#Hard
Задача: 127. Word Ladder

Секвенция трансформации от слова beginWord к слову endWord с использованием словаря wordList представляет собой последовательность слов beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk, при которой:

Каждая пара соседних слов отличается ровно одной буквой.
Каждый элемент si для 1 <= i <= k присутствует в wordList. Отметим, что beginWord не обязан быть в wordList.
sk равно endWord.
Для двух слов, beginWord и endWord, и словаря wordList, верните количество слов в кратчайшей секвенции трансформации от beginWord к endWord, или 0, если такая секвенция не существует.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Препроцессинг списка слов: Осуществите препроцессинг заданного списка слов (wordList), чтобы найти все возможные промежуточные состояния слов. Сохраните эти состояния в словаре, где ключом будет промежуточное слово, а значением — список слов, имеющих то же промежуточное состояние.

2️⃣Использование очереди для обхода: Поместите в очередь кортеж, содержащий beginWord и число 1, где 1 обозначает уровень узла. Вам нужно вернуть уровень узла endWord, так как он будет представлять длину кратчайшей последовательности преобразования. Используйте словарь посещений, чтобы избежать циклов.

3️⃣Поиск кратчайшего пути через BFS (обход в ширину): Пока в очереди есть элементы, получите первый элемент очереди. Для каждого слова определите все промежуточные преобразования и проверьте, не являются ли эти преобразования также преобразованиями других слов из списка. Для каждого найденного слова, которое имеет общее промежуточное состояние с текущим словом, добавьте в очередь пару (слово, уровень + 1), где уровень — это уровень текущего слова. Если вы достигли искомого слова, его уровень покажет длину кратчайшей последовательности преобразования.

😎 Решение:

import java.util.*;

class Solution {
    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
        int L = beginWord.length();
        Map<String, List<String>> allComboDict = new HashMap<>();

        wordList.forEach(word -> {
            for (int i = 0; i < L; i++) {
                String newWord = word.substring(0, i) + '*' + word.substring(i + 1, L);
                List<String> transformations = allComboDict.getOrDefault(newWord, new ArrayList<>());
                transformations.add(word);
                allComboDict.put(newWord, transformations);
            }
        });

        Queue<Pair<String, Integer>> Q = new LinkedList<>();
        Q.add(new Pair(beginWord, 1));

        Map<String, Boolean> visited = new HashMap<>();
        visited.put(beginWord, true);

        while (!Q.isEmpty()) {
            Pair<String, Integer> node = Q.remove();
            String word = node.getKey();
            int level = node.getValue();
            for (int i = 0; i < L; i++) {
                String newWord = word.substring(0, i) + '*' + word.substring(i + 1, L);

                for (String adjacentWord : allComboDict.getOrDefault(newWord, new ArrayList<>())) {
                    if (adjacentWord.equals(endWord)) {
                        return level + 1;
                    }
                    if (!visited.containsKey(adjacentWord)) {
                        visited.put(adjacentWord, true);
                        Q.add(new Pair(adjacentWord, level + 1));
                    }
                }
            }
        }

        return 0;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#Medium
Задача: 128. Longest Consecutive Sequence

Дан несортированный массив целых чисел nums. Верните длину самой длинной последовательности последовательных элементов.

Необходимо написать алгоритм, который работает за время O(n).

Пример:

Input: nums = [100,4,200,1,3,2]
Output: 4
Explanation: The longest consecutive elements sequence is [1, 2, 3, 4]. Therefore its length is 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Проверка базового случая:
Перед началом работы проверяем базовый случай с пустым массивом.
Самая длинная последовательность в пустом массиве, очевидно, равна 0, поэтому мы можем просто вернуть это значение.

2️⃣Обработка чисел в массиве:
Для всех других случаев мы сортируем массив nums и рассматриваем каждое число, начиная со второго (поскольку нам нужно сравнивать каждое число с предыдущим).
Если текущее число и предыдущее равны, то текущая последовательность не удлиняется и не прерывается, поэтому мы просто переходим к следующему числу.
Если числа не равны, то нужно проверить, удлиняет ли текущее число последовательность (т.е. nums[i] == nums[i-1] + 1). Если удлиняет, то мы увеличиваем наш текущий счёт и продолжаем.

3️⃣Завершение обработки и возврат результата:
В противном случае последовательность прерывается, и мы записываем нашу текущую последовательность и сбрасываем её до 1 (чтобы включить число, которое прервало последовательность).
Возможно, что последний элемент массива nums является частью самой длинной последовательности, поэтому мы возвращаем максимум из текущей последовательности и самой длинной.

😎 Решение:

class Solution {
    private boolean arrayContains(int[] arr, int num) {
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] == num) {
                return true;
            }
        }

        return false;
    }

    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        int longestStreak = 0;

        for (int num : nums) {
            int currentNum = num;
            int currentStreak = 1;

            while (arrayContains(nums, currentNum + 1)) {
                currentNum += 1;
                currentStreak += 1;
            }

            longestStreak = Math.max(longestStreak, currentStreak);
        }

        return longestStreak;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#Medium
Задача: 129. Sum Root to Leaf Numbers

Вам дан корень бинарного дерева, содержащего только цифры от 0 до 9.

Каждый путь от корня до листа в дереве представляет собой число.

Например, путь от корня до листа 1 -> 2 -> 3 представляет число 123.
Верните общую сумму всех чисел от корня до листа. Тестовые случаи созданы таким образом, что ответ поместится в 32-битное целое число.

Листовой узел — это узел без детей.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация:

Создайте переменные для хранения суммы чисел (rootToLeaf) и текущего числа (currNumber), а также стек для обхода дерева, начиная с корневого узла.

2️⃣Обход дерева:
Используйте стек для глубинного обхода дерева (DFS), обновляя currNumber путём умножения на 10 и добавления значения узла. Для каждого листа добавляйте currNumber к rootToLeaf.

3️⃣Возвращение результата:
По завершении обхода всех узлов возвращайте rootToLeaf, содержащую сумму всех чисел от корня до листьев дерева.

😎 Решение:

class Solution {
    public int sumNumbers(TreeNode root) {
        int rootToLeaf = 0, currNumber = 0;
        int steps;
        TreeNode predecessor;

        while (root != null) {
            if (root.left != null) {
                predecessor = root.left;
                steps = 1;
                while (predecessor.right != null && predecessor.right != root) {
                    predecessor = predecessor.right;
                    ++steps;
                }

                if (predecessor.right == null) {
                    currNumber = currNumber * 10 + root.val;
                    predecessor.right = root;
                    root = root.left;
                } else {
                    if (predecessor.left == null) {
                        rootToLeaf += currNumber;
                    }
                    for (int i = 0; i < steps; ++i) {
                        currNumber /= 10;
                    }
                    predecessor.right = null;
                    root = root.right;
                }
            } else {
                currNumber = currNumber * 10 + root.val;
                if (root.right == null) {
                    rootToLeaf += currNumber;
                }
                root = root.right;
            }
        }
        return rootToLeaf;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#Medium
Задача: 130. Surrounded Regions

Вам дана матрица размером m на n, которая содержит буквы 'X' и 'O'. Захватите регионы, которые окружены:

Соединение: Ячейка соединена с соседними ячейками по горизонтали или вертикали.
Регион: Для формирования региона соедините каждую ячейку 'O'.
Окружение: Регион окружён ячейками 'X', если можно соединить регион с ячейками 'X', и ни одна из ячеек региона не находится на краю доски.
Окруженный регион захватывается путём замены всех 'O' на 'X' в исходной матрице.

Пример:

Input: board = [["X"]]

Output: [["X"]]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Выбор начальных ячеек и инициация DFS:
Начинаем с выбора всех ячеек, расположенных на границах доски.
Затем, начиная с каждой выбранной ячейки на границе, выполняем обход в глубину (DFS).

2️⃣Логика и выполнение DFS:
Если ячейка на границе оказывается 'O', это означает, что эта ячейка "жива", вместе с другими ячейками 'O', соединёнными с этой граничной ячейкой. Две ячейки считаются соединёнными, если между ними существует путь, состоящий только из букв 'O'.
Цель нашего обхода DFS будет заключаться в том, чтобы отметить все такие связанные ячейки 'O', которые исходят из границы, каким-либо отличительным символом, например, 'E'.

3️⃣Классификация и финальная обработка ячеек:
После обхода всех граничных ячеек мы получаем три типа ячеек:
Ячейки с буквой 'X': эти ячейки можно считать стеной.
Ячейки с буквой 'O': эти ячейки не затрагиваются в нашем обходе DFS, то есть они не имеют соединения с границей, следовательно, они захвачены. Эти ячейки следует заменить на букву 'X'.
Ячейки с буквой 'E': это ячейки, отмеченные в ходе нашего обхода DFS, то есть ячейки, имеющие хотя бы одно соединение с границами, следовательно, они не захвачены. В результате мы должны вернуть этим ячейкам их исходную букву 'O'.

😎 Решение:

public class Solution {
    protected Integer ROWS = 0;
    protected Integer COLS = 0;

    public void solve(char[][] board) {
        if (board == null || board.length == 0) {
            return;
        }
        this.ROWS = board.length;
        this.COLS = board[0].length;

        List<Pair<Integer, Integer>> borders = new LinkedList<Pair<Integer, Integer>>();
        for (int r = 0; r < this.ROWS; ++r) {
            borders.add(new Pair(r, 0));
            borders.add(new Pair(r, this.COLS - 1));
        }
        for (int c = 0; c < this.COLS; ++c) {
            borders.add(new Pair(0, c));
            borders.add(new Pair(this.ROWS - 1, c));
        }

        for (Pair<Integer, Integer> pair : borders) {
            this.DFS(board, pair.first, pair.second);
        }

        for (int r = 0; r < this.ROWS; ++r) {
            for (int c = 0; c < this.COLS; ++c) {
                if (board[r][c] == 'O') board[r][c] = 'X';
                if (board[r][c] == 'E') board[r][c] = 'O';
            }
        }
    }

    protected void DFS(char[][] board, int row, int col) {
        if (board[row][col] != 'O') return;

        board[row][col] = 'E';
        if (col < this.COLS - 1) this.DFS(board, row, col + 1);
        if (row < this.ROWS - 1) this.DFS(board, row + 1, col);
        if (col > 0) this.DFS(board, row, col - 1);
        if (row > 0) this.DFS(board, row - 1, col);
    }
}

class Pair<U, V> {
    public U first;
    public V second;

    public Pair(U first, V second) {
        this.first = first;
        this.second = second;
    }
}

🪙 1715 вопроса вопроса на Java разработчика

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#Medium
Задача: 131. Palindrome Partitioning

Дана строка s. Разделите строку таким образом, чтобы каждая подстрока разделения была палиндромом. Верните все возможные варианты разделения строки s на палиндромы.

Пример:

Input: s = "aab"
Output: [["a","a","b"],["aa","b"]]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициация рекурсивного обхода:
В алгоритме обратного отслеживания (backtracking) мы рекурсивно пробегаем по строке, используя метод поиска в глубину (depth-first search). Для каждого рекурсивного вызова задаётся начальный индекс строки start.
Итеративно генерируем все возможные подстроки, начиная с индекса start. Индекс end увеличивается от start до конца строки.

2️⃣Проверка на палиндром и продолжение поиска:
Для каждой сгенерированной подстроки проверяем, является ли она палиндромом.
Если подстрока оказывается палиндромом, она становится потенциальным кандидатом. Добавляем подстроку в currentList и выполняем поиск в глубину для оставшейся части строки. Если текущая подстрока заканчивается на индексе end, то end+1 становится начальным индексом для следующего рекурсивного вызова.

3️⃣Возврат (Backtracking) и сохранение результатов:
Возвращаемся, если начальный индекс start больше или равен длине строки, и добавляем currentList в результат.

😎 Решение:

class Solution {
    public List<List<String>> partition(String s) {
        List<List<String>> result = new ArrayList<List<String>>();
        dfs(0, result, new ArrayList<String>(), s);
        return result;
    }

    void dfs(int start, List<List<String>> result, List<String> currentList, String s) {
        if (start >= s.length()) result.add(new ArrayList<String>(currentList));
        for (int end = start; end < s.length(); end++) {
            if (isPalindrome(s, start, end)) {
                currentList.add(s.substring(start, end + 1));
                dfs(end + 1, result, currentList, s);
                currentList.remove(currentList.size() - 1);
            }
        }
    }

    boolean isPalindrome(String s, int low, int high) {
        while (low < high) {
            if (s.charAt(low++) != s.charAt(high--)) return false;
        }
        return true;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#Hard
Задача: 132. Palindrome Partitioning II

Дана строка s. Разделите строку так, чтобы каждая подстрока разделения была палиндромом.

Верните минимальное количество разрезов, необходимых для разделения строки s на палиндромы.

Пример:

Input: s = "aab"
Output: 1
Explanation: The palindrome partitioning ["aa","b"] could be produced using 1 cut.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определение задачи и начальные условия:
Алгоритм обратного отслеживания реализуется путём рекурсивного изучения кандидатов-подстрок. Мы определяем рекурсивный метод findMinimumCut, который находит минимальное количество разрезов для подстроки, начинающейся с индекса start и заканчивающейся на индексе end.
Чтобы найти минимальное количество разрезов, мы также должны знать минимальное количество разрезов, которые были найдены ранее для других разделений на палиндромы. Эта информация отслеживается в переменной minimumCut.
Начальное значение minimumCut будет равно максимально возможному количеству разрезов в строке, что равно длине строки минус один (т.е. разрез между каждым символом).

2️⃣Генерация подстрок и рекурсивный поиск:
Теперь, когда мы знаем начальные и конечные индексы, мы должны сгенерировать все возможные подстроки, начиная с индекса start. Для этого мы будем держать начальный индекс постоянным. currentEndIndex обозначает конец текущей подстроки.

3️⃣Условие палиндрома и рекурсивное разделение:
Если текущая подстрока является палиндромом, мы сделаем разрез после currentEndIndex и рекурсивно найдем минимальный разрез для оставшейся строки

😎 Решение:

class Solution {
    public int minCut(String s) {
        return findMinimumCut(s, 0, s.length() - 1, s.length() - 1);
    }

    private int findMinimumCut(String s, int start, int end, int minimumCut) {
        if (start == end || isPalindrome(s, start, end)) {
            return 0;
        }

        for (int currentEndIndex = start; currentEndIndex <= end; currentEndIndex++) {
            if (isPalindrome(s, start, currentEndIndex)) {
                minimumCut = Math.min(
                    minimumCut,
                    1 + findMinimumCut(s, currentEndIndex + 1, end, minimumCut)
                );
            }
        }
        return minimumCut;
    }

    private boolean isPalindrome(String s, int start, int end) {
        while (start < end) {
            if (s.charAt(start++) != s.charAt(end--)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 133. Clone Graph

Дана ссылка на узел в связанном неориентированном графе.

Верните глубокую копию (клон) графа.

Каждый узел в графе содержит значение (целое число) и список (List[Node]) своих соседей.

Пример:

Input: adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
Output: [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
Explanation: There are 4 nodes in the graph.
1st node (val = 1)'s neighbors are 2nd node (val = 2) and 4th node (val = 4).
2nd node (val = 2)'s neighbors are 1st node (val = 1) and 3rd node (val = 3).
3rd node (val = 3)'s neighbors are 2nd node (val = 2) and 4th node (val = 4).
4th node (val = 4)'s neighbors are 1st node (val = 1) and 3rd node (val = 3).

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Используйте хеш-таблицу для хранения ссылок на копии всех уже посещенных и скопированных узлов. Ключом будет узел оригинального графа, а значением — соответствующий клонированный узел клонированного графа. Хеш-таблица посещенных узлов также используется для предотвращения циклов.

2️⃣Добавьте первый узел в очередь, клонируйте его и добавьте в хеш-таблицу посещенных.

3️⃣Выполните обход в ширину (BFS): извлеките узел из начала очереди, посетите всех соседей этого узла. Если какой-либо сосед уже был посещен, получите его клон из хеш-таблицы посещенных; если нет, создайте клон и добавьте его в хеш-таблицу. Добавьте клоны соседей в список соседей клонированного узла.

😎 Решение:

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

class Node {
    public int val;
    public List<Node> neighbors;

    public Node() {}

    public Node(int _val, List<Node> _neighbors) {
        val = _val;
        neighbors = _neighbors;
    }
}

class Solution {
    public Node cloneGraph(Node node) {
        if (node == null) {
            return node;
        }

        HashMap<Node, Node> visited = new HashMap();
        LinkedList<Node> queue = new LinkedList<Node>();
        queue.add(node);
        visited.put(node, new Node(node.val, new ArrayList()));

        while (!queue.isEmpty()) {
            Node n = queue.remove();
            for (Node neighbor : n.neighbors) {
                if (!visited.containsKey(neighbor)) {
                    visited.put(neighbor, new Node(neighbor.val, new ArrayList()));
                    queue.add(neighbor);
                }
                visited.get(n).neighbors.add(visited.get(neighbor));
            }
        }
        return visited.get(node);
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 134. Gas Station

Вдоль кругового маршрута расположены n заправочных станций, на каждой из которых находится определённое количество топлива gas[i].

У вас есть автомобиль с неограниченным топливным баком, и для проезда от i-й станции к следующей (i + 1)-й станции требуется cost[i] топлива. Путешествие начинается с пустым баком на одной из заправочных станций.

Учитывая два массива целых чисел gas и cost, верните индекс начальной заправочной станции, если вы можете проехать вокруг цепи один раз по часовой стрелке, в противном случае верните -1. Если решение существует, оно гарантированно будет уникальным.

Пример:

Input: gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
Output: 3
Explanation:
Start at station 3 (index 3) and fill up with 4 unit of gas. Your tank = 0 + 4 = 4
Travel to station 4. Your tank = 4 - 1 + 5 = 8
Travel to station 0. Your tank = 8 - 2 + 1 = 7
Travel to station 1. Your tank = 7 - 3 + 2 = 6
Travel to station 2. Your tank = 6 - 4 + 3 = 5
Travel to station 3. The cost is 5. Your gas is just enough to travel back to station 3.
Therefore, return 3 as the starting index.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализируйте переменные curr_gain, total_gain и answer значением 0.

2️⃣Пройдите по массивам gas и cost. Для каждого индекса i увеличивайте total_gain и curr_gain на gas[i] - cost[i].
Если curr_gain меньше 0, проверьте, может ли станция i + 1 быть начальной станцией: установите answer как i + 1, сбросьте curr_gain до 0 и повторите шаг 2.

3️⃣По завершении итерации, если total_gain меньше 0, верните -1. В противном случае верните answer.

😎 Решение:

class Solution {
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        int currGain = 0, totalGain = 0, answer = 0;

        for (int i = 0; i < gas.length; ++i) {
            totalGain += gas[i] - cost[i];
            currGain += gas[i] - cost[i];
            if (currGain < 0) {
                answer = i + 1;
                currGain = 0;
            }
        }

        return totalGain >= 0 ? answer : -1;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#hard
Задача: 135. Candy

В очереди стоят n детей. Каждому ребенку присвоено значение рейтинга, указанное в массиве целых чисел ratings.

Вы раздаете конфеты этим детям с соблюдением следующих требований:

Каждый ребенок должен получить как минимум одну конфету.
Дети с более высоким рейтингом должны получать больше конфет, чем их соседи.
Верните минимальное количество конфет, которое вам нужно иметь, чтобы распределить их среди детей.

Пример:

Input: ratings = [1,0,2]
Output: 5
Explanation: You can allocate to the first, second and third child with 2, 1, 2 candies respectively.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация и первичное заполнение массивов:
Создайте два массива: left2right для расчета конфет с учетом только левых соседей и right2left для расчета с учетом только правых соседей. Изначально каждому ученику в обоих массивах присваивается по одной конфете.

2️⃣Обход и обновление значений в массивах:
Проходите массив ratings слева направо, увеличивая значение в left2right для каждого ученика, чей рейтинг выше рейтинга его левого соседа.
Затем проходите массив справа налево, увеличивая значение в right2left для каждого ученика, чей рейтинг выше рейтинга его правого соседа.

3️⃣Расчет минимального количества конфет:
Для каждого ученика определите максимальное значение конфет между left2right[i] и right2left[i], чтобы соответствовать требованиям к распределению конфет.
Суммируйте полученные значения для всех учеников, чтобы найти минимальное количество конфет, необходимое для соблюдения всех правил.

😎 Решение:

public class Solution {
    public int candy(int[] ratings) {
        int sum = 0;
        int[] left2right = new int[ratings.length];
        int[] right2left = new int[ratings.length];
        Arrays.fill(left2right, 1);
        Arrays.fill(right2left, 1);
        for (int i = 1; i < ratings.length; i++) {
            if (ratings[i] > ratings[i - 1]) {
                left2right[i] = left2right[i - 1] + 1;
            }
        }
        for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
            if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
                right2left[i] = right2left[i + 1] + 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < ratings.length; i++) {
            sum += Math.max(left2right[i], right2left[i]);
        }
        return sum;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#easy
Задача: 136. Single Number

Дан непустой массив целых чисел nums, в котором каждый элемент встречается дважды, кроме одного. Найдите этот единственный элемент.

Вы должны реализовать решение с линейной сложностью выполнения и использовать только постоянное дополнительное пространство.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Переберите все элементы в массиве nums.

2️⃣Если какое-то число в nums новое для массива, добавьте его.

3️⃣Если какое-то число уже есть в массиве, удалите его.

😎 Решение:

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        List<Integer> no_duplicate_list = new ArrayList<>();

        for (int i : nums) {
            if (!no_duplicate_list.contains(i)) {
                no_duplicate_list.add(i);
            } else {
                no_duplicate_list.remove(new Integer(i));
            }
        }
        return no_duplicate_list.get(0);
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 137. Single Number II

Дан массив целых чисел nums, в котором каждый элемент встречается три раза, кроме одного, который встречается ровно один раз. Найдите этот единственный элемент и верните его.

Вы должны реализовать решение с линейной сложностью выполнения и использовать только постоянное дополнительное пространство.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Сортировка массива:
Отсортируйте массив nums. Это упорядочит все элементы так, чтобы одинаковые числа находились рядом.

2️⃣Итерация с проверкой:
Используйте цикл for для перебора элементов массива от начала до nums.size() - 2 с шагом 3. Таким образом, каждый проверяемый индекс будет иметь следующий за ним индекс в пределах массива.
Если элемент на текущем индексе совпадает с элементом на следующем индексе (проверка nums[i] == nums[i + 1]), продолжайте следующую итерацию цикла.

3️⃣Возврат уникального элемента:
Если элемент на текущем индексе не совпадает с следующим, значит, это искомый уникальный элемент, который встречается только один раз. В этом случае возвращайте элемент на текущем индексе.
Если до последнего элемента цикл не нашёл уникального элемента, возвращайте последний элемент массива nums[nums.size() - 1], поскольку он, очевидно, будет уникальным, если предыдущие проверки не выявили уникального элемента раньше.

😎 Решение:

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);

        for (int i = 0; i < nums.length - 1; i += 3) {
            if (nums[i] == nums[i + 1]) {
                continue;
            } else {
                return nums[i];
            }
        }

        return nums[nums.length - 1];
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 138. Copy List with Random Pointer

Дан связный список длиной n, в котором каждый узел содержит дополнительный случайный указатель (random pointer), который может указывать на любой узел в списке или быть равным null.

Создайте глубокую копию списка. Глубокая копия должна состоять из ровно n совершенно новых узлов, где каждый новый узел имеет значение, равное значению соответствующего оригинального узла. Указатели next и random новых узлов должны указывать на новые узлы в скопированном списке таким образом, чтобы указатели в оригинальном и скопированном списке представляли одно и то же состояние списка. Ни один из указателей в новом списке не должен указывать на узлы в оригинальном списке.

Например, если в оригинальном списке есть два узла X и Y, где X.random --> Y, то для соответствующих узлов x и y в скопированном списке, x.random должен указывать на y.

Верните голову скопированного связного списка.

Связный список представлен во входных/выходных данных как список из n узлов. Каждый узел представлен парой [val, random_index], где:
val: целое число, представляющее Node.val
random_index: индекс узла (в диапазоне от 0 до n-1), на который указывает случайный указатель, или null, если он не указывает ни на какой узел.

Вашему коду будет дана только голова оригинального связного списка.

Пример:

Input: head = [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
Output: [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация и начало обхода:
Начните обход графа со стартового узла (head). Создайте словарь visited_dictionary для отслеживания посещенных и клонированных узлов.

2️⃣Проверка и клонирование узлов:
Для каждого текущего узла (current_node) проверьте, есть ли уже клонированная копия в visited_dictionary.
Если клонированная копия существует, используйте ссылку на этот клонированный узел.
Если клонированной копии нет, создайте новый узел (cloned_node_for_current_node), инициализируйте его и добавьте в visited_dictionary, где ключом будет current_node, а значением — созданный клон.

3️⃣Рекурсивные вызовы для обработки связей:
Сделайте два рекурсивных вызова для каждого узла: один используя указатель random, другой — указатель next.
Эти вызовы отражают обработку "детей" текущего узла в терминах графа, где детьми являются узлы, на которые указывают указатели random и next.

😎 Решение:

public class Solution {
    HashMap<Node, Node> visitedHash = new HashMap<Node, Node>();

    public Node copyRandomList(Node head) {
        if (head == null) {
            return null;
        }

        if (this.visitedHash.containsKey(head)) {
            return this.visitedHash.get(head);
        }

        Node node = new Node(head.val, null, null);
        this.visitedHash.put(head, node);

        node.next = this.copyRandomList(head.next);
        node.random = this.copyRandomList(head.random);

        return node;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 139. Word Break

Дана строка s и словарь строк wordDict. Верните true, если строку s можно разделить на последовательность одного или нескольких слов из словаря, разделённых пробелами.

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

Пример:

Input: s = "leetcode", wordDict = ["leet","code"]
Output: true
Explanation: Return true because "leetcode" can be segmented as "leet code".

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация структур данных:
Преобразуйте wordDict в множество words для быстрой проверки вхождения.
Инициализируйте очередь queue начальным значением 0 (индекс начала строки) и множество seen для отслеживания посещённых индексов.

2️⃣Обход в ширину (BFS):
Пока очередь не пуста, извлекайте первый элемент из очереди, обозначающий начальную позицию start.
Если start равен длине строки s, возвращайте true, так как достигнут конец строки, и строку можно разделить на слова из словаря.
Итерируйте end от start + 1 до s.length включительно. Для каждого end, проверьте, посещён ли он уже.

3️⃣Проверка подстроки и обновление структур:
Проверьте подстроку начиная с start и заканчивая перед end. Если подстрока находится в множестве words, добавьте end в очередь и отметьте его в seen как посещённый.
Если BFS завершается и конечный узел не достигнут, возвращайте false.

😎 Решение:

class Solution {
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        Set<String> words = new HashSet<>(wordDict);
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        boolean[] seen = new boolean[s.length() + 1];
        queue.add(0);

        while (!queue.isEmpty()) {
            int start = queue.remove();
            if (start == s.length()) {
                return true;
            }

            for (int end = start + 1; end <= s.length(); end++) {
                if (seen[end]) {
                    continue;
                }

                if (words.contains(s.substring(start, end))) {
                    queue.add(end);
                    seen[end] = true;
                }
            }
        }

        return false;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#hard
Задача: 140. Word Break II

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:

1️⃣Инициализация 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.

2️⃣Функция 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.

3️⃣Обработка 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);
            }
        }
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#easy
Задача: 141. Linked List Cycle

Дана переменная head, которая является началом связного списка. Определите, содержит ли связный список цикл.

Цикл в связном списке существует, если существует узел в списке, до которого можно добраться снова, последовательно следуя по указателю next. Внутренне переменная pos используется для обозначения индекса узла, к которому подключен указатель next последнего узла. Обратите внимание, что pos не передается в качестве параметра.

Верните true, если в связном списке есть цикл. В противном случае верните false.

Пример:

Input: head = [3,2,0,-4], pos = 1
Output: true
Explanation: There is a cycle in the linked list, where the tail connects to the 1st node (0-indexed).

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация структуры данных:
Создайте хеш-таблицу (или множество) для хранения ссылок на узлы, чтобы отслеживать уже посещённые узлы.

2️⃣Обход списка:
Перемещайтесь по связному списку, начиная с головы (head), и проверяйте каждый узел по очереди.

3️⃣Проверка на цикл:
Если текущий узел равен null, это означает, что вы достигли конца списка, и список не имеет циклов. В этом случае верните false.
Если текущий узел уже содержится в хеш-таблице, это означает, что вы вернулись к ранее посещённому узлу, и, следовательно, в списке присутствует цикл. Верните true.
Если ни одно из этих условий не выполнено, добавьте текущий узел в хеш-таблицу и продолжите обход списка.

😎 Решение:

public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        Set<ListNode> nodesSeen = new HashSet<>();
        ListNode current = head;
        while (current != null) {
            if (nodesSeen.contains(current)) {
                return true;
            }
            nodesSeen.add(current);
            current = current.next;
        }
        return false;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 142. Linked List Cycle II

Дана голова связного списка. Верните узел, с которого начинается цикл. Если цикла нет, верните null.

Цикл в связном списке существует, если есть такой узел в списке, до которого можно добраться снова, последовательно следуя по указателю next. Внутренне переменная pos используется для обозначения индекса узла, к которому подключен указатель next последнего узла (индексация с нуля). Она равна -1, если цикла нет. Обратите внимание, что pos не передается в качестве параметра.

Не модифицируйте связный список.

Пример:

Input: head = [3,2,0,-4], pos = 1
Output: tail connects to node index 1
Explanation: There is a cycle in the linked list, where tail connects to the second node.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Инициализация и начало обхода:
Инициализируйте узел указателем на голову связного списка и создайте пустое множество nodes_seen для отслеживания посещенных узлов.
Начните обход со связного списка, перемещая узел на один шаг за раз.

2️⃣Проверка на наличие узла в множестве:
Для каждого посещенного узла проверьте, содержится ли он уже в множестве nodes_seen.
Если узел найден в множестве, это означает, что был найден цикл. Верните текущий узел как точку входа в цикл.

3️⃣Добавление узла в множество или завершение обхода:
Если узел не найден в nodes_seen, добавьте его в множество и перейдите к следующему узлу.
Если узел становится равным null (конец списка), верните null. В списке нет цикла, так как в случае наличия цикла вы бы застряли в петле и не достигли бы конца списка.

😎 Решение:

public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        HashSet<ListNode> nodesSeen = new HashSet<>();
        ListNode node = head;
        while (node != null) {
            if (nodesSeen.contains(node)) {
                return node;
            } else {
                nodesSeen.add(node);
                node = node.next;
            }
        }
        return null;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 143. Reorder List

Вам дана голова односвязного списка. Список можно представить в следующем виде:

L0 → L1 → … → Ln - 1 → Ln

Переупорядочите список так, чтобы он принял следующую форму:

L0 → Ln → L1 → Ln - 1 → L2 → Ln - 2 → …

Вы не можете изменять значения в узлах списка. Можно изменять только сами узлы.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Нахождение середины списка и разделение его на две части:
Используйте два указателя, slow и fast, для нахождения середины списка. Указатель slow движется на один узел за шаг, а fast — на два узла. Когда fast достигает конца списка, slow окажется в середине.
Разделите список на две части. Первая часть начинается от головы списка до slow, вторая — с узла после slow до конца списка.

2️⃣Реверс второй половины списка:
Инициализируйте указатели prev как NULL и curr как slow. Перемещайтесь по второй половине списка и меняйте направление ссылок между узлами для реверсирования списка.
Продолжайте, пока не перестроите весь второй сегмент, теперь последний элемент первой части списка будет указывать на NULL, а prev станет новой головой второй половины списка.

3️⃣Слияние двух частей списка в заданном порядке:
Начните с головы первой части списка (first) и головы реверсированной второй части (second).
Перекрестно связывайте узлы из первой и второй части, вставляя узлы из второй части между узлами первой части. Передвигайте указатели first и second соответственно после каждой вставки.
Продолжайте этот процесс до тех пор, пока узлы второй части не закончатся.

😎 Решение:

class Solution {
    public void reorderList(ListNode head) {
        if (head == null) return;

        ListNode slow = head, fast = head;
        while (fast != null && fast.next != null) {
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }

        ListNode prev = null, curr = slow, tmp;
        while (curr != null) {
            tmp = curr.next;
            curr.next = prev;
            prev = curr;
            curr = tmp;
        }

        ListNode first = head, second = prev;
        while (second.next != null) {
            tmp = first.next;
            first.next = second;
            first = tmp;

            tmp = second.next;
            second.next = first;
            second = tmp;
        }
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#easy
Задача: 144. Binary Tree Preorder Traversal

Дан корень бинарного дерева, верните предварительный обход значений его узлов.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определение структуры узла дерева:
Определите класс TreeNode, который будет использоваться в реализации. Каждый узел TreeNode содержит значение и ссылки на левого и правого потомков.

2️⃣Инициализация процесса обхода:
Начните обход с корневого узла дерева. Используйте стек для хранения узлов дерева, которые нужно обойти, начиная с корня.

3️⃣Итеративный обход дерева:
На каждой итерации извлекайте текущий узел из стека и добавляйте его значение в выходной список.
Сначала добавьте в стек правого потомка (если он существует), затем левого потомка (если он существует). Это гарантирует, что узлы будут обрабатываться в порядке слева направо, так как стек работает по принципу LIFO (последний пришел - первый ушел).
Повторяйте процесс, пока стек не опустеет, что означает завершение обхода всех узлов.

😎 Решение:

class Solution {
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<>();
        LinkedList<Integer> output = new LinkedList<>();
        if (root == null) {
            return output;
        }

        stack.add(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode node = stack.pollLast();
            output.add(node.val);
            if (node.right != null) {
                stack.add(node.right);
            }
            if (node.left != null) {
                stack.add(node.left);
            }
        }
        return output;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#easy
Задача: 145. Binary Tree Postorder Traversal

Дан корень бинарного дерева, верните обход значений узлов в постпорядке.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Заполнение стека по стратегии право->узел->лево:
Инициируйте стек и добавьте в него корень дерева.
Перед тем как положить узел в стек, сначала добавьте его правого потомка, затем сам узел, а после — левого потомка. Это обеспечит последовательное извлечение узлов из стека в нужном порядке для постпорядкового обхода.

2️⃣Извлечение узла из стека и проверка:
Извлекайте последний узел из стека, проверяя, является ли он левым листом (узел без потомков).
Если это так, добавьте значение узла в выходной список (массив значений). Если узел имеет потомков, продолжайте выполнение стека с добавлением дочерних узлов по той же стратегии.

3️⃣Повторение процесса до опустошения стека:
Если извлеченный узел не является левым листом, необходимо обработать его потомков. Для этого, верните узел и его потомков в стек в правильном порядке, чтобы следующие итерации могли корректно обработать все узлы.
Повторяйте процесс до тех пор, пока стек не опустеет, что означает завершение обхода всех узлов.

😎 Решение:

class Solution {
    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        LinkedList<Integer> output = new LinkedList();
        Deque<TreeNode> stack = new ArrayDeque();

        if (root == null) return output;

        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            root = stack.pop();
            output.addFirst(root.val);
            if (root.left != null) stack.push(root.left);
            if (root.right != null) stack.push(root.right);
        }

        return output;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

#medium
Задача: 146. LRU Cache

Реализуйте класс LRUCache:
LRUCache(int capacity) - инициализирует LRU-кэш с положительным размером capacity.
int get(int key) - возвращает значение по ключу, если ключ существует, в противном случае возвращает -1.
void put(int key, int value) - обновляет значение по ключу, если ключ существует. В противном случае добавляет пару ключ-значение в кэш. Если количество ключей превышает установленную емкость после этой операции, удаляет наименее недавно использованный ключ.

Функции get и put должны выполняться за среднее время O(1).

Пример:

Input
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
Output
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Метод добавления узла в конец связного списка (add):
Получите текущий узел в конце списка, это "реальный" хвост: tail.prev, обозначим его как previousEnd.
Вставьте node после previousEnd, установив previousEnd.next = node.
Настройте указатели узла: node.prev = previousEnd и node.next = tail.
Обновите tail.prev = node, делая node новым "реальным" хвостом списка.

2️⃣Метод удаления узла из связного списка (remove):
Узел node должен быть удален из списка. Для этого определите узлы nextNode = node.next и prevNode = node.prev.
Чтобы удалить node, переназначьте prevNode.next = nextNode и nextNode.prev = prevNode, эффективно исключая node из списка.
Это превратит, например, последовательность A <-> B <-> C в A <-> C, где prevNode = A и nextNode = C.

3️⃣Методы get и put:
get(int key): Проверьте, существует ли ключ в хэш-карте. Если нет, верните -1. Иначе, получите узел, связанный с ключом, переместите его в конец списка с помощью remove(node) и add(node). Верните node.val.
put(int key, int value): Если ключ уже существует, найдите соответствующий узел и удалите его методом remove. Создайте новый узел с key и value, добавьте его в хэш-карту и в конец списка методом add(node). Если размер кэша превышает установленную емкость после добавления, удалите самый редко используемый узел (который находится в голове списка после фиктивного узла head), затем удалите соответствующий ключ из хэш-карты.

😎 Решение:

class ListNode {
    int key;
    int val;
    ListNode next;
    ListNode prev;

    public ListNode(int key, int val) {
        this.key = key;
        this.val = val;
    }
}

class LRUCache {
    int capacity;
    Map<Integer, ListNode> dic;
    ListNode head;
    ListNode tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        dic = new HashMap<>();
        head = new ListNode(-1, -1);
        tail = new ListNode(-1, -1);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        if (!dic.containsKey(key)) {
            return -1;
        }

        ListNode node = dic.get(key);
        remove(node);
        add(node);
        return node.val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (dic.containsKey(key)) {
            ListNode oldNode = dic.get(key);
            remove(oldNode);
        }

        ListNode node = new ListNode(key, value);
        dic.put(key, node);
        add(node);

        if (dic.size() > capacity) {
            ListNode nodeToDelete = head.next;
            remove(nodeToDelete);
            dic.remove(nodeToDelete.key);
        }
    }

    public void add(ListNode node) {
        ListNode previousEnd = tail.prev;
        previousEnd.next = node;
        node.prev = previousEnd;
        node.next = tail;
        tail.prev = node;
    }

    public void remove(ListNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }
}

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых