Python | LeetCode

Бесплатный курс по дизайну: веб, графический и UX/UI Научись создавать дизайн сайтов и приложений, инфографику для карточек на маркетплейсах и работать в Figma! Студенты курса в среднем зарабатывают от 68 000 ₽ уже во время обучения💰 Этот курс для тебя, если ты: ✅ мечтаешь о новой профессии в digital, но не знаешь, с чего начать; ✅ чувствуешь, что хочешь большего — свободы, самореализации, творчества; ✅ полный новичок и хочешь систему, а не хаос; ✅ хочешь начать зарабатывать удалённо. Зарегистрироваться #реклама 16+ ydaev.ru О рекламодателе

Задача: 1125. Smallest Sufficient Team Сложность: hard В проекте у вас есть список необходимых навыков req_skills и список людей. i-й человек people[i] содержит список навыков, которыми обладает этот человек. Рассмотрим достаточную команду: набор людей, такой что для каждого необходимого навыка из req_skills, есть по крайней мере один человек в команде, который обладает этим навыком. Мы можем представить эти команды индексами каждого человека. Например, команда = [0, 1, 3] представляет людей с навыками people[0], people[1] и people[3]. Верните любую достаточную команду наименьшего возможного размера, представленную индексами каждого человека. Вы можете вернуть ответ в любом порядке. Гарантируется, что ответ существует. Пример:

Input: req_skills = ["algorithms","math","java","reactjs","csharp","aws"],
people = [["algorithms","math","java"],["algorithms","math","reactjs"],
["java","csharp","aws"],["reactjs","csharp"],["csharp","math"],["aws","java"]]
Output: [1,2]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализация и создание масок навыков: Определите количество людей n и количество необходимых навыков m. Создайте хэш-таблицу skillId, чтобы сопоставить каждому навыку уникальный индекс. Создайте массив skillsMaskOfPerson, который будет содержать битовые маски навыков для каждого человека. 2⃣Динамическое программирование (DP): Создайте массив dp размера 2^m и заполните его значениями (1 << n) - 1. Установите dp[0] в 0 (базовый случай). Для каждого skillsMask от 1 до 2^m - 1: - для каждого человека i: - вычислите smallerSkillsMask как skillsMask & ~skillsMaskOfPerson[i]. - если smallerSkillsMask отличается от skillsMask, обновите dp[skillsMask], если новая команда лучше (имеет меньше установленных битов). 3⃣Формирование ответа: Извлеките ответ из dp и верните массив индексов людей, составляющих минимальную достаточную команду. 😎 Решение:

class Solution:
    def smallestSufficientTeam(self, req_skills: List[str], people: List[List[str]]) -> List[int]:
        n = len(people)
        m = len(req_skills)
        skillId = {skill: i for i, skill in enumerate(req_skills)}
        skillsMaskOfPerson = [0] * n
        for i in range(n):
            for skill in people[i]:
                if skill in skillId:
                    skillsMaskOfPerson[i] |= 1 << skillId[skill]
        
        dp = [(1 << n) - 1] * (1 << m)
        dp[0] = 0
        for skillsMask in range(1, 1 << m):
            for i in range(n):
                smallerSkillsMask = skillsMask & ~skillsMaskOfPerson[i]
                if smallerSkillsMask != skillsMask:
                    peopleMask = dp[smallerSkillsMask] | (1 << i)
                    if bin(peopleMask).count('1') < bin(dp[skillsMask]).count('1'):
                        dp[skillsMask] = peopleMask
        
        answerMask = dp[(1 << m) - 1]
        return [i for i in range(n) if (answerMask >> i) & 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Курс "Дизайн карточек для WB и Ozon". Бесплатно и с нуля Дизайнер карточек для маркетплейсов — востребованная и доходная профессия 💰 Научись ей бесплатно! - Бесплатный доступ - Разбор ДЗ от наставника - Мощные кейсы в портфолио Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

📺 База 1000+ реальных собеседований На программиста, тестировщика, аналитика, проджекта и другие IT профы. Есть собесы от ведущих компаний: Сбер, Яндекс, ВТБ, Тинькофф, Озон, Wildberries и т.д. 🎯 Переходи по ссылке и присоединяйся к базе, чтобы прокачать свои шансы на успешное трудоустройство!

Задача: 1089. Duplicate Zeros Сложность: easy Дан массив целых чисел фиксированной длины arr, дублируйте каждое вхождение нуля, сдвигая оставшиеся элементы вправо. Учтите, что элементы за пределами длины исходного массива не записываются. Внесите указанные изменения в массив на месте и ничего не возвращайте. Пример:

Input: arr = [1,0,2,3,0,4,5,0]
Output: [1,0,0,2,3,0,0,4]
Explanation: After calling your function, the input array is modified to: [1,0,0,2,3,0,0,4]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Найдите количество нулей, которые будут продублированы, назовем это possible_dups. Необходимо убедиться, что мы не считаем нули, которые будут отброшены, так как отброшенные нули не будут частью итогового массива. Количество possible_dups даст нам количество элементов, которые будут отброшены из исходного массива. В любой момент времени length_ - possible_dups — это количество элементов, которые будут включены в итоговый массив. 2⃣Обработайте крайний случай для нуля, находящегося на границе оставшихся элементов. Будьте особенно внимательны при дублировании нулей в оставшемся массиве. Следует учитывать, лежит ли ноль на границе. Этот ноль может быть учтен с возможными дубликатами или может быть просто включен в оставшиеся элементы, когда не осталось места для его дубликата. Если он является частью possible_dups, мы хотим его дублировать, в противном случае — нет. 3⃣Итерируйте массив с конца и копируйте ненулевой элемент один раз, а нулевой элемент дважды. Когда мы говорим об отбрасывании лишних элементов, это означает, что мы начинаем с левой стороны лишних элементов и начинаем перезаписывать их новыми значениями, в конечном итоге сдвигая оставшиеся элементы вправо и создавая пространство для всех дублированных элементов в массиве. 😎 Решение:

class Solution:
    def duplicateZeros(self, arr: List[int]) -> None:
        possibleDups = 0
        length_ = len(arr) - 1

        for left in range(length_ + 1):
            if left > length_ - possibleDups:
                break
            if arr[left] == 0:
                if left == length_ - possibleDups:
                    arr[length_] = 0
                    length_ -= 1
                    break
                possibleDups += 1

        last = length_ - possibleDups

        for i in range(last, -1, -1):
            if arr[i] == 0:
                arr[i + possibleDups] = 0
                possibleDups -= 1
                arr[i + possibleDups] = 0
            else:
                arr[i + possibleDups] = arr[i]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Гайд для РОПов по проведению эффективных вебинаров Как руководителям отделов продаж увеличить количество успешных сделок при том же объеме лидов с помощью вебинаров? Гайд от МТС Линк по обучающим вебинарам для отделов продаж. ✅ В гайде: - Как эффективнее прокачивать скиллы менеджеров и закрывать больше сделок за меньшие сроки; - Как организовать тренинг так, чтобы участники действительно подключились и дошли до финального модуля; - Как выявить слабого менеджера и улучшить его показатели; - Как сэкономить время на организации вебинара и пригласить всех участников в 2 клика. Бонус внутри: 5 прикладных советов по контролю внимания участников во время вебинара ✨ Скачайте гайд бесплатно по ссылке Скачать #реклама 16+ mts-link.ru О рекламодателе

Задача: 372. Super Pow Сложность: medium Ваша задача — вычислить а^b mod 1337, где a - положительное число, а b - чрезвычайно большое положительное целое число, заданное в виде массива. Пример:

Input: a = 2, b = [3]
Output: 8

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Разделите задачу на более мелкие задачи: вычислите a^b mod 1337, используя свойства модульной арифметики и степенной функции. Разделите большой показатель b на меньшие части, чтобы обрабатывать их по очереди. 2⃣Используйте метод быстрого возведения в степень (pow) для эффективного вычисления больших степеней с модулем 1337. 3⃣Объедините результаты для каждой части показателя b, используя свойства модульной арифметики: (a^b) % 1337 = ((a^(b1)) % 1337 * (a^(b2)) % 1337 * ...) % 1337. 😎 Решение:

class Solution:
    def superPow(self, a: int, b: List[int]) -> int:
        MOD = 1337
        
        def powmod(x, y, mod):
            result = 1
            x = x % mod
            while y > 0:
                if y % 2 == 1:
                    result = (result * x) % mod
                y = y // 2
                x = (x * x) % mod
            return result
        
        def superPowHelper(a, b, mod):
            if not b:
                return 1
            last_digit = b.pop()
            part1 = powmod(a, last_digit, mod)
            part2 = powmod(superPowHelper(a, b, mod), 10, mod)
            return (part1 * part2) % mod
        
        return superPowHelper(a, b, MOD)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV Сложность: hard Дан массив целых чисел prices, где prices[i] - это цена данной акции в i-й день, и целое число k. Найдите максимальную прибыль, которую вы можете получить. Вы можете завершить не более чем k транзакций, т.е. вы можете купить не более k раз и продать не более k раз. Обратите внимание: Вы не можете участвовать в нескольких транзакциях одновременно (т.е., вы должны продать акцию, прежде чем снова купить). Пример:

Input: k = 2, prices = [2,4,1]
Output: 2
Explanation: Buy on day 1 (price = 2) and sell on day 2 (price = 4), profit = 4-2 = 2.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализация DP массива: Инициализируйте трехмерный массив dp, где dp[i][j][l] представляет максимальную прибыль на конец i-го дня с j оставшимися транзакциями и l акциями в портфеле. Начните с dp[0][0][0] = 0 (нет прибыли без акций и транзакций) и dp[0][1][1] = -prices[0] (покупка первой акции). 2️⃣Вычисление переходов: Для каждого дня и каждого возможного количества транзакций вычислите возможные действия: держать акцию, не держать акцию, купить акцию, если j > 0, или продать акцию. Обновляйте dp с использованием: dp[i][j][1] = max(dp[i−1][j][1], dp[i−1][j−1][0] - prices[i]) (максимум между удержанием акции и покупкой новой). dp[i][j][0] = max(dp[i−1][j][0], dp[i−1][j][1] + prices[i]) (максимум между неудержанием акции и продажей). 3️⃣Расчет результатов: По завершении всех дней, возвращайте максимальное значение dp[n-1][j][0] для всех j от 0 до k, что представляет максимальную прибыль без удержания акций на последний день. Обработайте специальный случай, когда 𝑘×2≥𝑛, чтобы избежать лишних расчетов. 😎 Решение:

class Solution:
    def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int:
        n = len(prices)        if not prices or k == 0:
            return 0

        if k * 2 >= n:
            res = 0
            for i, j in zip(prices[1:], prices[:-1]):
                res += max(0, i - j)
            return res][ishold] = balance
        dp = [[[-math.inf] * 2 for _ in range(k + 1)] for _ in range(n)]
        dp[0][0][0] = 0
        dp[0][1][1] = -prices[0]
        for i in range(1, n):
            for j in range(k + 1):
                dp[i][j][0] = max(dp[i - 1][j][0], dp[i - 1][j][1] + prices[i]
                if j > 0:
                    dp[i][j][1] = max(
                        dp[i - 1][j][1], dp[i - 1][j - 1][0] - prices[i]
                    )

        res = max(dp[n - 1][j][0] for j in range(k + 1))
        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 758. Bold Words in String Сложность: medium При наличии массива ключевых слов и строки a выделите все ключевые слова [i] жирным шрифтом. Все буквы между тегами <b> и </b> выделяются жирным шрифтом. Возвращает после добавления тегов, выделенных жирным шрифтом. Возвращаемая строка должна содержать как можно меньшее количество тегов, и теги должны образовывать допустимую комбинацию. Пример:

Input: words = ["ab","bc"], s = "aabcd"
Output: "a<b>abc</b>d"

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Создайте массив для хранения флагов, указывающих, какие символы в строке a должны быть выделены жирным шрифтом. 2⃣Пройдите по каждому ключевому слову и отметьте соответствующие позиции в массиве флагов. 3⃣Постройте результирующую строку, добавляя теги <b> и </b> на основе массива флагов. 😎 Решение:

def addBoldTags(keywords, s):
    n = len(s)
    bold = [False] * n
    for word in keywords:
        start = s.find(word)
        while start != -1:
            for i in range(start, start + len(word)):
                bold[i] = True
            start = s.find(word, start + 1)
    
    result = []
    i = 0
    while i < n:
        if bold[i]:
            result.append("<b>")
            while i < n and bold[i]:
                result.append(s[i])
                i += 1
            result.append("</b>")
        else:
            result.append(s[i])
            i += 1
    return "".join(result)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 472. Concatenated Words Сложность: hard Дан массив строк words (без дубликатов). Верните все составные слова из данного списка слов. Составное слово определяется как строка, которая полностью состоит как минимум из двух более коротких слов (не обязательно различных) из данного массива. Пример:

Input: words = ["cat","cats","catsdogcats","dog","dogcatsdog","hippopotamuses","rat","ratcatdogcat"]
Output: ["catsdogcats","dogcatsdog","ratcatdogcat"]
Explanation: "catsdogcats" can be concatenated by "cats", "dog" and "cats"; 
"dogcatsdog" can be concatenated by "dog", "cats" and "dog"; 
"ratcatdogcat" can be concatenated by "rat", "cat", "dog" and "cat".

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Для каждого слова в списке: Построить неявный граф, в котором узлы представляют индексы символов в слове, а ребра представляют возможность перехода от одного индекса к другому, если подстрока между ними является словом из списка. 2⃣Использовать поиск в глубину (DFS) для проверки, можно ли достигнуть узел с индексом word.length от узла с индексом 0 в графе. 3⃣Если узел word.length достижим от узла 0, добавить слово в ответ. 😎 Решение:

class Solution:
    def dfs(self, word, length, visited, dictionary):
        if length == len(word):
            return True
        if visited[length]:
            return False
        visited[length] = True
        for i in range(len(word) - (1 if length == 0 else 0), length, -1):
            if word[length:i] in dictionary and self.dfs(word, i, visited, dictionary):
                return True
        return False

    def findAllConcatenatedWordsInADict(self, words):
        dictionary = set(words)
        answer = []
        for word in words:
            visited = [False] * len(word)
            if self.dfs(word, 0, visited, dictionary):
                answer.append(word)
        return answer

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

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

Задача: 213. House Robber II Сложность: medium Вы профессиональный грабитель, планирующий ограбить дома вдоль улицы. В каждом доме спрятано определенное количество денег. Все дома в этом месте расположены по кругу, что означает, что первый дом является соседом последнего. Между тем, в соседних домах установлена охранная система, которая автоматически свяжется с полицией, если два соседних дома будут взломаны в одну ночь. Дан массив целых чисел nums, представляющий количество денег в каждом доме, верните максимальную сумму денег, которую вы можете ограбить этой ночью, не вызвав полицию. Пример:

Input: nums = [1,2,3,1]
Output: 4
Explanation: Rob house 1 (money = 1) and then rob house 3 (money = 3).
Total amount you can rob = 1 + 3 = 4.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Обработка базовых случаев: Если массив nums пуст, возвращаем 0. Если в массиве nums только один дом, возвращаем значение этого дома. 2️⃣Разделение задачи на две подзадачи: Находим максимальную сумму для подмассива домов от первого до предпоследнего, вызывая функцию rob_simple с параметрами 0 и len(nums) - 2. Находим максимальную сумму для подмассива домов от второго до последнего, вызывая функцию rob_simple с параметрами 1 и len(nums) - 1. 3️⃣Сравнение результатов и возврат максимального значения: Возвращаем максимальное значение из двух полученных результатов. 😎 Решение:

class Solution:
    def rob(self, nums):
        if not nums:
            return 0
        if len(nums) == 1:
            return nums[0]

        max1 = self.rob_simple(nums, 0, len(nums) - 2)
        max2 = self.rob_simple(nums, 1, len(nums) - 1)

        return max(max1, max2)

    def rob_simple(self, nums, start, end):
        t1, t2 = 0, 0

        for i in range(start, end + 1):
            temp = t1
            current = nums[i]
            t1 = max(current + t2, t1)
            t2 = temp

        return t1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Продвижение в Telegram с помощью Яндекс Директа ⚡Запустите продвижение в телеграм-каналах и привлекайте целевую аудиторию 📱 Таргетинг по тематикам, регионам и каналам в Telegram Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Задача: 765. Couples Holding Hands Сложность: hard Есть n пар, сидящих на 2n местах, расположенных в ряд, и они хотят держаться за руки. Люди и места представлены массивом целых чисел row, где row[i] — это ID человека, сидящего на i-м месте. Пары пронумерованы по порядку: первая пара — (0, 1), вторая пара — (2, 3) и так далее, до последней пары — (2n - 2, 2n - 1). Верните минимальное количество перестановок, чтобы каждая пара сидела рядом. Перестановка состоит из выбора любых двух человек, которые встают и меняются местами. Пример:

Input: row = [0,2,1,3]
Output: 1
Explanation: We only need to swap the second (row[1]) and third (row[2]) person.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Мы могли бы предположить без доказательства, что решение, при котором мы делаем людей на каждом диване счастливыми по порядку, является оптимальным. Это предположение сильнее, чем гипотеза о жадном подходе, но кажется разумным, поскольку при каждом ходе мы делаем хотя бы одну пару счастливой. 2⃣При таком предположении, для какого-то дивана с несчастливыми людьми X и Y, мы либо заменяем Y на партнера X, либо заменяем X на партнера Y. Для каждой из двух возможностей мы можем попробовать оба варианта, используя подход с возвратом. 3⃣Для каждого дивана с двумя возможностями (т.е. оба человека на диване несчастливы) мы попробуем первый вариант, найдем ответ как ans1, затем отменим наш ход и попробуем второй вариант, найдем связанный ответ как ans2, отменим наш ход и затем вернем наименьший ответ. 😎 Решение:

class Solution:
    def minSwapsCouples(self, row: List[int]) -> int:
        self.N = len(row) // 2
        self.pairs = [[0, 0] for _ in range(self.N)]
        for i in range(self.N):
            self.pairs[i][0] = row[2 * i] // 2
            self.pairs[i][1] = row[2 * i + 1] // 2
        return self.solve(0)
    
    def swap(self, a: int, b: int, c: int, d: int):
        self.pairs[a][b], self.pairs[c][d] = self.pairs[c][d], self.pairs[a][b]
    
    def solve(self, i: int) -> int:
        if i == self.N:
            return 0
        x, y = self.pairs[i]
        if x == y:
            return self.solve(i + 1)
        
        jx, kx, jy, ky = 0, 0, 0, 0
        for j in range(i + 1, self.N):
            for k in range(2):
                if self.pairs[j][k] == x:
                    jx, kx = j, k
                if self.pairs[j][k] == y:
                    jy, ky = j, k
        
        self.swap(i, 1, jx, kx)
        ans1 = 1 + self.solve(i + 1)
        self.swap(i, 1, jx, kx)
        
        self.swap(i, 0, jy, ky)
        ans2 = 1 + self.solve(i + 1)
        self.swap(i, 0, jy, ky)
        
        return min(ans1, ans2)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Бесплатный курс по нейросетям с личным наставником ✅ Практика без лишней теории: делаем задания и доводим до результата с наставником. ✅ Изучение ChatGPT, Midjourney, GigaChat и др. ✅ Сертификат по окончании, доступ к урокам — сразу, бесплатно. Узнайте, как встроить ИИ в процесс и экономить часы на рутине! Зарегистрироваться #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

Задача: 746. Min Cost Climbing Stairs Сложность: easy Вам дан целочисленный массив cost, где cost[i] - стоимость i-й ступеньки на лестнице. После оплаты стоимости вы можете подняться на одну или две ступеньки. Вы можете начать со ступеньки с индексом 0 или со ступеньки с индексом 1. Верните минимальную стоимость достижения вершины этажа. Пример:

Input: cost = [10,15,20]
Output: 15

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Создать массив dp, где dp[i] хранит минимальную стоимость достижения i-й ступеньки. 2⃣Инициализировать dp[0] и dp[1] как cost[0] и cost[1] соответственно. Заполнить dp используя минимальную стоимость подъема с предыдущих ступенек. 3⃣Вернуть минимальную стоимость достижения вершины. 😎 Решение:

def minCostClimbingStairs(cost):
    n = len(cost)
    dp = [0] * n
    dp[0] = cost[0]
    dp[1] = cost[1]
    for i in range(2, n):
        dp[i] = cost[i] + min(dp[i - 1], dp[i - 2])
    return min(dp[-1], dp[-2])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 543. Diameter of Binary Tree Сложность: easy Учитывая корень бинарного дерева, вернуть длину диаметра дерева. Диаметр бинарного дерева — это длина самого длинного пути между любыми двумя узлами в дереве. Этот путь может проходить или не проходить через корень. Длина пути между двумя узлами представлена числом ребер между ними. Пример:

Input: root = [1,2]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализируйте целочисленную переменную diameter для отслеживания самого длинного пути, найденного с помощью DFS. 2⃣Реализуйте рекурсивную функцию longestPath, которая принимает TreeNode в качестве входных данных и рекурсивно исследует дерево: Если узел равен None, вернуть 0. Рекурсивно исследовать левые и правые дочерние узлы, возвращая длины путей leftPath и rightPath. Если сумма leftPath и rightPath больше текущего diameter, обновить diameter. Вернуть большее из leftPath и rightPath плюс 1. 3⃣Вызвать longestPath с root. 😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.diameter = 0
        
    def diameterOfBinaryTree(self, root):
        self.diameter = 0
        self.longestPath(root)
        return self.diameter
    
    def longestPath(self, node):
        if not node:
            return 0
        
        leftPath = self.longestPath(node.left)
        rightPath = self.longestPath(node.right)
        
        self.diameter = max(self.diameter, leftPath + rightPath)
        
        return max(leftPath, rightPath) + 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 505. The Maze II Сложность: medium В лабиринте есть мячик с пустыми пространствами (обозначенными как 0) и стенами (обозначенными как 1). Мячик может перемещаться через пустые пространства, катясь вверх, вниз, влево или вправо, но он не остановится, пока не столкнется со стеной. Когда мячик останавливается, он может выбрать следующее направление. Дан лабиринт размером m x n, начальная позиция мяча и пункт назначения, где start = [startrow, startcol] и destination = [destinationrow, destinationcol]. Верните кратчайшее расстояние, на которое мячик должен остановиться в пункте назначения. Если мячик не может остановиться в пункте назначения, верните -1. Расстояние — это количество пройденных пустых пространств мячиком от начальной позиции (исключительно) до пункта назначения (включительно). Предположим, что границы лабиринта — это стены. В примере ниже они не указаны. Пример:

Input: maze = [[0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,1,0],[1,1,0,1,1],[0,0,0,0,0]], start = [0,4], destination = [4,4]
Output: 12
Explanation: One possible way is : left -> down -> left -> down -> right -> down -> right.
The length of the path is 1 + 1 + 3 + 1 + 2 + 2 + 2 = 12.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализация Создайте массив distance для хранения минимальных расстояний до каждой позиции, инициализируйте его большими значениями. Установите начальную позицию start на нулевое расстояние и добавьте её в очередь. 2⃣Обход лабиринта Используйте очередь для выполнения обхода в ширину (BFS). Для каждой позиции извлеките из очереди текущую позицию и исследуйте все возможные направления до столкновения со стеной, отслеживая количество шагов. 3⃣Обновление расстояний Если достигнутая новая позиция может быть достигнута меньшим числом шагов, обновите distance и добавьте эту позицию в очередь. После завершения обхода верните минимальное расстояние до пункта назначения или -1, если его нельзя достичь. 😎 Решение:

from collections import deque

class Solution:
    def shortestDistance(self, maze: List[List[int]], start: List[int], destination: List[int]) -> int:
        m, n = len(maze), len(maze[0])
        distance = [[float('inf')] * n for _ in range(m)]
        distance[start[0]][start[1]] = 0
        directions = [(0, 1), (0, -1), (-1, 0), (1, 0)]
        queue = deque([start])
        
        while queue:
            s = queue.popleft()
            for dx, dy in directions:
                x, y, count = s[0] + dx, s[1] + dy, 0
                
                while 0 <= x < m and 0 <= y < n and maze[x][y] == 0:
                    x += dx
                    y += dy
                    count += 1
                
                x -= dx
                y -= dy
                
                if distance[s[0]][s[1]] + count < distance[x][y]:
                    distance[x][y] = distance[s[0]][s[1]] + count
                    queue.append([x, y])
        
        return -1 if distance[destination[0]][destination[1]] == float('inf') else distance[destination[0]][destination[1]]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

👩‍💻 Python вакансии всех грейдов: удалёнка, реклок, щедрый оффер! Только с прямыми контактами в Telegram! Ноль автоотказов — живой диалог и быстрые объективные решения. 👩‍💻 Python 👩‍💻 Frontend 👩‍💻 Node.js 👣 Go 🤖 ML & DS 👩‍💻 DevOps 👩‍💻 C# 👩‍💻 Java 🔎 QA 🖥 SQL 👩‍💻 UX/UI 🖼️ PHP 👩‍💻 Mobile 📋 Analyst 💼 1C 👨‍✈️ CyberSec 👩‍💻 IT HR Подпишись чтобы не упустить свой шанс получить лучший оффер!

Бесплатный курс Digital-дизайна На бесплатном курсе ты сможешь: ✨попробовать себя в digital-дизайне: афиши, сайты, UX/UI ✨сделать 3 проекта для портфолио с фидбэком от наставника ✨понять, как устроена работа дизайнера ✨получить доступ к «секретной базе» и гайдам по профессии Попробовать #реклама 16+ study.logomachine.ru О рекламодателе