. Измените ссылку next текущего узла curr на prev, чтобы развернуть направление ссылки. Переместите prev на текущий узел curr и переместите curr на следующий узел nextTemp. 3️⃣После завершения цикла верните prev как новую голову развернутого списка. 😎 Решение:

class Solution:
    def reverseList(self, head: ListNode) -> ListNode:
        prev = None
        curr = head
        while curr:
            next_temp = curr.next
            curr.next = prev
            prev = curr
            curr = next_temp
            
        return prev

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

Поздравляем тех, кто закодит дальше всех 256-й день в году — ваш праздник. Отвлекитесь от задачек, тикетов и IDE, чтобы погрузиться в поздравление от инженеров инженерам. Мы в Контуре уже начали отмечать день программиста. Давайте с нами! Узнать больше #реклама tech.kontur.ru О рекламодателе

#easy Задача: 205. Isomorphic Strings Даны две строки s и t, определите, являются ли они изоморфными. Две строки s и t являются изоморфными, если символы в s могут быть заменены для получения t. Все вхождения одного символа должны быть заменены другим символом, сохраняя порядок символов. Два символа не могут отображаться в один и тот же символ, но один символ может отображаться сам на себя. Пример:

Input: s = "egg", t = "add"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Определите два словаря: mapping_s_t для отображения символов из строки s в символы строки t, и mapping_t_s для отображения символов из строки t в символы строки s. 2️⃣Итеративно пройдитесь по символам строк s и t. Для каждого символа c1 из s и соответствующего c2 из t, если c1 нет в mapping_s_t и c2 нет в mapping_t_s, добавьте соответствующие отображения; если одно из отображений существует, проверьте, соответствует ли оно ожидаемому значению. 3️⃣Если в процессе проверки какое-либо отображение неверно, верните false. Если все проверки пройдены успешно, верните true после окончания итерации по строкам. 😎 Решение:

class Solution:
    def isIsomorphic(self, s: str, t: str) -> bool:

        mapping_s_t = {}
        mapping_t_s = {}

        for c1, c2 in zip(s, t):
            if (c1 not in mapping_s_t) and (c2 not in mapping_t_s):
                mapping_s_t[c1] = c2
                mapping_t_s[c2] = c1
            elif mapping_s_t.get(c1) != c2 or mapping_t_s.get(c2) != c1:
                return False

        return True

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

#medium Задача: 204. Count Primes Дано целое число n, верните количество простых чисел, которые строго меньше n. Пример:

Input: n = 10
Output: 4
Explanation: There are 4 prime numbers less than 10, they are 2, 3, 5, 7.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Создайте список последовательных целых чисел от 2 до n: (2, 3, 4, ..., n). Пусть p будет переменной, используемой во внешнем цикле, проходящем от 2 до n. Изначально p равно 2, самому маленькому простому числу. 2️⃣Перечислите кратные числа p, считая с шагом p от pp до n и отметьте их в списке (это будут pp, pp + p, pp + 2*p и т.д.; само число p должно быть простым). Найдите наименьшее число в списке, большее p, которое не отмечено. Если такого числа нет, остановитесь. В противном случае, пусть p теперь равно этому новому числу (следующее простое) и повторите шаг 2. 3️⃣Когда алгоритм завершится, все оставшиеся числа, которые не отмечены, являются простыми. 😎 Решение:

class Solution:
    def countPrimes(self, n: int) -> int:
        if n <= 2:
            return 0
        numbers = [False, False] + [True] * (n - 2)
        for p in range(2, int(sqrt(n)) + 1):
            if numbers[p]:
                for multiple in range(p * p, n, p):
                    numbers[multiple] = False
        return sum(numbers)

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

#easy Задача: 203. Remove Linked List Elements Для заданного начала связного списка и целого числа val удалите все узлы связного списка, у которых Node.val равно val, и верните новое начало списка. Пример:

Input: head = [1,2,6,3,4,5,6], val = 6
Output: [1,2,3,4,5]

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализируйте сторожевой узел как ListNode(0) и установите его новым началом: sentinel.next = head. Инициализируйте два указателя для отслеживания текущего узла и его предшественника: curr и prev. 2️⃣Пока curr не является нулевым указателем, сравните значение текущего узла со значением для удаления. Если значения равны, удалите текущий узел: prev.next = curr.next, иначе установите предшественника равным текущему узлу. Переместитесь к следующему узлу: curr = curr.next. 3️⃣Верните sentinel.next. 😎 Решение:

class Solution:
    def removeElements(self, head: ListNode, val: int) -> ListNode:
        sentinel = ListNode(0)
        sentinel.next = head
        
        prev, curr = sentinel, head
        while curr:
            if curr.val == val:
                prev.next = curr.next
            else:
                prev = curr
            curr = curr.next
        
        return sentinel.next

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

#easy Задача: 202. Happy Number Напишите алгоритм для определения, является ли число n счастливым. Счастливое число определяется следующим образом: 1. Начинаем с любого положительного числа и заменяем его на сумму квадратов его цифр. 2. Повторяем процесс до тех пор, пока число не станет равным 1 (где оно останется), или пока оно не зациклится бесконечно, не достигая 1. 3. Числа, для которых этот процесс заканчивается на 1, являются счастливыми. 4. Верните true, если n является счастливым числом, и false, если нет. Пример:

Input: n = 19
Output: true
Explanation:
12 + 92 = 82
82 + 22 = 68
62 + 82 = 100
12 + 02 + 02 = 1

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Определите следующее число для заданного числа n. Это можно сделать, используя операции деления и взятия по модулю, чтобы последовательно извлекать цифры из числа, пока они не закончатся, затем возводить каждую извлечённую цифру в квадрат и суммировать их. Внимательно посмотрите на код для этого, "извлечение цифр по одной" — полезная техника, которую вы будете использовать для решения множества различных задач. 2️⃣Следите за цепочкой чисел и обнаруживайте, если мы вошли в цикл. Это можно сделать с помощью HashSet. Каждый раз, когда мы генерируем следующее число в цепочке, мы проверяем, есть ли оно уже в нашем HashSet. Если его нет в HashSet, мы добавляем его. Если оно уже в HashSet, это означает, что мы находимся в цикле и должны вернуть false. 3️⃣Мы используем HashSet, а не Vector, List или Array, потому что мы многократно проверяем, находятся ли числа в нём. Проверка, находится ли число в HashSet, занимает время O(1), тогда как для других структур данных это занимает время O(n). Выбор правильных структур данных — важная часть решения этих задач. 😎 Решение:

class Solution:
    def isHappy(self, n: int) -> bool:

        def get_next(n):
            total_sum = 0
            while n > 0:
                n, digit = divmod(n, 10)
                total_sum += digit**2
            return total_sum

        seen = set()
        while n != 1 and n not in seen:
            seen.add(n)
            n = get_next(n)

        return n == 1

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

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Психолог взрослого человека - канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам. ✔️ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✔️ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✔️ Как справиться с прокрастинацией? ✔️ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrov_psy и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! 👨🏻‍💻 Псс. Заходите в закреп канала - там много полезного, и даже бесплатный мини-курс. https://t.me/+_f2HiZ99wxswZGRi

#medium Задача: 201. Bitwise AND of Numbers Range Даны два целых числа left и right, которые представляют диапазон [left, right], верните побитовое И всех чисел в этом диапазоне включительно. Пример:

Input: left = 5, right = 7
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Сдвигать left и right вправо, пока они не станут равными. 2️⃣Подсчитать количество сдвигов. 3️⃣Сдвинуть left влево на количество сдвигов и вернуть результат. 😎 Решение:

class Solution:
    def rangeBitwiseAnd(self, m: int, n: int) -> int:
        shift = 0
        while m < n:
            m = m >> 1
            n = n >> 1
            shift += 1
        return m << shift

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

Методичка: как сделать онлайн-встречи эффективнее Надоело ждать коллег, которые постоянно забывают о встречах, а отсутствие повестки и потерянные договоренности мешают нормально работать? Команда МТС Линк собрала на 37 страницах полезные материалы, чек-листы и кейсы, которые помогают компаниям проводить эффективные совещания в онлайне с помощью сервиса Встречи. Из методички узнаете: - Как создать постоянную ссылку и подключаться на встречи в 2 клика, - Как делать заметки и работать с файлами, не переживая за качество связи и безопасность данных. - Как облегчает жизнь ИИ, который расшифровывает созвоны в текст и автоматически отправляет расшифровку на почту. Еще в методичке описаны 7 способов оценки текущей эффективности ваших онлайн-встреч. Получить гайд можно бесплатно на сайте. Скачать #реклама mts-link.ru О рекламодателе

#medium Задача: 200. Number of Islands Дана двумерная бинарная сетка размером m x n, представляющая карту из '1' (земля) и '0' (вода). Верните количество островов. Остров окружён водой и образуется путём соединения соседних земель горизонтально или вертикально. Можно предположить, что все четыре края сетки окружены водой. Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Линейно просканируйте двумерную карту, если узел содержит '1', то это корневой узел, который запускает поиск в глубину (DFS). 2️⃣Во время выполнения DFS каждый посещённый узел следует установить в '0', чтобы пометить его как посещённый. 3️⃣Подсчитайте количество корневых узлов, запускающих DFS. Это количество будет равно количеству островов, так как каждый DFS, начинающийся с какого-либо корня, идентифицирует остров. 😎 Решение:

class Solution:
    def numIslands(self, grid):
        if not grid:
            return 0

        num_islands = 0
        for i in range(len(grid)):
            for j in range(len(grid[0])):
                if grid[i][j] == "1":
                    self.dfs(grid, i, j)
                    num_islands += 1

        return num_islands

    def dfs(self, grid, r, c):
        if (
            r < 0
            or c < 0
            or r >= len(grid)
            or c >= len(grid[0])
            or grid[r][c] != "1"
        ):
            return
        grid[r][c] = "0"

        self.dfs(grid, r - 1, c)
        self.dfs(grid, r + 1, c)
        self.dfs(grid, r, c - 1)
        self.dfs(grid, r, c + 1)

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

🥰 Как улучшить свой код 🥰 Настрой среду, в которой ты работаешь! 🥰 Многие программисты пишут код на настройках по умолчанию - ошибка. 🥰 Не подключают плагины, которые ускорят работу и увеличат эффективность - фатальная ошибка. 👩‍💻 Канал Visual Studio Сode | Плагины сделает твою рабочую среду универсальным и мощным инструментом. 🥰 Повышай свою эффективность и подписывайся на канал Visual Studio Сode | Плагины