Задача: 303. Range Sum Query - Immutable
Сложность: easy

Дан целочисленный массив nums. Обработайте несколько запросов следующего типа:
Вычислите сумму элементов массива nums между индексами left и right включительно, где left <= right.
Реализуйте класс NumArray:
- NumArray(int[] nums) Инициализирует объект с целочисленным массивом nums.
- int sumRange(int left, int right) Возвращает сумму элементов массива nums между индексами left и right включительно (т.е. nums[left] + nums[left + 1] + ... + nums[right]).

Пример:

Input
["NumArray", "sumRange", "sumRange", "sumRange"]
[[[-2, 0, 3, -5, 2, -1]], [0, 2], [2, 5], [0, 5]]
Output
[null, 1, -1, -3]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Создайте массив sum длиной на один элемент больше, чем массив nums, и заполните его накопленными суммами элементов массива nums.

2⃣Предварительное вычисление сумм:
Заполните массив sum, где каждый элемент sum[i + 1] является суммой всех предыдущих элементов массива nums до индекса i включительно.

3⃣Вычисление диапазонной суммы:
Для каждого запроса суммы элементов между индексами left и right используйте разницу между sum[right + 1] и sum[left], чтобы быстро получить результат.

😎 Решение:

public class NumArray {
    private int[] sum;

    public NumArray(int[] nums) {
        sum = new int[nums.length + 1];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum[i + 1] = sum[i] + nums[i];
        }
    }

    public int sumRange(int i, int j) {
        return sum[j + 1] - sum[i];
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 95. Unique Binary Search Trees II
Сложность: medium

Дано целое число n. Верните все структурно уникальные деревья бинарного поиска (BST), которые содержат ровно n узлов с уникальными значениями от 1 до n. Ответ может быть представлен в любом порядке.

Пример:

Input: n = 3
Output: [[1,null,2,null,3],[1,null,3,2],[2,1,3],[3,1,null,null,2],[3,2,null,1]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте хеш-карту memo, где memo[(start, end)] содержит список корневых узлов всех возможных BST (деревьев бинарного поиска) с диапазоном значений узлов от start до end. Реализуем рекурсивную функцию allPossibleBST, которая принимает начальный диапазон значений узлов start, конечный диапазон end и memo в качестве параметров. Она возвращает список TreeNode, соответствующих всем BST, которые могут быть сформированы с этим диапазоном значений узлов. Вызываем allPossibleBST(1, n, memo) и выполняем следующее:

2⃣Объявляем список TreeNode под названием res для хранения списка корневых узлов всех возможных BST. Если start > end, мы добавляем null в res и возвращаем его. Если мы уже решили эту подзадачу, т.е. memo содержит пару (start, end), мы возвращаем memo[(start, end)].

3⃣Выбираем значение корневого узла от i = start до end, увеличивая i на 1 после каждой итерации. Рекурсивно вызываем leftSubtrees = allPossibleBST(start, i - 1, memo) и rightSubTrees = allPossibleBST(i + 1, end, memo). Перебираем все пары между leftSubtrees и rightSubTrees и создаем новый корень со значением i для каждой пары. Добавляем корень новообразованного BST в res. Устанавливаем memo[(start, end)] = res и возвращаем res.

😎 Решение:

class Solution {
    public List<TreeNode> allPossibleBST(
        int start,
        int end,
        Map<Pair<Integer, Integer>, List<TreeNode>> memo
    ) {
        List<TreeNode> res = new ArrayList<>();
        if (start > end) {
            res.add(null);
            return res;
        }
        if (memo.containsKey(new Pair<>(start, end))) {
            return memo.get(new Pair<>(start, end));
        }
        for (int i = start; i <= end; ++i) {
            List<TreeNode> leftSubTrees = allPossibleBST(start, i - 1, memo);
            List<TreeNode> rightSubTrees = allPossibleBST(i + 1, end, memo);
            for (TreeNode left : leftSubTrees) {
                for (TreeNode right : rightSubTrees) {
                    TreeNode root = new TreeNode(i, left, right);
                    res.add(root);
                }
            }
        }
        memo.put(new Pair<>(start, end), res);
        return res;
    }

    public List<TreeNode> generateTrees(int n) {
        Map<Pair<Integer, Integer>, List<TreeNode>> memo = new HashMap<>();
        return allPossibleBST(1, n, memo);
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 900. RLE Iterator
Сложность: medium

Для кодирования последовательности целых чисел мы можем использовать кодирование по длине строки (т. е. RLE). В кодированном по длине пробега массиве четной длины (с индексацией 0) для всех четных i значение encoding[i] говорит нам о том, сколько раз неотрицательное целое значение encoding[i + 1] повторяется в последовательности.

Например, последовательность arr = [8,8,8,5,5] может быть закодирована как encoding = [3,8,2,5]. encoding = [3,8,0,9,2,5] и encoding = [2,8,1,8,2,5] также являются допустимыми RLE для arr.
Задав кодированный по длине пробега массив, разработайте итератор для его итерации. Реализуйте класс RLEIterator: RLEIterator(int[] encoded) Инициализирует объект с кодированным массивом encoded. int next(int n) Исчерпывает следующие n элементов и возвращает последний исчерпанный таким образом элемент. Если не осталось элементов для исчерпания, возвращает -1.

Пример:

Input
["RLEIterator", "next", "next", "next", "next"]
[[[3, 8, 0, 9, 2, 5]], [2], [1], [1], [2]]
Output
[null, 8, 8, 5, -1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализировать итератор с закодированным массивом и индексом, указывающим на текущую позицию.

2⃣При вызове метода next(n), уменьшить текущий счетчик на n или перейти к следующему числу, если текущий счетчик равен нулю.

3⃣Возвращать текущий элемент или -1, если все элементы исчерпаны.

😎 Решение:

class RLEIterator {
    private int[] encoding;
    private int index;

    public RLEIterator(int[] encoding) {
        this.encoding = encoding;
        this.index = 0;
    }

    public int next(int n) {
        while (index < encoding.length) {
            if (n > encoding[index]) {
                n -= encoding[index];
                index += 2;
            } else {
                encoding[index] -= n;
                return encoding[index + 1];
            }
        }
        return -1;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 830. Positions of Large Groups
Сложность: easy

В строке s из строчных букв эти буквы образуют последовательные группы одного и того же символа.
Например, строка s = "abbxxxxzyy" имеет группы "a", "bb", "xxxx", "z" и "yy".
Группа идентифицируется интервалом [start, end], где start и end обозначают начальный и конечный индексы (включительно) группы. В приведенном выше примере "xxxx" имеет интервал [3,6].
Группа считается большой, если в ней 3 или более символов.

Верните интервалы каждой большой группы, отсортированные в порядке возрастания начального индекса.

Пример:

Input: s = "abcdddeeeeaabbbcd"
Output: [[3,5],[6,9],[12,14]]
Explanation: The large groups are "ddd", "eeee", and "bbb".

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживайте указатели i и j, где i <= j. Указатель i представляет начало текущей группы, а j будет инкрементироваться вперед, пока не достигнет конца группы.

2⃣Когда j достигнет конца строки или S[j] != S[j+1], у нас будет группа [i, j]. Если длина группы больше или равна 3, добавьте её в результат.

3⃣Обновите i = j + 1 и начните новую группу.

😎 Решение:

class Solution {
    public List<List<Integer>> largeGroupPositions(String S) {
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList();
        int i = 0, N = S.length();
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            if (j == N-1 || S.charAt(j) != S.charAt(j+1)) {
                if (j-i+1 >= 3)
                    ans.add(Arrays.asList(new Integer[]{i, j}));
                i = j + 1;
            }
        }

        return ans;
    }

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1134. Armstrong Number
Сложность: easy

Дано целое число n, верните true, если и только если оно является числом Армстронга.

k-значное число n является числом Армстронга, если сумма k-й степени каждой его цифры равна n.

Пример:

Input: n = 153
Output: true
Explanation: 153 is a 3-digit number, and 153 = 1^3 + 5^3 + 3^3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Получите количество цифр в n, преобразовав его в строку и найдя длину.

2⃣Создайте функцию getSumOfKthPowerOfDigits(n, k), которая возвращает сумму k-й степени каждой цифры числа n.
Инициализируйте переменную result для хранения результата.
Пока n не равно 0, добавляйте k-ю степень последней цифры n к result и удаляйте последнюю цифру.

3⃣Верните true, если результат равен исходному числу n.

😎 Решение:

class Solution {
    public int getSumOfKthPowerOfDigits(int n, int k) {
       int result = 0;

       while (n != 0) {
           result += Math.pow(n % 10, k);

           n /= 10;
       }
       return result;
    }
    public boolean isArmstrong(int n) {
        int length = String.valueOf(n).length();

        return getSumOfKthPowerOfDigits(n, length) == n;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1016. Binary String With Substrings Representing 1 To N
Сложность: medium

Если задана двоичная строка s и положительное целое число n, верните true, если двоичное представление всех целых чисел в диапазоне [1, n] является подстрокой s, или false в противном случае. Подстрока - это непрерывная последовательность символов в строке.

Пример:

Input: s = "0110", n = 3
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Генерация двоичных строк:
Для каждого числа в диапазоне [1, n] сгенерируйте его двоичное представление.

2⃣Проверка подстрок:
Проверьте, является ли каждое из двоичных представлений подстрокой строки s.

3⃣Возврат результата:
Если все двоичные представления являются подстроками строки s, верните true. В противном случае, верните false.

😎 Решение:

public class Solution {
    public boolean queryString(String s, int n) {
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            String binary = Integer.toBinaryString(i);
            if (!s.contains(binary)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 747. Largest Number At Least Twice of Others
Сложность: easy

Вам дан целочисленный массив nums, в котором наибольшее целое число уникально. Определите, является ли наибольший элемент массива по крайней мере в два раза больше всех остальных чисел в массиве. Если да, то верните индекс самого большого элемента, в противном случае верните -1.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найдите максимальный элемент в массиве и его индекс.

2⃣Проверьте, является ли этот максимальный элемент по крайней мере в два раза больше всех остальных элементов массива.

3⃣Если условие выполняется, верните индекс максимального элемента, иначе верните -1.

😎 Решение:

public class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int n = cost.length;
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = cost[0];
        dp[1] = cost[1];
        for (int i = 2; i < n; i++) {
            dp[i] = cost[i] + Math.min(dp[i - 1], dp[i - 2]);
        }
        return Math.min(dp[n - 1], dp[n - 2]);
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree
Сложность: medium

Дано бинарное дерево. Найдите наименьший общий предок (LCA) двух заданных узлов в дереве.

Согласно определению LCA на Википедии: "Наименьший общий предок определяется между двумя узлами p и q как наименьший узел в дереве T, который имеет как p, так и q в качестве потомков (где мы допускаем, что узел может быть потомком самого себя)."

Пример:

Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
Output: 3
Explanation: The LCA of nodes 5 and 1 is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начало обхода дерева с корня: Начните обход дерева с корневого узла. Если текущий узел является одним из узлов p или q, установите переменную mid в значение True и продолжите поиск другого узла в левой и правой ветвях.

2⃣Проверка поддеревьев: Выполните рекурсивный обход левой и правой ветвей дерева. Если какая-либо из ветвей (левая или правая) возвращает True, это означает, что один из двух узлов найден ниже по дереву.

3⃣Определение LCA: Если в любой момент обхода дерева две из трех переменных (left, right или mid) становятся True, это означает, что найден наименьший общий предок (LCA) для узлов p и q.

😎 Решение:

class Solution {
    private TreeNode ans;

    public Solution() {
        this.ans = null;
    }

    private boolean recurseTree(TreeNode currentNode, TreeNode p, TreeNode q) {
        if (currentNode == null) {
            return false;
        }

        int left = this.recurseTree(currentNode.left, p, q) ? 1 : 0;
        int right = this.recurseTree(currentNode.right, p, q) ? 1 : 0;
        int mid = (currentNode == p || currentNode == q) ? 1 : 0;

        if (mid + left + right >= 2) {
            this.ans = currentNode;
        }

        return (mid + left + right > 0);
    }

    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        this.recurseTree(root, p, q);
        return this.ans;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 531. Lonely Pixel I
Сложность: medium

Дано изображение размером m x n, состоящее из чёрных ('B') и белых ('W') пикселей. Верните количество чёрных одиночных пикселей.

Чёрный одиночный пиксель — это символ 'B', расположенный в такой позиции, где в той же строке и в том же столбце нет других чёрных пикселей.

Пример:

Input: picture = [["W","W","B"],["W","B","W"],["B","W","W"]]
Output: 3
Explanation: All the three 'B's are black lonely pixels.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣ Подсчёт количества чёрных пикселей в строках и столбцах:
Пройдите по всей матрице picture, для каждой чёрной клетки (x, y) увеличивайте rowCount[x] и colCount[y] на 1.

2⃣ Поиск одиночных чёрных пикселей:
Снова пройдите по всей матрице и для каждой чёрной клетки (x, y) проверьте значения rowCount[x] и colCount[y]. Если оба значения равны 1, увеличьте переменную answer на 1.

3⃣ Возврат результата:
Верните answer.

😎 Решение:

class Solution {
    public int findLonelyPixel(char[][] picture) {
        int n = picture.length;
        int m = picture[0].length;
        
        int rowCount[] = new int[n];
        int columnCount[] = new int[m];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (picture[i][j] == 'B') {
                    rowCount[i]++;
                    columnCount[j]++;
                }
            }
        }
        
        int answer = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (picture[i][j] == 'B' && rowCount[i] == 1 && columnCount[j] == 1) {
                    answer++;
                }
            }
        }
        
        return answer;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1136. Parallel Courses
Сложность: medium

Вам дано целое число n, которое указывает, что есть n курсов, обозначенных от 1 до n. Вам также дан массив relations, где relations[i] = [prevCoursei, nextCoursei], представляющий собой зависимость между курсами: курс prevCoursei должен быть пройден до курса nextCoursei.

За один семестр вы можете взять любое количество курсов, при условии, что вы прошли все необходимые предварительные курсы в предыдущем семестре для тех курсов, которые вы собираетесь взять.
Верните минимальное количество семестров, необходимых для прохождения всех курсов. Если нет способа пройти все курсы, верните -1.

Пример:

Input: n = 3, relations = [[1,3],[2,3]]
Output: 2
Explanation: The figure above represents the given graph.
In the first semester, you can take courses 1 and 2.
In the second semester, you can take course 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Постройте направленный граф из зависимостей (relations).

2⃣Реализуйте функцию dfsCheckCycle для проверки наличия цикла в графе.

3⃣Реализуйте функцию dfsMaxPath для вычисления длины самого длинного пути в графе. Если цикл найден, верните -1. Иначе верните длину самого длинного пути.

😎 Решение:

class Solution {
    public int minimumSemesters(int N, int[][] relations) {
        List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>(N + 1);
        for (int i = 0; i < N + 1; ++i) {
            graph.add(new ArrayList<Integer>());
        }
        for (int[] relation : relations) {
            graph.get(relation[0]).add(relation[1]);
        }
        int[] visited = new int[N + 1];
        for (int node = 1; node < N + 1; node++) {
            if (dfsCheckCycle(node, graph, visited) == -1) {
                return -1;
            }
        }

        int[] visitedLength = new int[N + 1];
        int maxLength = 1;
        for (int node = 1; node < N + 1; node++) {
            int length = dfsMaxPath(node, graph, visitedLength);
            maxLength = Math.max(length, maxLength);
        }
        return maxLength;
    }

    private int dfsCheckCycle(int node, List<List<Integer>> graph, int[] visited) {
        if (visited[node] != 0) {
            return visited[node];
        } else {
            visited[node] = -1;
        }
        for (int endNode : graph.get(node)) {
            if (dfsCheckCycle(endNode, graph, visited) == -1) {
                return -1;
            }
        }
        visited[node] = 1;
        return 1;
    }

    private int dfsMaxPath(int node, List<List<Integer>> graph, int[] visitedLength) {
        if (visitedLength[node] != 0) {
            return visitedLength[node];
        }
        int maxLength = 1;
        for (int endNode : graph.get(node)) {
            int length = dfsMaxPath(endNode, graph, visitedLength);
            maxLength = Math.max(length + 1, maxLength);
        }
        visitedLength[node] = maxLength;
        return maxLength;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 397. Integer Replacement
Сложность: medium

К положительному целому числу n можно применить одну из следующих операций: если n четное, замените n на n / 2. если n нечетное, замените n на n + 1 или n - 1. верните минимальное количество операций, необходимых для того, чтобы n стало 1.

Пример:

Input: n = 8
Output: 3
Explanation: 8 -> 4 -> 2 -> 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начните с данного числа n и выполните одну из следующих операций:
Если n четное, замените n на n / 2.
Если n нечетное, замените n на n + 1 или n - 1.

2⃣Используйте метод динамического программирования или жадный метод, чтобы найти минимальное количество операций, необходимых для достижения n = 1. Определите, какая операция (n + 1 или n - 1) является более эффективной для минимизации количества шагов.

3⃣Продолжайте выполнять выбранные операции, пока n не станет равным 1. Считайте количество выполненных операций и верните это значение как результат.

😎 Решение:

class Solution {
    public int integerReplacement(int n) {
        Map<Long, Integer> memo = new HashMap<>();
        return helper(n, memo);
    }
    
    private int helper(long n, Map<Long, Integer> memo) {
        if (n == 1) return 0;
        if (memo.containsKey(n)) return memo.get(n);
        
        if (n % 2 == 0) {
            memo.put(n, 1 + helper(n / 2, memo));
        } else {
            memo.put(n, 1 + Math.min(helper(n + 1, memo), helper(n - 1, memo)));
        }
        
        return memo.get(n);
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 681. Next Closest Time
Сложность: medium

Дано время, представленное в формате "ЧЧ:ММ". Сформируйте ближайшее следующее время, используя текущие цифры. Количество раз, которое можно использовать цифру, не ограничено.

Можно предположить, что заданная строка всегда корректна. Например, "01:34", "12:09" являются корректными. "1:34", "12:9" являются некорректными.

Пример:

Input: time = "19:34"
Output: "19:39"
Explanation: The next closest time choosing from digits 1, 9, 3, 4, is 19:39, which occurs 5 minutes later.
It is not 19:33, because this occurs 23 hours and 59 minutes later.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Симулируйте ход часов, увеличивая время на одну минуту. Каждый раз, когда время увеличивается, если все цифры допустимы, верните текущее время.

2⃣Представьте время как целое число t в диапазоне 0 <= t < 24 * 60. Тогда часы равны t / 60, минуты равны t % 60.

3⃣Найдите каждую цифру часов и минут: часы / 10, часы % 10 и т.д.

😎 Решение:

class Solution {
    public String nextClosestTime(String time) {
        int cur = 60 * Integer.parseInt(time.substring(0, 2));
        cur += Integer.parseInt(time.substring(3));
        Set<Integer> allowed = new HashSet<>();
        for (char c : time.toCharArray()) {
            if (c != ':') {
                allowed.add(c - '0');
            }
        }

        while (true) {
            cur = (cur + 1) % (24 * 60);
            int[] digits = new int[]{cur / 60 / 10, cur / 60 % 10, cur % 60 / 10, cur % 60 % 10};
            search:
            {
                for (int d : digits) {
                    if (!allowed.contains(d)) {
                        break search;
                    }
                }
                return String.format("%02d:%02d", cur / 60, cur % 60);
            }
        }
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1347. Minimum Number of Steps to Make Two Strings Anagram
Сложность: medium

Даны две строки одинаковой длины s и t. За один шаг вы можете выбрать любой символ строки t и заменить его другим символом.

Вернуть минимальное количество шагов, чтобы сделать t анаграммой строки s.

Анаграмма строки — это строка, которая содержит те же символы в другом (или том же) порядке.

Пример:

Input: s = "bab", t = "aba"
Output: 1
Explanation: Replace the first 'a' in t with b, t = "bba" which is anagram of s.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Вычислить разницу частот символов в строках t и s, сохраняя результаты в массиве count.

2⃣Подсчитать количество символов, которые нужно заменить в t, добавляя в ans только положительные значения из массива count.

3⃣Вернуть ans как минимальное количество шагов для превращения t в анаграмму строки s.

😎 Решение:

class Solution {
    public int minSteps(String s, String t) {
        int[] count = new int[26];
        
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            count[t.charAt(i) - 'a']++;
            count[s.charAt(i) - 'a']--;
        }

        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < 26; i++) {
            ans += Math.max(0, count[i]);
        }

        return ans;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 230. Kth Smallest Element in a BST
Сложность: medium

Дан корень бинарного дерева поиска и целое число k. Верните k-ое по величине значение (нумерация с 1) среди всех значений узлов в дереве.

Пример:

Input: root = [3,1,4,null,2], k = 1
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация стека и обход в глубину: Инициализируйте стек для хранения узлов дерева. Начните обход дерева в глубину, начиная с корня, и перемещайтесь влево, добавляя каждый узел в стек, пока не достигнете самого левого узла.

2⃣Извлечение узлов и проверка: Когда достигнете самого левого узла, извлеките узел из стека и уменьшите значение k на 1. Если k становится равным нулю, верните значение текущего узла, так как это и есть k-ое по величине значение.

3⃣Переход к правому поддереву: Если k не равен нулю, переместитесь к правому поддереву текущего узла и продолжайте обход, повторяя шаги 1 и 2, пока не найдете k-ое по величине значение.

😎 Решение:

class Solution {
  public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {
    LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<>();
    
    while (true) {
      while (root != null) {
        stack.push(root);
        root = root.left;
      }
      root = stack.pop();
      if (--k == 0) return root.val;
      root = root.right;
    }
  }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 373. Find K Pairs with Smallest Sums
Сложность: medium

Вам даны два целочисленных массива nums1 и nums2, отсортированных в неубывающем порядке, и целое число k.

Определим пару (u, v), которая состоит из одного элемента из первого массива и одного элемента из второго массива.

Верните k пар (u1, v1), (u2, v2), ..., (uk, vk) с наименьшими суммами.

Пример:

Input: nums1 = [1,7,11], nums2 = [2,4,6], k = 3
Output: [[1,2],[1,4],[1,6]]
Explanation: The first 3 pairs are returned from the sequence: [1,2],[1,4],[1,6],[7,2],[7,4],[11,2],[7,6],[11,4],[11,6]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте две целочисленные переменные m и n, инициализируйте их размерами массивов nums1 и nums2 соответственно. Создайте список ans для хранения пар с наименьшими суммами, которые будут возвращены в качестве ответа. Создайте множество visited для отслеживания просмотренных пар.

2⃣Инициализируйте минимальную кучу minHeap, которая содержит тройки целых чисел: сумму пары, индекс первого элемента пары в nums1 и индекс второго элемента пары в nums2. Вставьте в minHeap первую пару из обоих массивов, т.е. nums1[0] + nums2[0], 0, 0, и добавьте пару (0, 0) в visited.

3⃣Повторяйте до получения k пар и пока minHeap не пуст:
Извлеките верхний элемент из minHeap и установите i = top[1] и j = top[2].
Добавьте пару (nums1[i], nums2[j]) в ans.
Если i + 1 < m и пары (i + 1, j) нет в visited, добавьте новую пару nums1[i + 1] + nums2[j], i + 1, j в minHeap.
Если j + 1 < n и пары (i, j + 1) нет в visited, добавьте новую пару nums1[i] + nums2[j + 1], i, j + 1 в minHeap.
Верните ans.

😎 Решение:

import java.util.*;

class Solution {
    public List<List<Integer>> kSmallestPairs(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
        int m = nums1.length, n = nums2.length;
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        Set<Pair<Integer, Integer>> visited = new HashSet<>();
        PriorityQueue<Triple> minHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(t -> t.sum));
        minHeap.add(new Triple(nums1[0] + nums2[0], 0, 0));
        visited.add(new Pair<>(0, 0));

        while (k-- > 0 && !minHeap.isEmpty()) {
            Triple top = minHeap.poll();
            int i = top.i, j = top.j;
            ans.add(Arrays.asList(nums1[i], nums2[j]));

            if (i + 1 < m && !visited.contains(new Pair<>(i + 1, j))) {
                minHeap.add(new Triple(nums1[i + 1] + nums2[j], i + 1, j));
                visited.add(new Pair<>(i + 1, j));
            }

            if (j + 1 < n && !visited.contains(new Pair<>(i, j + 1))) {
                minHeap.add(new Triple(nums1[i] + nums2[j + 1], i, j + 1));
                visited.add(new Pair<>(i, j + 1));
            }
        }

        return ans;
    }

    class Triple {
        int sum, i, j;
        Triple(int sum, int i, int j) {
            this.sum = sum;
            this.i = i;
            this.j = j;
        }
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 733. Flood Fill
Сложность: easy

Изображение представлено в виде целочисленной сетки m x n, где image[i][j] - значение пикселя изображения. Вам также даны три целых числа sr, sc и color. Вы должны выполнить заливку изображения, начиная с пикселя image[sr][sc]. Чтобы выполнить заливку, рассмотрите начальный пиксель, плюс все пиксели, соединенные по 4-м направлениям с начальным пикселем, того же цвета, что и начальный пиксель, плюс все пиксели, соединенные по 4-м направлениям с этими пикселями (также того же цвета), и так далее. Замените цвет всех вышеупомянутых пикселей на цвет. Верните измененное изображение после выполнения заливки.

Пример:

Input: image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]], sr = 1, sc = 1, color = 2
Output: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Получите цвет начального пикселя.

2⃣Используйте обход в глубину (DFS) или обход в ширину (BFS) для замены цвета всех пикселей, которые соединены с начальным пикселем и имеют тот же цвет.

3⃣Обновите изображение и верните его.

😎 Решение:

public class Solution {
    public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int color) {
        int originalColor = image[sr][sc];
        if (originalColor == color) {
            return image;
        }
        
        dfs(image, sr, sc, originalColor, color);
        return image;
    }
    
    private void dfs(int[][] image, int x, int y, int originalColor, int newColor) {
        if (x < 0 || x >= image.length || y < 0 || y >= image[0].length || image[x][y] != originalColor) {
            return;
        }
        image[x][y] = newColor;
        dfs(image, x + 1, y, originalColor, newColor);
        dfs(image, x - 1, y, originalColor, newColor);
        dfs(image, x, y + 1, originalColor, newColor);
        dfs(image, x, y - 1, originalColor, newColor);
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 218. The Skyline Problem
Сложность: hard

Горизонт города — это внешний контур силуэта, образованного всеми зданиями в этом городе, когда они видны издалека. Учитывая расположения и высоты всех зданий, верните горизонт, образованный этими зданиями в совокупности.

Геометрическая информация о каждом здании задана в массиве buildings, где buildings[i] = [lefti, righti, heighti]:

lefti — это координата x левого края i-го здания.
righti — это координата x правого края i-го здания.
heighti — это высота i-го здания.
Вы можете предположить, что все здания — это идеальные прямоугольники, стоящие на абсолютно плоской поверхности на высоте 0.

Пример:

Input: buildings = [[2,9,10],[3,7,15],[5,12,12],[15,20,10],[19,24,8]]
Output: [[2,10],[3,15],[7,12],[12,0],[15,10],[20,8],[24,0]]
Explanation:
Figure A shows the buildings of the input.
Figure B shows the skyline formed by those buildings. The red points in figure B represent the key points in the output list.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Соберите все уникальные позиции для левых и правых краев зданий в массиве buildings и сохраните их в список edgeSet. Инициализируйте хэш-таблицу edgeIndexMap для хранения соответствующих индексов и значений элементов из heights.

2⃣Пройдитесь по всем зданиям в массиве buildings, найдите индексы их левого и правого краев, а также их высоту. Для каждого здания обновите максимальную высоту в диапазоне [leftIndex, rightIndex).

3⃣Пройдитесь по обновленным высотам и добавьте все позиции, где высота меняется, в answer в качестве ключевых точек горизонта. Верните answer как результат.

😎 Решение:

class Solution {
    public List<List<Integer>> getSkyline(int[][] buildings) {
        SortedSet<Integer> edgeSet = new TreeSet<Integer>();
        for (int[] building : buildings) {
            int left = building[0], right = building[1];
            edgeSet.add(left);
            edgeSet.add(right);
        }
        List<Integer> edges = new ArrayList<Integer>(edgeSet);
        
        Map<Integer, Integer> edgeIndexMap = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < edges.size(); ++i) {
            edgeIndexMap.put(edges.get(i), i);
        }

        int[] heights = new int[edges.size()];

        for (int[] building : buildings) {
            int left = building[0], right = building[1], height = building[2];
            int leftIndex = edgeIndexMap.get(left), rightIndex = edgeIndexMap.get(right);
            
            for (int idx = leftIndex; idx < rightIndex; ++idx) {
                heights[idx] = Math.max(heights[idx], height);
            }
        }
        
        List<List<Integer>> answer = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < heights.length; ++i) {
            int currHeight = heights[i], currPos = edges.get(i);

            if (answer.isEmpty() || answer.get(answer.size() - 1).get(1) != currHeight) {
                answer.add(Arrays.asList(currPos, currHeight));
            }
        }
        return answer;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1463. Cherry Pickup II
Сложность: hard

Дана матрица grid размером rows x cols, представляющая поле с вишнями, где grid[i][j] обозначает количество вишен, которые можно собрать с клетки (i, j).

У вас есть два робота, которые могут собирать вишни:
Робот №1 находится в левом верхнем углу (0, 0), а
Робот №2 находится в правом верхнем углу (0, cols - 1).

Верните максимальное количество собранных вишен с помощью обоих роботов, следуя приведённым ниже правилам:
Из клетки (i, j) роботы могут перемещаться в клетку (i + 1, j - 1), (i + 1, j) или (i + 1, j + 1).
Когда любой робот проходит через клетку, он подбирает все вишни, и клетка становится пустой.
Когда оба робота находятся в одной клетке, только один из них собирает вишни.
Оба робота не могут выходить за пределы матрицы в любой момент времени.
Оба робота должны достичь нижней строки в матрице grid.

Пример:

Input: grid = [[1,0,0,0,0,0,1],[2,0,0,0,0,3,0],[2,0,9,0,0,0,0],[0,3,0,5,4,0,0],[1,0,2,3,0,0,6]]
Output: 28
Explanation: Path of robot #1 and #2 are described in color green and blue respectively.
Cherries taken by Robot #1, (1 + 9 + 5 + 2) = 17.
Cherries taken by Robot #2, (1 + 3 + 4 + 3) = 11.
Total of cherries: 17 + 11 = 28.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите трехмерный массив dp, где dp[row][col1][col2] представляет максимальное количество вишен, которые можно собрать, если робот 1 находится в (row, col1), а робот 2 находится в (row, col2).

2⃣Итеративно заполните dp, начиная с нижней строки, вычисляя для каждой клетки максимальное количество вишен, которое можно собрать с учетом возможных перемещений роботов.

3⃣Верните dp[0][0][n-1], что представляет максимальное количество вишен, которое можно собрать, начиная с верхнего левого и верхнего правого углов.

😎 Решение:

class Solution {

    public int cherryPickup(int[][] grid) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        int dp[][][] = new int[m][n][n];

        for (int row = m - 1; row >= 0; row--) {
            for (int col1 = 0; col1 < n; col1++) {
                for (int col2 = 0; col2 < n; col2++) {
                    int result = 0;
                    result += grid[row][col1];
                    if (col1 != col2) {
                        result += grid[row][col2];
                    }
                    if (row != m - 1) {
                        int max = 0;
                        for (int newCol1 = col1 - 1; newCol1 <= col1 + 1; newCol1++) {
                            for (int newCol2 = col2 - 1; newCol2 <= col2 + 1; newCol2++) {
                                if (newCol1 >= 0 && newCol1 < n && newCol2 >= 0 && newCol2 < n) {
                                    max = Math.max(max, dp[row + 1][newCol1][newCol2]);
                                }
                            }
                        }
                        result += max;
                    }
                    dp[row][col1][col2] = result;
                }
            }
        }
        return dp[0][0][n - 1];
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 140. Break II
Сложность: hard

Дана строка s и словарь строк wordDict. Добавьте пробелы в строку s, чтобы построить предложение, в котором каждое слово является допустимым словом из словаря. Верните все такие возможные предложения в любом порядке.

Обратите внимание, что одно и то же слово из словаря может использоваться несколько раз при разделении.

Пример:

Input: s = "catsanddog", wordDict = ["cat","cats","and","sand","dog"]
Output: ["cats and dog","cat sand dog"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и начальный вызов:
Преобразуйте массив wordDict в множество wordSet для эффективного поиска.
Инициализируйте пустой массив results для хранения допустимых предложений.
Инициализируйте пустую строку currentSentence для отслеживания конструируемого предложения.
Вызовите функцию backtrack с исходной строкой s, множеством wordSet, текущим предложением currentSentence, массивом результатов results и начальным индексом, установленным в 0 — начало входной строки.
Верните results после завершения работы backtrack.

2⃣Функция backtrack:
Базовый случай: Если startIndex равен длине строки, добавьте currentSentence в results и вернитесь, так как это означает, что currentSentence представляет собой допустимое предложение.
Итерация по возможным значениям endIndex от startIndex + 1 до конца строки.

3⃣Обработка и рекурсия:
Извлеките подстроку word от startIndex до endIndex - 1.
Если word найдено в wordSet:
Сохраните текущее значение currentSentence в originalSentence.
Добавьте word к currentSentence (с пробелом, если это необходимо).
Рекурсивно вызовите backtrack с обновленным currentSentence и endIndex.
Сбросьте currentSentence к его исходному значению (originalSentence) для отката и попробуйте следующий endIndex.
Вернитесь из функции backtrack.

😎 Решение:

class Solution {

    public List<String> wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordDict);
        List<String> results = new ArrayList<>();
        backtrack(s, wordSet, new StringBuilder(), results, 0);
        return results;
    }

    private void backtrack(
        String s,
        Set<String> wordSet,
        StringBuilder currentSentence,
        List<String> results,
        int startIndex
    ) {
        if (startIndex == s.length()) {
            results.add(currentSentence.toString().trim());
            return;
        }

        for (int endIndex = startIndex + 1; endIndex <= s.length(); endIndex++) {
            String word = s.substring(startIndex, endIndex);
            if (wordSet.contains(word)) {
                int currentLength = currentSentence.length();
                currentSentence.append(word).append(" ");
                backtrack(s, wordSet, currentSentence, results, endIndex);
                currentSentence.setLength(currentLength);
            }
        }
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 109. Convert Sorted List to Binary Search Tree
Сложность: medium

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:

1⃣Поскольку 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.

2⃣Как 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.

3⃣Для 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 {
    private ListNode findMiddleElement(ListNode head) {
        ListNode prevPtr = null;
        ListNode slowPtr = head;
        ListNode fastPtr = head;

        while (fastPtr != null && fastPtr.next != null) {
            prevPtr = slowPtr;
            slowPtr = slowPtr.next;
            fastPtr = fastPtr.next.next;
        }

        if (prevPtr != null) {
            prevPtr.next = null;
        }

        return slowPtr;
    }

    public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {
        if (head == null) {
            return null;
        }

        ListNode mid = this.findMiddleElement(head);
        TreeNode node = new TreeNode(mid.val);

        if (head == mid) {
            return node;
        }

        node.left = this.sortedListToBST(head);
        node.right = this.sortedListToBST(mid.next);
        return node;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний