Python | LeetCode

Привет, ребята! У нас для вас отличные новости — на easyoffer вышло сразу несколько крупных обновлений: 1. Автоотклики на HeadHunter Снова работают в полную силу — можно смело возвращаться к активному поиску. 2. Новый раздел «Резюмейкер» Теперь вы можете быстро создавать уникальные резюме, адаптированные под каждую вакансию, и сразу добавлять сопроводительное письмо. Это заметно повышает шансы получить приглашение на собеседование. 3. База вопросов стала чище Мы навели порядок и удалили около 30% дубликатов. Ориентироваться стало проще. –––––––––––––––––– 🔥 Акция в честь обновления Пожизненный тариф easyoffer PRO — по цене одного года. Успейте до 23 июня: 👉 https://easyoffer.ru/pro –––––––––––––––––– Что дальше? В ближайшие пару недель добавим ещё два раздела: 1. Сообщество с чатами по всем профессиональным направлениям. 2. Агрегатор вакансий, чтобы поиск работы стал ещё удобнее.

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

Дистанционный колледж со специализацией «Психолог» Дистанционный колледж. Без ЕГЭ и вступительных экзаменов. Гос. диплом. Скидки до 54%. Узнать больше #реклама 16+ pr.ippss.ru О рекламодателе

Задача: 221. Maximal Square Сложность: medium Дана бинарная матрица размером m x n, заполненная 0 и 1. Найдите наибольший квадрат, содержащий только 1, и верните его площадь. Пример:

Input: matrix = [["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1","1","1","1","1"],["1","0","0","1","0"]]
Output: 4

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализировать 1D массив dp с нулями, чтобы хранить промежуточные результаты для каждого столбца, а также переменные maxsqlen для максимальной длины квадрата и prev для предыдущего значения. 2⃣Пройти по каждому элементу матрицы. Если текущий элемент равен '1', обновить dp[j] по формуле dp[j]=min(dp[j−1],prev,dp[j])+1 и обновить maxsqlen. Если текущий элемент равен '0', установить dp[j] в 0. Обновить prev на значение dp[j] перед его изменением. 3⃣По завершении пройти по всем строкам и столбцам, вернуть квадрат maxsqlen как площадь наибольшего квадрата. 😎 Решение:

class Solution:
    def maximalSquare(self, matrix):
        rows = len(matrix)
        cols = len(matrix[0]) if rows > 0 else 0
        dp = [0] * (cols + 1)
        maxsqlen = 0
        prev = 0
        for i in range(1, rows + 1):
            for j in range(1, cols + 1):
                temp = dp[j]
                if matrix[i - 1][j - 1] == "1":
                    dp[j] = min(min(dp[j - 1], prev), dp[j]) + 1
                    maxsqlen = max(maxsqlen, dp[j])
                else:
                    dp[j] = 0
                prev = temp
        return maxsqlen * maxsqlen

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Получи грант до 3,48 млн на обучение дизайну Поступай на дизайн в Центральный университет с грантом. Для учеников 10–11-х классов и СПО. Освой графический, UI/UX и продуктовый дизайн. Создавай визуальные концепты будущего. На программе студенты получают фундаментальную базу, развивают прикладные навыки, приобретают опыт работы над реальными проектами, собирают портфолио и строят связи внутри дизайн-сообщества Подать заявку #реклама 16+ cu.ru О рекламодателе

Задача: 537. Complex Number Multiplication Сложность: medium Комплексное число можно представить в виде строки в формате "real+imaginaryi", где: real — это действительная часть и является целым числом в диапазоне [-100, 100]. imaginary — это мнимая часть и является целым числом в диапазоне [-100, 100]. i^2 == -1. Даны два комплексных числа num1 и num2 в виде строк, верните строку комплексного числа, представляющую их произведение. Пример:

Input: num1 = "1+1i", num2 = "1+1i"
Output: "0+2i"
Explanation: (1 + i) * (1 + i) = 1 + i2 + 2 * i = 2i, and you need convert it to the form of 0+2i.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣ Извлечение реальной и мнимой частей: Разделите строки a и b на реальные и мнимые части, используя символы '+' и 'i'. 2⃣ Вычисление произведения: Переведите извлечённые части в целые числа. Используйте формулу для умножения комплексных чисел: (a+ib)×(x+iy)=ax−by+i(bx+ay). 3⃣ Формирование строки результата: Создайте строку в требуемом формате с реальной и мнимой частями произведения и верните её. 😎 Решение:

class Solution:
    def complexNumberMultiply(self, a: str, b: str) -> str:
        x = a.split('+')
        y = b.split('+')
        a_real = int(x[0])
        a_img = int(x[1][:-1])
        b_real = int(y[0])
        b_img = int(y[1][:-1])
        real_part = a_real * b_real - a_img * b_img
        imaginary_part = a_real * b_img + a_img * b_real
        return f"{real_part}+{imaginary_part}i"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Kaspersky Premium со скидкой до 28% Покупайте Kaspersky Premium со скидкой до 28% и получайте гарантированные ценные подарки от партнёров, а также возможность участовать в розыгрыше путешествия. Узнать больше #реклама 16+ kaspersky.ru О рекламодателе

Задача: 720. Longest Word in Dictionary Сложность: medium Если задан массив строк words, представляющих английский словарь, верните самое длинное слово из words, которое может быть построено по одному символу из других слов из words. Если существует более одного возможного ответа, верните самое длинное слово с наименьшим лексикографическим порядком. Если ответа нет, верните пустую строку. Обратите внимание, что слово должно строиться слева направо, причем каждый дополнительный символ добавляется в конец предыдущего слова. Пример:

Input: words = ["w","wo","wor","worl","world"]
Output: "world"

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Отсортируйте массив слов по длине и лексикографическому порядку. 2⃣Используйте множество для отслеживания слов, которые можно построить. 3⃣Пройдите по каждому слову в отсортированном массиве и добавьте его в множество, если все его префиксы уже существуют в множестве. 😎 Решение:

def longestWord(words):
    words.sort()
    valid_words = {""}
    longest = ""
    for word in words:
        if word[:-1] in valid_words:
            valid_words.add(word)
            if len(word) > len(longest):
                longest = word
    return longest

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Запустите рекламу в телеграм-каналах через Яндекс Директ Перфоманс-реклама в мессенджере продолжает работать: • Таргетинг по тематикам и регионам • Умный подбор каналов • Гибкие модели оплаты (CPC и CPV) Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Задача: 153. Find Minimum in Rotated Sorted Array Сложность: Medium Предположим, что массив длиной n, отсортированный в порядке возрастания, повернут от 1 до n раз. Например, массив nums = [0,1,2,4,5,6,7] может стать: [4,5,6,7,0,1,2], если он был повернут 4 раза. [0,1,2,4,5,6,7], если он был повернут 7 раз. Обратите внимание, что поворот массива [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 1 раз приводит к массиву [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]]. Для данного отсортированного и повернутого массива nums с уникальными элементами верните минимальный элемент этого массива. Вы должны написать алгоритм, который работает за время O(log n). Пример:

Input: nums = [3,4,5,1,2]
Output: 1
Explanation: The original array was [1,2,3,4,5] rotated 3 times.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Нахождение середины массива: Определите элемент, находящийся посередине массива. 2️⃣Определение направления поиска: Если элемент в середине больше первого элемента массива, это означает, что точка перегиба (минимальный элемент) находится справа от середины. Если элемент в середине меньше первого элемента массива, это указывает на то, что точка перегиба находится слева от середины. 3️⃣Остановка поиска при нахождении точки перегиба: Поиск прекращается, когда найдена точка перегиба, когда выполняется одно из двух условий: nums[mid] > nums[mid + 1] – следовательно, mid+1 является наименьшим элементом. nums[mid - 1] > nums[mid] – следовательно, mid является наименьшим элементом. 😎 Решение:

class Solution:
    def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) == 1:
            return nums[0]

        left = 0

        right = len(nums) - 1

        if nums[right] > nums[0]:
            return nums[0]
        while right >= left:
            
            mid = left + (right - left) // 2
            if nums[mid] > nums[mid + 1]:
                return nums[mid + 1]
            if nums[mid - 1] > nums[mid]:
                return nums[mid]
            if nums[mid] > nums[0]:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Хочешь начать карьеру в ИТ на оплачиваемой стажировке? Присоединяйся к ИТ-лагерю Т1 для студентов вузов технических и ИТ-специальностей. Теперь в обновлённом формате: ещё больше практики, доступ к платформам Т1, а участие — оплачивается и оформляется как стажировка. За 2,5 месяца вместе с проектной командой ты пройдешь полный цикл создания ИТ-продукта: от идеи до разработки прототипа и финальной защиты. Превратить идею в проект помогут мастер-классы, общение с экспертами и погружение в процессы Т1. Направления подготовки: ✅ ручное тестирование; ✅ прикладное администрирование (DevOps); ✅ системный анализ; ✅ фронтенд-разработка (React); ✅ бэкэнд-разработка (Java). Подай заявку до 30 июня! Старт — в июле. Узнать больше #реклама 16+ career.t1.ru О рекламодателе

Задача: 561. Array Partition Сложность: easy Дан массив целых чисел nums из 2n элементов. Разделите эти числа на n пар (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) так, чтобы сумма min(ai, bi) для всех i была максимальной. Верните максимальную сумму. Пример:

Input: nums = [1,4,3,2]
Output: 4
Explanation: All possible pairings (ignoring the ordering of elements) are:
1. (1, 4), (2, 3) -> min(1, 4) + min(2, 3) = 1 + 2 = 3
2. (1, 3), (2, 4) -> min(1, 3) + min(2, 4) = 1 + 2 = 3
3. (1, 2), (3, 4) -> min(1, 2) + min(3, 4) = 1 + 3 = 4
So the maximum possible sum is 4.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Отсортируйте массив nums в неубывающем порядке. 2⃣Итерируйте через массив, выбирая каждый второй элемент (начиная с первого). 3⃣Суммируйте выбранные элементы и верните эту сумму. 😎 Решение:

class Solution:
    def arrayPairSum(self, nums: List[int]) -> int:
        nums.sort()
        return sum(nums[i] for i in range(0, len(nums), 2))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Не грузится? Понимаем. Бесплатный мессенджер для вашей компании - Битрикс24. Личные и групповые чаты, видеозвонки, каналы и нейросеть. Всё привычно и удобно. Начните работать на бесплатном тарифе уже сейчас. Узнать больше #реклама 16+ bitrix24.ru О рекламодателе

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 знаний

Аренда VPS/VDS-сервера. Виртуальные выделенные серверы в дата-центрах уровня Tier III — 7 готовых конфигураций от 200 ₽/мес. Преимущества аренды: - Выделенные ресурсы без переплаты; - KVM-виртуализация; - Быстрые NVMe SSD; - Соответствие 152-ФЗ, PCI DSS; - Бесплатная защита от DDoS; - Управление через панель, API и Terraform; - Техподдержка 24/7. Запустите сервер за несколько минут! Попробовать #реклама 16+ selectel.ru О рекламодателе

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 знаний

Задача: 763. Partition Labels Сложность: medium Вам дана строка s. Мы хотим разбить строку на как можно больше частей так, чтобы каждая буква встречалась не более чем в одной части. Обратите внимание, что разбиение выполняется так, чтобы после конкатенации всех частей по порядку получилась строка s. Верните список целых чисел, представляющих размер этих частей. Пример:

Input: s = "ababcbacadefegdehijhklij"
Output: [9,7,8]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Создайте словарь для хранения последней позиции каждой буквы в строке. 2⃣Пройдите по строке, отслеживая максимальную позицию текущей части. 3⃣Когда текущая позиция совпадает с максимальной позицией, завершите часть и начните новую. 😎 Решение:

def partitionLabels(s):
    last_pos = {char: idx for idx, char in enumerate(s)}
    j, anchor = 0, 0
    partitions = []
    for i, char in enumerate(s):
        j = max(j, last_pos[char])
        if i == j:
            partitions.append(i - anchor + 1)
            anchor = i + 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 747. Largest Number At Least Twice of Others Сложность: easy Вам дан целочисленный массив nums, в котором наибольшее целое число уникально. Определите, является ли наибольший элемент массива по крайней мере в два раза больше всех остальных чисел в массиве. Если да, то верните индекс самого большого элемента, в противном случае верните -1. Пример:

Input: nums = [3,6,1,0]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Найдите максимальный элемент в массиве и его индекс. 2⃣Проверьте, является ли этот максимальный элемент по крайней мере в два раза больше всех остальных элементов массива. 3⃣Если условие выполняется, верните индекс максимального элемента, иначе верните -1. 😎 Решение:

def dominantIndex(nums):
    max_val = max(nums)
    max_index = nums.index(max_val)
    for num in nums:
        if num != max_val and max_val < 2 * num:
            return -1
    return max_index

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 951. Flip Equivalent Binary Trees Сложность: medium Для бинарного дерева T мы можем определить операцию переворота следующим образом: выбираем любой узел и меняем местами левое и правое дочерние поддеревья. Бинарное дерево X эквивалентно бинарному дереву Y тогда и только тогда, когда мы можем сделать X равным Y после некоторого количества операций переворота. Учитывая корни двух бинарных деревьев root1 и root2, верните true, если эти два дерева эквивалентны перевороту, или false в противном случае. Пример:

Input: root1 = [1,2,3,4,5,6,null,null,null,7,8], root2 = [1,3,2,null,6,4,5,null,null,null,null,8,7]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Если оба дерева пусты, они эквивалентны, вернуть true. Если одно дерево пустое, а другое нет, они не эквивалентны, вернуть false. 2⃣Если значения корней деревьев не совпадают, вернуть false. Проверить два условия: Левое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева. Левое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева. 3⃣Вернуть true, если выполняется хотя бы одно из этих условий. 😎 Решение:

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

def flipEquiv(root1, root2):
    if not root1 and not root2:
        return True
    if not root1 or not root2 or root1.val != root2.val:
        return False
    
    return (flipEquiv(root1.left, root2.left) and flipEquiv(root1.right, root2.right)) or \
           (flipEquiv(root1.left, root2.right) and flipEquiv(root1.right, root2.left))

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1434. Number of Ways to Wear Different Hats to Each Other Сложность: hard Дано n человек и 40 видов шляп, пронумерованных от 1 до 40. Дан двумерный целочисленный массив hats, где hats[i] — список всех шляп, предпочитаемых i-м человеком. Вернуть количество способов, которыми n человек могут носить различные шляпы друг у друга. Поскольку ответ может быть слишком большим, вернуть его по модулю 10^9 + 7. Пример:

Input: hats = [[3,4],[4,5],[5]]
Output: 1
Explanation: There is only one way to choose hats given the conditions. 
First person choose hat 3, Second person choose hat 4 and last one hat 5.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализировать переменные: n - количество людей, done = 2^n - 1, MOD = 10^9 + 7, memo - двумерный массив размером 41 * done, заполненный -1, и hatsToPeople - отображение шляп на людей. 2⃣Заполнить hatsToPeople, сопоставив каждую шляпу людям, которые её предпочитают. Реализовать функцию dp(hat, mask), которая использует мемоизацию для вычисления количества способов распределения шляп. 3⃣Вернуть результат вызова dp(1, 0), который выполняет основное вычисление количества способов распределения шляп. 😎 Решение:

class Solution:
    def numberWays(self, hats: List[List[int]]) -> int:
        MOD = 1000000007
        n = len(hats)
        hatsToPeople = {}
        for i, hatList in enumerate(hats):
            for hat in hatList:
                if hat not in hatsToPeople:
                    hatsToPeople[hat] = []
                hatsToPeople[hat].append(i)
                
        done = (1 << n) - 1
        memo = [[-1] * done for _ in range(41)]

        def dp(hat, mask):
            if mask == done:
                return 1
            if hat > 40:
                return 0
            if memo[hat][mask] != -1:
                return memo[hat][mask]
            
            ans = dp(hat + 1, mask)
            if hat in hatsToPeople:
                for person in hatsToPeople[hat]:
                    if (mask & (1 << person)) == 0:
                        ans = (ans + dp(hat + 1, mask | (1 << person))) % MOD
            
            memo[hat][mask] = ans
            return ans

        return dp(1, 0)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний