Python | LeetCode

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: 130. Surrounded Regions Вам дана матрица размером m на n, которая содержит буквы 'X' и 'O'. Захватите регионы, которые окружены: Соединение: Ячейка соединена с соседними ячейками по горизонтали или вертикали. Регион: Для формирования региона соедините каждую ячейку 'O'. Окружение: Регион окружён ячейками 'X', если можно соединить регион с ячейками 'X', и ни одна из ячеек региона не находится на краю доски. Окруженный регион захватывается путём замены всех 'O' на 'X' в исходной матрице. Пример:

Input: board = [["X"]]

Output: [["X"]]

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Выбор начальных ячеек и инициация DFS: Начинаем с выбора всех ячеек, расположенных на границах доски. Затем, начиная с каждой выбранной ячейки на границе, выполняем обход в глубину (DFS). 2️⃣Логика и выполнение DFS: Если ячейка на границе оказывается 'O', это означает, что эта ячейка "жива", вместе с другими ячейками 'O', соединёнными с этой граничной ячейкой. Две ячейки считаются соединёнными, если между ними существует путь, состоящий только из букв 'O'. Цель нашего обхода DFS будет заключаться в том, чтобы отметить все такие связанные ячейки 'O', которые исходят из границы, каким-либо отличительным символом, например, 'E'. 3️⃣Классификация и финальная обработка ячеек: После обхода всех граничных ячеек мы получаем три типа ячеек: Ячейки с буквой 'X': эти ячейки можно считать стеной. Ячейки с буквой 'O': эти ячейки не затрагиваются в нашем обходе DFS, то есть они не имеют соединения с границей, следовательно, они захвачены. Эти ячейки следует заменить на букву 'X'. Ячейки с буквой 'E': это ячейки, отмеченные в ходе нашего обхода DFS, то есть ячейки, имеющие хотя бы одно соединение с границами, следовательно, они не захвачены. В результате мы должны вернуть этим ячейкам их исходную букву 'O'. 😎 Решение:

class Solution(object):
    def solve(self, board: List[List[str]]) -> None:
        if not board or not board[0]:
            return

        self.ROWS = len(board)
        self.COLS = len(board[0])

        from itertools import product
        borders = list(product(range(self.ROWS), [0, self.COLS - 1])) + list(
            product([0, self.ROWS - 1], range(self.COLS))
        )

        for row, col in borders:
            self.DFS(board, row, col)

        for r in range(self.ROWS):
            for c in range(self.COLS):
                if board[r][c] == "O":
                    board[r][c] = "X"
                elif board[r][c] == "E":
                    board[r][c] = "O"

    def DFS(self, board: List[List[str]], row: int, col: int) -> None:
        if board[row][col] != "O":
            return
        board[row][col] = "E"
        if col < self.COLS - 1:
            self.DFS(board, row, col + 1)
        if row < self.ROWS - 1:
            self.DFS(board, row + 1, col)
        if col > 0:
            self.DFS(board, row, col - 1)
        if row > 0:
            self.DFS(board, row - 1, col)

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

Бесплатное обучение IT-профессиям! Базовые знания и практические задания для новичков. Учитесь на практике. Выберите свой путь в IT! Узнать больше #реклама 16+ free.skillfactory.ru О рекламодателе

#Medium Задача: 129. Sum Root to Leaf Numbers Вам дан корень бинарного дерева, содержащего только цифры от 0 до 9. Каждый путь от корня до листа в дереве представляет собой число. Например, путь от корня до листа 1 -> 2 -> 3 представляет число 123. Верните общую сумму всех чисел от корня до листа. Тестовые случаи созданы таким образом, что ответ поместится в 32-битное целое число. Листовой узел — это узел без детей. Пример:

Input: root = [1,2,3]
Output: 25
Explanation:
The root-to-leaf path 1->2 represents the number 12.
The root-to-leaf path 1->3 represents the number 13.
Therefore, sum = 12 + 13 = 25.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализация: Создайте переменные для хранения суммы чисел (rootToLeaf) и текущего числа (currNumber), а также стек для обхода дерева, начиная с корневого узла. 2️⃣Обход дерева: Используйте стек для глубинного обхода дерева (DFS), обновляя currNumber путём умножения на 10 и добавления значения узла. Для каждого листа добавляйте currNumber к rootToLeaf. 3️⃣Возвращение результата: По завершении обхода всех узлов возвращайте rootToLeaf, содержащую сумму всех чисел от корня до листьев дерева. 😎 Решение:

class Solution:
    def sumNumbers(self, root: TreeNode) -> int:
        root_to_leaf = curr_number = 0

        while root:
            if root.left:
                predecessor = root.left
                steps = 1
                while predecessor.right and predecessor.right is not root:
                    predecessor = predecessor.right
                    steps += 1

                if predecessor.right is None:
                    curr_number = curr_number * 10 + root.val
                    predecessor.right = root
                    root = root.left
                else:
                    if predecessor.left is None:
                        root_to_leaf += curr_number
                    for _ in range(steps):
                        curr_number //= 10
                    predecessor.right = None
                    root = root.right
            else:
                curr_number = curr_number * 10 + root.val
                if root.right is None:
                    root_to_leaf += curr_number
                root = root.right

        return root_to_leaf

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

ТОП-4 Курса по Data Science Tutortop — маркетплейс курсов №1 по количеству школ-партнеров, курсов и реальных отзывов студентов. 🎓Освойте продвинутую математику с самых азов 💻Научитесь создавать ML-модели и работать с нейронными сетями ✅Получите реальный опыт на практических проектах 🏠Начните работать удаленно 💰Подарок в конце подборки! Выбрать #реклама 16+ tutortop.ru О рекламодателе

#Hard Задача: 127. Word Ladder Секвенция трансформации от слова beginWord к слову endWord с использованием словаря wordList представляет собой последовательность слов beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk, при которой: Каждая пара соседних слов отличается ровно одной буквой. Каждый элемент si для 1 <= i <= k присутствует в wordList. Отметим, что beginWord не обязан быть в wordList. sk равно endWord. Для двух слов, beginWord и endWord, и словаря wordList, верните количество слов в кратчайшей секвенции трансформации от beginWord к endWord, или 0, если такая секвенция не существует. Пример:

Input: beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
Output: 5
Explanation: One shortest transformation sequence is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> cog", which is 5 words long.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Препроцессинг списка слов: Осуществите препроцессинг заданного списка слов (wordList), чтобы найти все возможные промежуточные состояния слов. Сохраните эти состояния в словаре, где ключом будет промежуточное слово, а значением — список слов, имеющих то же промежуточное состояние. 2️⃣Использование очереди для обхода: Поместите в очередь кортеж, содержащий beginWord и число 1, где 1 обозначает уровень узла. Вам нужно вернуть уровень узла endWord, так как он будет представлять длину кратчайшей последовательности преобразования. Используйте словарь посещений, чтобы избежать циклов. 3️⃣Поиск кратчайшего пути через BFS (обход в ширину): Пока в очереди есть элементы, получите первый элемент очереди. Для каждого слова определите все промежуточные преобразования и проверьте, не являются ли эти преобразования также преобразованиями других слов из списка. Для каждого найденного слова, которое имеет общее промежуточное состояние с текущим словом, добавьте в очередь пару (слово, уровень + 1), где уровень — это уровень текущего слова. Если вы достигли искомого слова, его уровень покажет длину кратчайшей последовательности преобразования. 😎 Решение:

from collections import defaultdict, deque
from typing import List

class Solution:
    def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:
        if endWord not in wordList or not endWord or not beginWord or not wordList:
            return 0

        L = len(beginWord)
        all_combo_dict = defaultdict(list)
        for word in wordList:
            for i in range(L):
                all_combo_dict[word[:i] + "*" + word[i + 1:]].append(word)

        queue = deque([(beginWord, 1)])
        visited = {beginWord: True}
        while queue:
            current_word, level = queue.popleft()
            for i in range(L):
                intermediate_word = current_word[:i] + "*" + current_word[i + 1:]
                for word in all_combo_dict[intermediate_word]:
                    if word == endWord:
                        return level + 1
                    if word not in visited:
                        visited[word] = True
                        queue.append((word, level + 1))
                all_combo_dict[intermediate_word] = []
        return 0

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

Реклама для бизнеса любого уровня в Яндекс Директе Создайте эффективную рекламную кампанию с алгоритмами Яндекс Директа 👌 Начните прямо сейчас ⚡ Зарегистрироваться #реклама direct.yandex.ru О рекламодателе

#Hard Задача: 126.Word Ladder II Последовательность преобразований от слова beginWord до слова endWord с использованием словаря wordList — это последовательность слов beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk, для которой выполняются следующие условия: Каждая пара соседних слов отличается ровно одной буквой. Каждое si для 1 <= i <= k находится в wordList. Отметим, что beginWord не обязательно должно быть в wordList. sk == endWord. Для двух слов, beginWord и endWord, и словаря wordList, вернуть все самые короткие последовательности преобразований от beginWord до endWord или пустой список, если такая последовательность не существует. Каждая последовательность должна возвращаться в виде списка слов [beginWord, s1, s2, ..., sk]. Пример:

Input: beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
Output: [["hit","hot","dot","dog","cog"],["hit","hot","lot","log","cog"]]
Explanation: There are 2 shortest transformation sequences:
"hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog"
"hit" -> "hot" -> "lot" -> "log" -> "cog"

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Сохранение слов из списка слов (wordList) в хэш-таблицу (unordered set) для эффективного удаления слов в процессе поиска в ширину (BFS). 2️⃣Выполнение BFS, добавление связей в список смежности (adjList). После завершения уровня удалять посещенные слова из wordList. 3️⃣Начать с beginWord и отслеживать текущий путь как currPath, просматривать все возможные пути, и когда путь ведет к endWord, сохранять путь в shortestPaths. 😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.adjList = {}
        self.currPath = []
        self.shortestPaths = []

    def findNeighbors(self, word, wordSet):
        neighbors = []
        charList = list(word)
        for i in range(len(charList)):
            oldChar = charList[i]
            for c in "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz":
                if c != oldChar:
                    charList[i] = c
                    newWord = "".join(charList)
                    if newWord in wordSet:
                        neighbors.append(newWord)
            charList[i] = oldChar
        return neighbors

    def backtrack(self, source, destination):
        if source == destination:
            self.shortestPaths.append(self.currPath[::-1])

        for neighbor in self.adjList.get(source, []):
            self.currPath.append(neighbor)
            self.backtrack(neighbor, destination)
            self.currPath.pop()

    def bfs(self, beginWord, endWord, wordSet):
        q = deque([beginWord])
        wordSet.discard(beginWord)
        isEnqueued = {beginWord: True}
        
        while q:
            visited = []
            for _ in range(len(q)):
                currWord = q.popleft()
                neighbors = self.findNeighbors(currWord, wordSet)
                for neighbor in neighbors:
                    if neighbor not in isEnqueued:
                        q.append(neighbor)
                        isEnqueued[neighbor] = True
                        self.adjList[neighbor] = []
                    self.adjList[neighbor].append(currWord)
                    visited.append(neighbor)
            
            for word in visited:
                wordSet.discard(word)

    def findLadders(self, beginWord, endWord, wordList):
        wordSet = set(wordList)
        self.bfs(beginWord, endWord, wordSet)
        self.currPath = [endWord]
        self.backtrack(endWord, beginWord)
        return self.shortestPaths

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

Ведем набор учеников 3-10 классов на новый учебный год! Московская школа программистов - это не курсы, а школа с государственной лицензией, которая обучает детей IT с 2001 года. Мы сотрудничаем с МФТИ, НИУ ВШЭ, Яндекс и Физтехпарк Что получит ребенок, в результате обучения: - Участие и победы в олимпиадах всероссийского и международного уровня - Поступление в престижные технические вузы России и работу в известных IT-компаниях: Apple, Google, Yandex, Nvidia и других - Практику на реальных IT-проектах - Усидчивость, целеустремленность и умение работать в команде - Сдача ЕГЭ/ОГЭ на высокие баллы Сейчас идет набор в виртуальный класс. В этом формате, дети в небольших группах обучаются с преподавателем онлайн в реальном времени. Эффективно как очно. Позаботьтесь о том, чтобы ребенок стал востребованным IT-специалистом! Зарегистрироваться #реклама vc.informatics.ru О рекламодателе

#easy Задача: 125. Valid Palindrome Фраза является палиндромом, если после преобразования всех заглавных букв в строчные и удаления всех неалфавитно-цифровых символов она читается одинаково как слева направо, так и справа налево. Алфавитно-цифровые символы включают в себя буквы и цифры. Для данной строки s верните true, если она является палиндромом, и false в противном случае. Пример:

Input: s = "A man, a plan, a canal: Panama"
Output: true
Explanation: "amanaplanacanalpanama" is a palindrome.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Поскольку входная строка содержит символы, которые нам нужно игнорировать при проверке на палиндром, становится трудно определить реальную середину нашего палиндромического ввода. 2️⃣Вместо того, чтобы двигаться от середины наружу, мы можем двигаться внутрь к середине! Если начать перемещаться внутрь, с обоих концов входной строки, мы можем ожидать увидеть те же символы в том же порядке. 3️⃣Результирующий алгоритм прост: 1. Установите два указателя, один на каждом конце входной строки. 2. Если ввод является палиндромом, оба указателя должны указывать на эквивалентные символы в любой момент времени. 3. Если это условие не выполняется в какой-либо момент времени, мы прерываемся и возвращаемся раньше. 4. Мы можем просто игнорировать неалфавитно-цифровые символы, продолжая двигаться дальше. 5. Продолжайте перемещение внутрь, пока указатели не встретятся в середине. 😎 Решение:

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

        i, j = 0, len(s) - 1

        while i < j:
            while i < j and not s[i].isalnum():
                i += 1
            while i < j and not s[j].isalnum():
                j -= 1

            if s[i].lower() != s[j].lower():
                return False

            i += 1
            j -= 1

        return True

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

Начните обучение в магистратуре в Центральном университете уже на 3-м курсе бакалавриата! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Учебу реально совместить с последними курсами бакалавриата или действующей работой. Обучение занимает 20 часов в неделю в вечернее время в первый год, а занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии. Обучение в университете построено по принципам ИТ-компаний, со средой, способствующей росту и развитию. У каждого студента будет: - личный ментор по траектории обучения; - доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; - опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения; - диплом гособразца. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzqwqkG5y Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

Jobski - твой помощник при поиске работы в IT Сервис индивидуально подбирает вакансии, учитывая ваш опыт, навыки и стек технологий. Узнать больше #реклама jobski.ru О рекламодателе

#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.