Python | LeetCode

Развивайте GameDev-индустрию в России Университет Иннополис x Skillfactory запустили онлайн-магистратуру «Управление разработкой компьютерных игр». Для вас: 📚 только те знания, навыки и задачи, с которыми вы столкнетесь в реальности 🏃‍♂️ тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны 🎓 все студенческие льготы и диплом магистра государственного образца На первом году обучения узнаете, какие методы и инструменты используют для продюсирования. Погрузитесь в технические, юридические и финансовые аспекты разработки. Второй год будете активно набираться опыта — разработаете игру в команде. Все это — в формате онлайн, без переезда и паузы в карьере. А с господдержкой стоимость обучения будет комфортной — от 390 рублей в месяц. Подать заявку #реклама 16+ new.skillfactory.ru О рекламодателе

#easy Задача: 112. Path Sum Дан корень бинарного дерева и целое число targetSum. Верните true, если в дереве существует путь от корня до листа, такой, что сумма всех значений вдоль пути равна targetSum. Лист — это узел без детей. Пример:

Input: root = [5,4,8,11,null,13,4,7,2,null,null,null,1], targetSum = 22
Output: true
Explanation: The root-to-leaf path with the target sum is shown.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализация стека: Начать с помещения в стек корневого узла и соответствующей оставшейся суммы, равной sum - root.val. 2️⃣Обработка узлов: Извлечь текущий узел из стека и вернуть True, если оставшаяся сумма равна 0 и узел является листом. 3️⃣Добавление дочерних узлов в стек: Если оставшаяся сумма не равна нулю или узел не является листом, добавить в стек дочерние узлы с соответствующими оставшимися суммами. 😎 Решение:

class Solution:
    def hasPathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> bool:
        if not root:
            return False

        de = [
            (root, sum - root.val),
        ]
        while de:
            node, curr_sum = de.pop()
            if not node.left and not node.right and curr_sum == 0:
                return True
            if node.right:
                de.append((node.right, curr_sum - node.right.val))
            if node.left:
                de.append((node.left, curr_sum - node.left.val))
        return False

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

👨‍💻 Чтобы стать более востребованным перцем в IT индустрии неплохо бы знать английский. Канал Hello Word в игровом стиле поможет улучшить твой English skill. 🤓У нас ты найдешь: 🟡 Тесты с пропуском слов 🟡 Мемы на английском 🟡 Полезные шпаргалки для изучения 😎 Расширяй свои навыки и покоряй начинай покорять западную индустрию. Испытай свои знания и попробуй пройти тест.

#easy Задача: 111. Minimum Depth of Binary Tree Дано бинарное дерево, найдите его минимальную глубину. Минимальная глубина - это количество узлов вдоль самого короткого пути от корневого узла до ближайшего листового узла. Пример:

Input: root = [3,9,20,null,null,15,7]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Мы будем использовать метод обхода в глубину (dfs) с корнем в качестве аргумента. Базовое условие рекурсии: это для узла NULL, в этом случае мы должны вернуть 0. 2️⃣Если левый ребенок корня является NULL: тогда мы должны вернуть 1 + минимальную глубину для правого ребенка корневого узла, что равно 1 + dfs(root.right). 3️⃣Если правый ребенок корня является NULL: тогда мы должны вернуть 1 + минимальную глубину для левого ребенка корневого узла, что равно 1 + dfs(root.left). Если оба ребенка не являются NULL, тогда вернуть 1 + min(dfs(root.left), dfs(root.right)). 😎 Решение:

class Solution:
    def minDepth(self, root):
        def dfs(root):
            if root is None:
                return 0
            if root.left is None:
                return 1 + dfs(root.right)
            elif root.right is None:
                return 1 + dfs(root.left)
            return 1 + min(dfs(root.left), dfs(root.right))

        return dfs(root)

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

ИИ для Расшифровки и Автопротоколирования переговоров В один клик включайте запись совещаний в онлайне или переговорке и получайте результаты обсуждений в формате расшифровки и протокола с задачами с помощью искусственного интеллекта. 1. Получение качественной расшифровки, разбитой по спикерам. 2. Выделение краткого содержания совещания, основных решений и задач в виде резюме для составления протокола. 3. Хранение информации о прошедших собраниях и их результатах в архиве с возможностью удобного поиска. Протестируйте бесплатно на своем совещании! Попробовать #реклама timelist.ru О рекламодателе

#easy Задача: 110. Balanced Binary Tree Дано бинарное дерево, определите, является ли оно сбалансированным по высоте. Пример:

Input: root = [3,9,20,null,null,15,7]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Сначала мы определяем функцию height, которая для любого узла p в дереве T возвращает: -1, если p является пустым поддеревом, т.е. null; 1 + max(height(p.left), height(p.right)) в противном случае. 2️⃣Теперь, когда у нас есть метод для определения высоты дерева, остается только сравнить высоты детей каждого узла. Дерево T с корнем r является сбалансированным тогда и только тогда, когда высоты его двух детей отличаются не более чем на 1 и поддеревья каждого ребенка также сбалансированы. 3️⃣Следовательно, мы можем сравнить высоты двух дочерних поддеревьев, а затем рекурсивно проверить каждое из них: Если root == NULL, возвращаем true. Если abs(height(root.left) - height(root.right)) > 1, возвращаем false. В противном случае возвращаем isBalanced(root.left) && isBalanced(root.right). 😎 Решение:

class Solution:
    def height(self, root: TreeNode) -> int:
        if not root:
            return -1
        return 1 + max(self.height(root.left), self.height(root.right))

    def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
        if not root:
            return True
        return (
            abs(self.height(root.left) - self.height(root.right)) < 2
            and self.isBalanced(root.left)
            and self.isBalanced(root.right)
        )

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

💸 Работа для IT'шников Выбери своё направление ⤵ 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. С/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

Такси для бизнеса. Яндекс Go Оптимизируйте свои расходы и повысьте эффективность бизнеса с Яндекс Go Узнать больше #реклама business.go.yandex О рекламодателе

#medium Задача: 109. Convert Sorted List to Binary Search Tree Дана голова односвязного списка, элементы которого отсортированы в порядке возрастания. Преобразуйте его в сбалансированное по высоте бинарное дерево поиска. Пример:

Input: head = [-10,-3,0,5,9]
Output: [0,-3,9,-10,null,5]
Explanation: One possible answer is [0,-3,9,-10,null,5], which represents the shown height balanced BST.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Поскольку нам дан односвязный список, а не массив, у нас нет прямого доступа к элементам списка по индексам. Нам нужно определить средний элемент односвязного списка. Мы можем использовать подход с двумя указателями для нахождения среднего элемента списка. В основном, у нас есть два указателя: slow_ptr и fast_ptr. slow_ptr перемещается на один узел за раз, тогда как fast_ptr перемещается на два узла за раз. К тому времени, как fast_ptr достигнет конца списка, slow_ptr окажется в середине списка. Для списка с четным количеством элементов любой из двух средних элементов может стать корнем BST. 2️⃣Как только мы находим средний элемент списка, мы отсоединяем часть списка слева от среднего элемента. Мы делаем это, сохраняя prev_ptr, который указывает на узел перед slow_ptr, т.е. prev_ptr.next = slow_ptr. Для отсоединения левой части мы просто делаем prev_ptr.next = None. 3️⃣Для создания сбалансированного по высоте BST нам нужно передать только голову связанного списка в функцию, которая преобразует его в BST. Таким образом, мы рекурсивно работаем с левой половиной списка, передавая оригинальную голову списка, и с правой половиной, передавая slow_ptr.next в качестве головы. 😎 Решение:

class Solution:

    def findMiddle(self, head: ListNode) -> ListNode:
        prevPtr = None
        slowPtr = head
        fastPtr = head
        while fastPtr and fastPtr.next:
            prevPtr = slowPtr
            slowPtr = slowPtr.next
            fastPtr = fastPtr.next.next
        if prevPtr:
            prevPtr.next = None
        return slowPtr

    def sortedListToBST(self, head: ListNode) -> TreeNode:
        if not head:
            return None
        mid = self.findMiddle(head)
        node = TreeNode(mid.val)
        if head == mid:
            return node
        node.left = self.sortedListToBST(head)
        node.right = self.sortedListToBST(mid.next)
        return node

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

Нормально стартанули: STENOY запустили свой ЖК ARTEL Не прошло и года, как говорится! Про хорошее место в 6 мин. от «Преображенской площади» и отложенный спрос с локации говорили уже не раз. Продукт до получения РНС тоже прилично проработали. ✅ В квартирографии нет раздутых площадей: от 24,9 до 90 м2. Это плюс, потому что покупателю не придется переплачивать тупо за хотелки девелопера заработать побольше. ✅ Во дворе будет атриум, зоны для общего чила со столиками и шезлонгами, места для работы со встроенными беспроводными зарядками, детские интерактивные зоны. И в целом концепт приватного двора. ✅Один из корпусов (всего 2 дома по 12-этажей на 164 квартиры) будет продаваться полностью с отделкой. Два варианта на выбор: парижские мотивы и japandi от BALCON. ⚡ Больше вводных — на официальном сайте от застроя: Перейти на сайт Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. Застройщик: ООО СЗ ЭЛЕКТРОЗАВОДСКАЯ #реклама domartel.ru О рекламодателе

#easy Задача: 108. Convert Sorted Array to Binary Search Tree Дан массив целых чисел nums, элементы которого отсортированы в порядке возрастания. Преобразуйте его в сбалансированное по высоте двоичное дерево поиска. Пример:

Input: nums = [-10,-3,0,5,9]
Output: [0,-3,9,-10,null,5]
Explanation: [0,-10,5,null,-3,null,9] is also accepted:

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализация функции помощника: Реализуйте функцию помощника helper(left, right), которая строит двоичное дерево поиска (BST) из элементов массива nums между индексами left и right. Если left > right, это означает, что элементов для построения поддерева нет, возвращаем None. 2️⃣Выбор корня и разделение массива: Выберите элемент в середине для корня: p = (left + right) // 2. Инициализируйте корень: root = TreeNode(nums[p]). 3️⃣Рекурсивное построение поддеревьев: Рекурсивно стройте левое поддерево: root.left = helper(left, p - 1). Рекурсивно стройте правое поддерево: root.right = helper(p + 1, right). В качестве результата возвращайте helper(0, len(nums) - 1), начиная с корня дерева. 😎 Решение:

class Solution:
    def sortedArrayToBST(self, nums):
        def helper(left, right):
            if left > right:
                return None

            p = (left + right) // 2
            root = TreeNode(nums[p])
            root.left = helper(left, p - 1)
            root.right = helper(p + 1, right)
            return root

        return helper(0, len(nums) - 1)

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

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

#medium Задача: 107. Binary Tree Level Order Traversal II Дан корень бинарного дерева. Верните обход значений узлов снизу вверх по уровням (то есть слева направо, уровень за уровнем, от листа к корню). Пример:

Input: root = [3,9,20,null,null,15,7]
Output: [[15,7],[9,20],[3]]

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализируйте список вывода levels. Длина этого списка определяет, какой уровень в данный момент обновляется. Вам следует сравнить этот уровень len(levels) с уровнем узла level, чтобы убедиться, что вы добавляете узел на правильный уровень. Если вы все еще находитесь на предыдущем уровне, добавьте новый уровень, вставив новый список в levels. 2️⃣Добавьте значение узла в последний уровень в levels. 3️⃣Рекурсивно обработайте дочерние узлы, если они не равны None, используя функцию helper(node.left / node.right, level + 1). 😎 Решение:

class Solution:
    def levelOrderBottom(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
        levels = []
        if not root:
            return levels

        def helper(node: Optional[TreeNode], level: int) -> None:
            if len(levels) == level:
                levels.append([])

            levels[level].append(node.val)

            if node.left:
                helper(node.left, level + 1)
            if node.right:
                helper(node.right, level + 1)

        helper(root, 0)
        return levels[::-1]

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

🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥 Выбери своё направление: 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. С/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

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

10$ за техническое собеседование на английском языке: 1. Отправьте запись технического собеседования на английском языке файлом на этот аккаунт 2. Добавьте ссылку на вакансию или пришлите название компании и должность 3. Напишите номер кошелка USDT (Tether) на который отправить 10$ 🛡 Важно: – Запись будет использована только для сбора данных о вопросах – Вы останетесь анонимны – Запись нигде не будет опубликована 🤝 Условия: – Внятный звук, различимая речь – Допустимые профессии: • Любые программисты • DevOps • Тестировщики • Дата сайнтисты • Бизнес/Системные аналитики • Прожекты/Продукты • UX/UI и продукт дизайнеры

📚 Здесь собраны все вопросы, которые могут спросить на собеседовании. Теперь можно легко получить оффер, подготовившись к самым популярным вопросам. Просто выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScrtipt / Frontend 3. Java 4. Тестировщик 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. С/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

#medium Задача: 106. Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal Даны два массива целых чисел: inorder и postorder, где inorder — это массив обхода в глубину бинарного дерева слева направо, а postorder — это массив обхода в глубину после обработки всех потомков узла. Постройте и верните соответствующее бинарное дерево. Пример:

Input: inorder = [9,3,15,20,7], postorder = [9,15,7,20,3]
Output: [3,9,20,null,null,15,7]

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Создайте хэш-таблицу (hashmap) для хранения соответствия значений и их индексов в массиве обхода inorder. 2️⃣Определите вспомогательную функцию helper, которая принимает границы левой и правой части текущего поддерева в массиве inorder. Эти границы используются для проверки, пусто ли поддерево. Если левая граница больше правой (in_left > in_right), то поддерево пустое и функция возвращает None. 3️⃣Выберите последний элемент в массиве обхода postorder в качестве корня. Значение корня имеет индекс index в обходе inorder. Элементы от in_left до index - 1 принадлежат левому поддереву, а элементы от index + 1 до in_right — правому поддереву. Согласно логике обхода postorder, сначала рекурсивно строится правое поддерево helper(index + 1, in_right), а затем левое поддерево helper(in_left, index - 1). Возвращается корень. 😎 Решение:

class Solution:
    def buildTree(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) -> TreeNode:
        def helper(in_left: int, in_right: int) -> TreeNode:
            if in_left > in_right:
                return None

            val = postorder.pop()
            root = TreeNode(val)

            index = idx_map[val]

            root.right = helper(index + 1, in_right)
            root.left = helper(in_left, index - 1)
            return root

        idx_map = {val: idx for idx, val in enumerate(inorder)}
        return helper(0, len(inorder) - 1)

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

Ламповый канал анонимного айтишника, который работает на двух работах, пишет свой проект и при этом не сошел с ума, почти... @blogach

#medium Задача: 105. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal Даны два массива целых чисел: preorder и inorder, где preorder — это результат преордер обхода бинарного дерева, а inorder — результат инордер обхода того же дерева. Постройте и верните бинарное дерево. Пример:

Input: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
Output: [3,9,20,null,null,15,7]

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Создайте хеш-таблицу для записи соотношения значений и их индексов в массиве inorder, чтобы можно было быстро найти позицию корня. 2️⃣Инициализируйте переменную целочисленного типа preorderIndex для отслеживания элемента, который будет использоваться для создания корня. Реализуйте рекурсивную функцию arrayToTree, которая принимает диапазон массива inorder и возвращает построенное бинарное дерево: Если диапазон пуст, возвращается null; Инициализируйте корень элементом preorder[preorderIndex], затем увеличьте preorderIndex; Рекурсивно используйте левую и правую части массива inorder для построения левого и правого поддеревьев. 3️⃣Просто вызовите функцию рекурсии с полным диапазоном массива inorder. 😎 Решение:

class Solution:
    def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> TreeNode:

        def array_to_tree(left, right):
            nonlocal preorder_index
            if left > right:
                return None

            root_value = preorder[preorder_index]
            root = TreeNode(root_value)

            preorder_index += 1

            root.left = array_to_tree(left, inorder_index_map[root_value] - 1)
            root.right = array_to_tree(inorder_index_map[root_value] + 1, right)

            return root

        preorder_index = 0
        inorder_index_map = {}
        for index, value in enumerate(inorder):
            inorder_index_map[value] = index

        return array_to_tree(0, len(preorder) - 1)

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