Python | LeetCode

Изучаете Python и уже чувствуете себя уверенно? Хотите проверить навыки и знания? Тогда приглашаем на бесплатный мини-курс «Python для всех»! Курс состоит из практики чуть менее чем полностью. За 4 дня вы создадите 4 проекта: 1️⃣ Бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст 2️⃣ Бота для Telegram, который обрабатывает фотографии 3️⃣ Парсер, который извлекает данные с сайтов 4️⃣ Веб-сайт (с помощью фреймворка Flask) В общем, прокачаете навыки и наверняка узнаете что-то новое. Регистрируйтесь: https://epic.st/wwISU?erid=2Vtzqwxu6u9 🎁 А ещё получите подарки: персональную карьерную консультацию, скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox и подборку полезных материалов.

REKONFA Live 6 ноября приглашаем всех, кто имеет отношение к маркетингу и рекламным технологиям, обсудить рынок, тренды, вызовы и их решения. С докладами на актуальные темы выступят лидеры индустрии и медийные спикеры. Принять участие можно офлайн и онлайн. Мероприятие бесплатное, нужно только зарегистрироваться. Зарегистрироваться #реклама 18+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе

Задача: 589. N-ary Tree Preorder Traversal Сложность: easy Дан корень N-арного дерева, верните значения его узлов в порядке предварительного (preorder) обхода. Сериализация ввода N-арного дерева представлена в их обходе уровнями. Каждая группа детей разделена значением null (См. примеры). Пример:

Input: root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14]
Output: [1,2,3,6,7,11,14,4,8,12,5,9,13,10]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализация Создайте два списка: stack для хранения узлов и output для хранения значений узлов в порядке обхода. Добавьте корневой узел в stack. 2⃣Итеративный обход Пока stack не пуст, извлекайте узел из stack и добавляйте его значение в output. Разверните список дочерних узлов текущего узла и добавьте их в stack. 3⃣Возврат результата Верните список output как результат. 😎 Решение:

class Node:
    def __init__(self, val=None, children=None):
        self.val = val
        self.children = children if children is not None else []

class Solution:
    def preorder(self, root: 'Node') -> List[int]:
        if not root:
            return []
        stack, output = [root], []
        
        while stack:
            node = stack.pop()
            output.append(node.val)
            stack.extend(reversed(node.children))
        
        return output\

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

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

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

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

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Ищу желающих выполнять задачи с помощью ИИ! Работа полностью на удаленке с зп до 150 000 рублей в месяц. Без опыта, нужен только телефон, занятость 3-6 часов в день. Всему обучат на бесплатном курсе и после возьму на работу: ✅ 3 дня уроков по 30 минут ✅ Домашки с проверкой и оплатой бонусами ✅ Плачу 10 тыс за каждую выполненную домашку Все кто пройдет курс, получат сертификат от школы с образовательной лицензией. ⚡ Набор заканчивается завтра. 👍 Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Зарегистрироваться #реклама 16+ ganstaagency.com О рекламодателе

Задача: 528. Random Pick with Weight Сложность: medium Вам дан массив положительных целых чисел w, где w[i] описывает вес индекса i. Вам нужно реализовать функцию pickIndex(), которая случайным образом выбирает индекс в диапазоне [0, w.length - 1] (включительно) и возвращает его. Вероятность выбора индекса i равна w[i] / sum(w). Например, если w = [1, 3], вероятность выбора индекса 0 составляет 1 / (1 + 3) = 0.25 (т.е. 25%), а вероятность выбора индекса 1 составляет 3 / (1 + 3) = 0.75 (т.е. 75%). Пример:

Input
["Solution","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex"]
[[[1,3]],[],[],[],[],[]]
Output
[null,1,1,1,1,0]

Explanation
Solution solution = new Solution([1, 3]);
solution.pickIndex(); // return 1. It is returning the second element (index = 1) that has a probability of 3/4.
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 1
solution.pickIndex(); // return 0. It is returning the first element (index = 0) that has a probability of 1/4.

Since this is a randomization problem, multiple answers are allowed.
All of the following outputs can be considered correct:
[null,1,1,1,1,0]
[null,1,1,1,1,1]
[null,1,1,1,0,0]
[null,1,1,1,0,1]
[null,1,0,1,0,0]
......
and so on.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣ Инициализация и предобработка весов: В конструкторе создайте массив накопительных сумм prefixSums, где каждая позиция будет содержать сумму всех предыдущих весов до текущего индекса включительно. Также в конструкторе сохраните общую сумму весов totalSum. 2⃣ Генерация случайного числа и выбор индекса: В функции pickIndex() сгенерируйте случайное число в диапазоне от 0 до общей суммы весов totalSum. Используйте линейный поиск, чтобы найти первый индекс в prefixSums, который больше или равен сгенерированному числу. 3⃣ Возврат результата: Верните найденный индекс. 😎 Решение:

import random

class Solution:
    def __init__(self, w: List[int]):
        self.prefixSums = []
        prefixSum = 0
        for weight in w:
            prefixSum += weight
            self.prefixSums.append(prefixSum)
        self.totalSum = prefixSum

    def pickIndex(self) -> int:
        target = self.totalSum * random.random()
        for i, prefixSum in enumerate(self.prefixSums):
            if target < prefixSum:
                return i
        return len(self.prefixSums) - 1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 790. Domino and Tromino Tiling Сложность: medium У вас есть два типа плиток: домино размером 2 x 1 и тромино. Вы можете вращать эти фигуры. Дано целое число n. Верните количество способов выложить плитками доску размером 2 x n. Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 10^9 + 7. При укладке каждая клетка должна быть покрыта плиткой. Две укладки считаются разными, если и только если есть две 4-направленно смежные клетки на доске, такие, что в одной укладке обе клетки заняты плиткой, а в другой - нет. Пример:

Input: n = 3
Output: 5
Explanation: The five different ways are show above.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Начнем с f(n) и далее спустимся до базовых случаев, f(1), f(2) и p(2). Используйте те же определения для f и p из раздела Обзор. f(k): количество способов полностью покрыть доску шириной k. p(k): количество способов частично покрыть доску шириной k. Рекурсивные вызовы будут использовать результаты подзадач и базовых случаев, чтобы помочь нам получить окончательный результат, f(n). 2⃣Условие остановки для рекурсивных вызовов - когда k достигает базового случая (т.е. k <= 2). Значения для базовых случаев будут возвращены напрямую, вместо того чтобы делать дополнительные рекурсивные вызовы. f(1)=1, f(2)=2, p(2)=1. Чтобы избежать повторных вычислений, мы будем использовать 2 хэшмапы (f_cache и p_cache) для хранения рассчитанных значений для f и p. В Python встроенный декоратор @cache автоматически поддерживает эти хэшмапы для нас. 3⃣Если k больше 2, мы будем делать рекурсивные вызовы к f и p в соответствии с переходной функцией: f(k) = f(k−1) + f(k−2) + 2 * p(k−1), p(k) = p(k−1) + f(k−2). f(n) будет возвращено, как только все рекурсивные вызовы завершатся. 😎 Решение:

from functools import cache

class Solution:
    def numTilings(self, n: int) -> int:
        MOD = 1_000_000_007

        @cache  
        def p(n):  
            if n == 2:
                return 1
            return (p(n - 1) + f(n - 2)) % MOD

        @cache  
        def f(n):  
            if n <= 2:
                return n
            return (f(n - 1) + f(n - 2) + 2 * p(n - 1)) % MOD

        return f(n)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Приглашаем на Yandex Neuro Scale В этом году главная конференция Yandex Cloud объединит разработчиков, архитекторов, инженеров и IT-руководителей, чтобы обменяться опытом и увидеть, как работают технологии, которые меняют индустрии. 7 тематических треков, 50+ докладов, реальные бизнес-кейсы и нетворкинг! ✨Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться!✨ Зарегистрироваться #реклама 16+ scale.yandex.cloud О рекламодателе Реклама на Яндексе

Задача: 275. H-Index II Сложность: medium Дан массив целых чисел citations, где citations[i] — количество цитирований, которое исследователь получил за свою i-ю статью, и массив отсортирован в порядке возрастания. Верните h-индекс исследователя. Согласно определению h-индекса на Википедии: h-индекс определяется как максимальное значение h, такое что данный исследователь опубликовал по крайней мере h статей, каждая из которых была процитирована как минимум h раз. Вы должны написать алгоритм, который работает за логарифмическое время. Пример:

Input: citations = [0,1,3,5,6]
Output: 3
Explanation: [0,1,3,5,6] means the researcher has 5 papers in total and each of them had received 0, 1, 3, 5, 6 citations respectively.
Since the researcher has 3 papers with at least 3 citations each and the remaining two with no more than 3 citations each, their h-index is 3.

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Найти середину массива: Определить средний элемент массива, чтобы разделить его на две подмножества: citations[0: mid - 1] и citations[mid + 1: n]. 2️⃣Сравнить количество статей с цитированиями больше или равными citations[mid]: Если citations[mid] == n - mid, то найден h-индекс и его можно вернуть. Если citations[mid] < n - mid, то необходимо искать в правой подмножности citations[mid + 1: n]. Если citations[mid] > n - mid, то необходимо искать в левой подмножности citations[0: mid - 1]. 3️⃣Возвращение результата: Продолжать процесс, пока не будет найден h-индекс. Возвратить n - mid, что является количеством статей с цитированиями больше или равными citations[mid]. 😎 Решение:

class Solution:
    def hIndex(self, citations: List[int]) -> int:
        n = len(citations)
        left, right = 0, n - 1
        
        while left <= right:
            mid = left + (right - left) // 2
            if citations[mid] == n - mid:
                return n - mid
            elif citations[mid] < n - mid:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1
        
        return n - left

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1246. Palindrome Removal Сложность: hard Вам дан целочисленный массив arr. За один ход вы можете выбрать палиндромный подмассив arr[i], arr[i + 1], ..., arr[j], где i <= j, и удалить этот подмассив из данного массива. Обратите внимание, что после удаления подмассива элементы слева и справа от него перемещаются, чтобы заполнить пробел, образовавшийся в результате удаления. Верните минимальное количество ходов, необходимое для удаления всех чисел из массива. Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Базовый случай: Если подмассив состоит из одного элемента, то его удаление займет 1 ход, поэтому dp[i][i] = 1. 2⃣Рекурсивный случай: Если arr[i] == arr[j], то мы можем удалить их в одном ходе, если подмассив arr[i+1...j-1] можно удалить за dp[i+1][j-1] ходов, тогда dp[i][j] = dp[i+1][j-1] (если удалим подмассив arr[i+1...j-1] и затем удалим arr[i] и arr[j]). 3⃣В противном случае, минимальное количество ходов для удаления подмассива arr[i...j] будет равно 1 + минимум ходов для удаления каждого из подмассивов arr[i...k] и arr[k+1...j], где i <= k < j. То есть, dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k+1][j]) для всех k от i до j-1. 😎 Решение:

def min_moves_to_delete(arr):
    n = len(arr)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]

    for i in range(n):
        dp[i][i] = 1

    for length in range(2, n + 1):
        for i in range(n - length + 1):
            j = i + length - 1
            if arr[i] == arr[j]:
                dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] if length > 2 else 1
            else:
                dp[i][j] = float('inf')
                for k in range(i, j):
                    dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j])

    return dp[0][n - 1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 347. Top K Frequent Elements Сложность: medium Дан массив целых чисел nums и целое число k. Верните k самых частых элементов. Вы можете вернуть ответ в любом порядке. Пример:

Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
Output: [1,2]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Подсчет частоты: Используйте хеш-таблицу или словарь для подсчета количества вхождений каждого элемента в массиве nums. 2⃣Создание кучи: Создайте кучу, чтобы отсортировать элементы по их частоте и выбрать k самых частых элементов. 3⃣Возврат результата: Верните k самых частых элементов. 😎 Решение:

from collections import Counter
import heapq

class Solution:
    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        count = Counter(nums)
        return heapq.nlargest(k, count.keys(), key=count.get)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 170. Two Sum III - Data structure design Сложность: easy Разработайте структуру данных, которая принимает поток целых чисел и проверяет, есть ли в ней пара чисел, сумма которых равна определенному значению. Реализуйте класс TwoSum: - TwoSum() инициализирует объект TwoSum с изначально пустым массивом. - void add(int number) добавляет число в структуру данных. - boolean find(int value) возвращает true, если существует хотя бы одна пара чисел, сумма которых равна значению value, в противном случае возвращает false. Пример:

Input
["TwoSum", "add", "add", "add", "find", "find"]
[[], [1], [3], [5], [4], [7]]
Output
[null, null, null, null, true, false]

👨‍💻 Алгоритм: 1️⃣Инициализация указателей: Инициализируйте два указателя low и high, которые указывают на первый и последний элементы списка соответственно. 2️⃣Итерация с использованием двух указателей: Запустите цикл для итерации по списку. Цикл завершится, когда будет найдено решение с двумя суммами или когда два указателя встретятся. На каждом шаге цикла перемещайте один из указателей в зависимости от различных условий: Если сумма элементов, на которые указывают текущие указатели, меньше желаемого значения, то необходимо попытаться увеличить сумму для достижения желаемого значения, то есть переместить указатель low вперёд для получения большего значения. Если сумма элементов больше желаемого значения, то следует попытаться уменьшить сумму, перемещая указатель high в сторону указателя low. Если сумма равна желаемому значению, можно сразу выполнить возврат из функции. 3️⃣Завершение цикла: Если цикл завершается тем, что два указателя встречаются, то можно быть уверенным, что решения для желаемого значения не существует. 😎 Решение:

class TwoSum(object):

    def __init__(self) -> None:
       
        self.nums = []
        self.is_sorted = False

    def add(self, number: int) -> None:
        self.nums.append(number)
        self.is_sorted = False

    def find(self, value: int) -> bool:
        if not self.is_sorted:
            self.nums.sort()
            self.is_sorted = True

        low, high = 0, len(self.nums) - 1
        while low < high:
            currSum = self.nums[low] + self.nums[high]
            if currSum < value:
                low += 1
            elif currSum > value:
                high -= 1
            else: return True

        return False

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1208. Get Equal Substrings Within Budget Сложность: medium Вам даны две строки s и t одинаковой длины и целое число maxCost. Вы хотите преобразовать s в t. Изменение i-го символа строки s на i-й символ строки t стоит |s[i] - t[i]| (т.е. абсолютная разница между значениями ASCII символов). Верните максимальную длину подстроки s, которую можно изменить, чтобы она соответствовала соответствующей подстроке t с затратами, не превышающими maxCost. Если нет подстроки из s, которую можно изменить на соответствующую подстроку из t, верните 0. Пример:

Input: s = "abcd", t = "bcdf", maxCost = 3
Output: 3
Explanation: "abc" of s can change to "bcd".
That costs 3, so the maximum length is 3.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Инициализация переменных: maxLen для хранения максимальной длины подстроки с затратами, не превышающими maxCost. start для хранения начального индекса текущей подстроки. currCost для хранения текущих затрат на преобразование подстроки s в t. 2⃣Итерация по индексам от 0 до N-1: Добавить текущие затраты на преобразование символа s[i] в t[i] к currCost. Удалять элементы с левого конца, уменьшая затраты до тех пор, пока currCost не станет меньше или равным maxCost. Обновить maxLen длиной текущей подстроки. 3⃣Возврат maxLen как результата. 😎 Решение:

class Solution:
    def equalSubstring(self, s: str, t: str, maxCost: int) -> int:
        N = len(s)
        
        maxLen = 0
        start = 0
        currCost = 0
        
        for i in range(N):
            currCost += abs(ord(s[i]) - ord(t[i]))
            
            while currCost > maxCost:
                currCost -= abs(ord(s[start]) - ord(t[start]))
                start += 1
            
            maxLen = max(maxLen, i - start + 1)
        
        return maxLen

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1338. Reduce Array Size to The Half Сложность: medium Дан массив целых чисел arr. Вы можете выбрать набор чисел и удалить все вхождения этих чисел из массива. Верните минимальный размер набора, чтобы было удалено не менее половины целых чисел из массива. Пример:

Input: arr = [3,3,3,3,5,5,5,2,2,7]
Output: 2
Explanation: Choosing {3,7} will make the new array [5,5,5,2,2] which has size 5 (i.e equal to half of the size of the old array).
Possible sets of size 2 are {3,5},{3,2},{5,2}.
Choosing set {2,7} is not possible as it will make the new array [3,3,3,3,5,5,5] which has a size greater than half of the size of the old array.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Отсортировать массив и создать список подсчета количества вхождений каждого числа. 2⃣Отсортировать список подсчета в порядке убывания. 3⃣Удалять числа из массива, начиная с наибольшего количества вхождений, пока не будет удалено не менее половины чисел массива. Вернуть размер множества удаленных чисел. 😎 Решение:

class Solution:
    def minSetSize(self, arr: List[int]) -> int:
        arr.sort()
        
        counts = []
        current_run = 1
        for i in range(1, len(arr)):
            if arr[i] == arr[i - 1]:
                current_run += 1
                continue
            counts.append(current_run)
            current_run = 1
        counts.append(current_run)
        
        counts.sort(reverse=True)
        
        numbers_removed_from_arr = 0
        set_size = 0
        for count in counts:
            numbers_removed_from_arr += count
            set_size += 1   
            if numbers_removed_from_arr >= len(arr) // 2:
                break
        
        return set_size

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Бесплатный урок по шитью распашонки из трикотажа. Даже если до этого раньше не шили и не знаете, с какой стороны подойти к швейной машине За 1,5 часа в онлайн формате разберем: ✅как сшить удобную распашонку на кнопках и со встроенными царапками за пару часов ✅что делать, если нет оверлока, и как обойтись обычной швейной машинкой ✅3 лайфхака, без которых не получится шить качественно ✅как избежать ошибок при работе с трикотажем, на которых попадаются 90% новичков В прямом эфире покажу по шагам как сшить распашонку для новорождененого. Все подробно поясню: как раскроить, сметать, где что подложить, как правильно проложить строчку. Кстати, затраты на такую распашонку – 600 руб. В магазинах такого качества дешевле 3000 не купить. Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Бесплатных мест осталось мало: Зарегистрироваться #реклама 16+ foxmaman-sew.ru О рекламодателе

Задача: 509. Fibonacci Number Сложность: easy Числа Фибоначчи, обычно обозначаемые как F(n), образуют последовательность, называемую последовательностью Фибоначчи, так что каждое число является суммой двух предыдущих, начиная с 0 и 1. То есть, F(0) = 0, F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2), для n > 1. Дано n, вычислите F(n). Пример:

Input: n = 3
Output: 2
Explanation: F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2.

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Проверка начального условия Если N <= 1, вернуть N. 2⃣Инициализация переменных Инициализируйте current значением 0. Инициализируйте prev1 значением 1, что будет представлять fib(N-1) при вычислении текущего значения. Инициализируйте prev2 значением 0, что будет представлять fib(N-2) при вычислении текущего значения. 3⃣Итерация и вычисление Итерация от 2 до N включительно. На каждой итерации: установите current как сумму prev1 и prev2. Обновите prev2 значением prev1. Обновите prev1 значением current. Вернуть значение current после завершения итерации. 😎 Решение:

class Solution:
    def fib(self, N: int) -> int:
        if N <= 1:
            return N
        current, prev1, prev2 = 0, 1, 0
        for _ in range(2, N + 1):
            current = prev1 + prev2
            prev2, prev1 = prev1, current
        return current

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1040. Moving Stones Until Consecutive II Сложность: medium Есть несколько камней, расположенных в разных позициях на оси X. Вам дан целочисленный массив stones - позиции камней. Назовите камень конечным, если он имеет наименьшую или наибольшую позицию. За один ход вы берете конечный камень и перемещаете его в незанятую позицию так, чтобы он перестал быть конечным. В частности, если камни находятся, скажем, в позиции stones = [1,2,5], вы не можете переместить конечный камень в позицию 5, поскольку перемещение его в любую позицию (например, 0 или 3) сохранит этот камень в качестве конечного. Игра заканчивается, когда вы не можете сделать больше ни одного хода (т.е, камни находятся в трех последовательных позициях). Возвращает целочисленный массив answer длины 2, где: answer[0] - минимальное количество ходов, которое вы можете сделать, а answer[1] - максимальное количество ходов, которое вы можете сделать. Пример:

Input: stones = [7,4,9]
Output: [1,2]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Сортировка: Сначала отсортируем массив камней. 2⃣Максимальное количество ходов: Максимальное количество ходов равно (последняя позиция - первая позиция + 1) - количество камней, исключая случаи, когда уже имеются три последовательных камня. 3⃣Минимальное количество ходов: Минимальное количество ходов можно определить следующим образом: Если первый или последний камень уже находится на своем месте, необходимо проверить остальные камни. Если расстояние между первым и последним камнем равно 2 (то есть, всего три камня и они расположены последовательно), то минимальное количество ходов равно 0. В других случаях минимальное количество ходов равно либо 2 (если среди первых или последних трех камней есть два подряд и одно пропущенное), либо 1 (если можно переместить один камень в нужное место). 😎 Решение:

def numMovesStonesII(stones):
    stones.sort()
    n = len(stones)
    
    max_moves = stones[-1] - stones[0] + 1 - n
    max_moves -= min(stones[1] - stones[0] - 1, stones[-1] - stones[-2] - 1)

    min_moves = float('inf')
    j = 0

    for i in range(n):
        while j < n and stones[j] - stones[i] + 1 <= n:
            j += 1
        already_in_window = j - i
        if already_in_window == n - 1 and stones[j-1] - stones[i] + 1 == n - 1:
            min_moves = min(min_moves, 2)
        else:
            min_moves = min(min_moves, n - already_in_window)

    return [min_moves, max_moves]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1086. High Five Сложность: easy Дан список оценок различных студентов, items, где items[i] = [IDi, scorei] представляет собой одну оценку студента с идентификатором IDi. Вычислите среднее значение пяти лучших оценок каждого студента. Верните ответ в виде массива пар result, где result[j] = [IDj, topFiveAveragej] представляет студента с идентификатором IDj и его среднее значение пяти лучших оценок. Отсортируйте result по IDj в порядке возрастания. Среднее значение пяти лучших оценок студента вычисляется путем сложения его пяти лучших оценок и деления на 5 с использованием целочисленного деления. Пример:

Input: items = [[1,100],[7,100],[1,100],[7,100],[1,100],[7,100],[1,100],[7,100],[1,100],[7,100]]
Output: [[1,100],[7,100]]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Создайте словарь для хранения оценок каждого студента, где ключом будет ID студента, а значением — список его оценок. Переберите элементы в массиве items и добавьте каждую оценку в соответствующий список в словаре, используя ID студента как ключ. 2⃣Создайте список для хранения результата result. Переберите словарь и для каждого студента отсортируйте его оценки в порядке убывания, возьмите пять лучших оценок, вычислите их среднее значение (с целочисленным делением на 5) и добавьте пару [ID, topFiveAverage] в результат. 3⃣Отсортируйте список result по возрастанию ID студента и верните его. 😎 Решение:

class Solution:
    def highFive(self, items: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        K = 5
        items.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))
        
        solution = []
        i = 0
        while i < len(items):
            id = items[i][0]
            sum = 0
            for k in range(i, i + K):
                sum += items[k][1]
            while i < len(items) and items[i][0] == id:
                i += 1
            solution.append([id, sum // K])
        
        return solution

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 332. Reconstruct Itinerary Сложность: hard Вам дан список авиабилетов, где tickets[i] = [fromi, toi] представляют собой аэропорты отправления и прибытия одного рейса. Восстановите маршрут в порядке следования и верните его. Все билеты принадлежат человеку, который вылетает из "JFK", поэтому маршрут должен начинаться с "JFK". Если существует несколько возможных маршрутов, вы должны вернуть маршрут, который имеет наименьший лексикографический порядок при чтении как одна строка. Например, маршрут ["JFK", "LGA"] имеет меньший лексикографический порядок, чем ["JFK", "LGB"]. Вы можете предположить, что все билеты формируют хотя бы один действительный маршрут. Вы должны использовать все билеты один раз и только один раз. Пример:

Input: tickets = [["MUC","LHR"],["JFK","MUC"],["SFO","SJC"],["LHR","SFO"]]
Output: ["JFK","MUC","LHR","SFO","SJC"]

👨‍💻 Алгоритм: 1⃣Построение графа и сортировка: Создайте граф flightMap, где ключи - это аэропорты отправления, а значения - это списки аэропортов прибытия. Пройдите по всем билетам и заполните flightMap соответствующими значениями. Отсортируйте списки аэропортов прибытия в лексикографическом порядке. 2⃣Пост-упорядоченный обход (DFS): Создайте функцию DFS, которая будет рекурсивно проходить по всем ребрам (рейсам), начиная с аэропорта "JFK". Во время обхода удаляйте использованные рейсы из графа, чтобы не проходить по ним повторно. 3⃣Формирование маршрута: По мере завершения обхода добавляйте текущий аэропорт в начало списка результата. После завершения DFS верните сформированный маршрут. 😎 Решение:

class Solution:
    def findItinerary(self, tickets: List[List[str]]) -> List[str]:
        flight_map = defaultdict(list)
        for origin, dest in tickets:
            flight_map[origin].append(dest)
        
        for origin in flight_map:
            flight_map[origin].sort()
        
        result = []
        self.dfs("JFK", flight_map, result)
        return result
    
    def dfs(self, origin, flight_map, result):
        dest_list = flight_map[origin]
        while dest_list:
            next_dest = dest_list.pop(0)
            self.dfs(next_dest, flight_map, result)
        result.insert(0, origin)

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