🚨 60 минут до финала

Через час мы закроем краудфандинг easyoffer 2.0
Это последний шанс вписаться в самые выгодные условия.

👉 https://planeta.ru/campaigns/easyoffer

Задача: 160. Intersection of Two Linked Lists
Сложность: easy

Даны головы двух односвязных списков headA и headB. Верните узел, в котором эти два списка пересекаются. Если два связанных списка не имеют пересечений, верните null.

Например, следующие два связанных списка начинают пересекаться в узле c1.

Пример:

Input: intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,6,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3
Output: Intersected at '8'
Explanation: The intersected node's value is 8 (note that this must not be 0 if the two lists intersect).
From the head of A, it reads as [4,1,8,4,5]. From the head of B, it reads as [5,6,1,8,4,5]. There are 2 nodes before the intersected node in A; There are 3 nodes before the intersected node in B.
- Note that the intersected node's value is not 1 because the nodes with value 1 in A and B (2nd node in A and 3rd node in B) are different node references. In other words, they point to two different locations in memory, while the nodes with value 8 in A and B (3rd node in A and 4th node in B) point to the same location in memory.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохранение ссылок из списка B:
Проходим по всем узлам списка B и сохраняем ссылки (адреса) каждого узла в хеш-таблицу. Это позволит нам быстро проверять, содержится ли узел из списка A в списке B.

2⃣Проверка узлов списка A:
Далее, для каждого узла из списка A проверяем, существует ли такой узел в хеш-таблице, созданной на предыдущем шаге. Если такой узел найден, то он является точкой пересечения, и мы возвращаем этот узел.

3⃣Обработка отсутствия пересечения:
Если до конца списка A не найдено ни одного узла, который бы совпал с узлами из хеш-таблицы, возвращаем null, указывая на отсутствие пересечения между списками.

😎 Решение:

public class Solution {
    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        Set<ListNode> nodesInB = new HashSet<ListNode>();

        while (headB != null) {
            nodesInB.add(headB);
            headB = headB.next;
        }

        while (headA != null) {
            if (nodesInB.contains(headA)) {
                return headA;
            }
            headA = headA.next;
        }

        return null;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1466. Reorder Routes to Make All Paths Lead to the City Zero
Сложность: medium

Дано n городов, пронумерованных от 0 до n - 1, и n - 1 дорог, таких, что существует только один путь между двумя различными городами (эта сеть образует дерево). В прошлом году Министерство транспорта решило направить дороги в одном направлении, потому что они слишком узкие.

Дороги представлены массивом connections, где connections[i] = [ai, bi] представляет дорогу от города ai до города bi.
В этом году в столице (город 0) будет большое событие, и многие люди хотят приехать в этот город.
Ваша задача состоит в том, чтобы переориентировать некоторые дороги так, чтобы каждый город мог посетить город 0. Верните минимальное количество изменённых дорог.

Гарантируется, что каждый город может добраться до города 0 после перенаправления.

Пример:

Input: n = 6, connections = [[0,1],[1,3],[2,3],[4,0],[4,5]]
Output: 3
Explanation: Change the direction of edges show in red such that each node can reach the node 0 (capital).

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте переменную count для подсчета количества рёбер, которые необходимо изменить. Инициализируйте её нулём. Создайте список смежности adj, который содержит список пар целых чисел так, чтобы adj[node] содержал всех соседей node в форме (neighbor, sign), где neighbor - соседний узел, а sign обозначает направление ребра (оригинальное или искусственное).

2⃣Начните обход в глубину (DFS). Используйте функцию dfs для выполнения обхода. В каждом вызове передавайте параметры node, parent и adj. Начните с узла 0 и parent равным -1.

3⃣Перебирайте всех соседей узла с помощью adj[node]. Для каждого neighbor, sign в adj[node], проверьте, равен ли neighbor родителю. Если равен, не посещайте его снова. Если neighbor не равен parent, выполните count += sign и рекурсивно вызовите dfs с node = neighbor и parent = node. По завершении обхода DFS, в count будет содержаться количество рёбер, которые необходимо изменить. Верните count.

😎 Решение:

class Solution {
    int count = 0;

    public void dfs(int node, int parent, Map<Integer, List<List<Integer>>> adj) {
        if (!adj.containsKey(node)) {
            return;
        }
        for (List<Integer> nei : adj.get(node)) {
            int neighbor = nei.get(0);
            int sign = nei.get(1);
            if (neighbor != parent) {
                count += sign;
                dfs(neighbor, node, adj);
            }
        }
    }

    public int minReorder(int n, int[][] connections) {
        Map<Integer, List<List<Integer>>> adj = new HashMap<>();
        for (int[] connection : connections) {
            adj.computeIfAbsent(connection[0], k -> new ArrayList<List<Integer>>()).add(
                    Arrays.asList(connection[1], 1));
            adj.computeIfAbsent(connection[1], k -> new ArrayList<List<Integer>>()).add(
                    Arrays.asList(connection[0], 0));
        }
        dfs(0, -1, adj);
        return count;
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

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