#medium
Задача: 435. Non-overlapping Intervals

Дан массив интервалов intervals, где intervals[i] = [starti, endi]. Верните минимальное количество интервалов, которые нужно удалить, чтобы остальные интервалы не пересекались.

Пример:

Input: intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]]
Output: 1
Explanation: [1,3] can be removed and the rest of the intervals are non-overlapping.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте интервалы по времени окончания.

2⃣Инициализируйте переменную ответа ans = 0 и целое число k для представления самого последнего времени окончания. k следует инициализировать небольшим значением, например, INT_MIN.

3⃣Итеративно пройдитесь по интервалам. Для каждого интервала: Если время начала больше или равно k, обновите k до времени окончания текущего интервала. В противном случае увеличьте ans. Верните ans.

😎 Решение:

class Solution {
    fun eraseOverlapIntervals(intervals: Array<IntArray>): Int {
        intervals.sortBy { it[1] }
        var ans = 0
        var k = Int.MIN_VALUE
        
        for (interval in intervals) {
            val x = interval[0]
            val y = interval[1]
            if (x >= k) {
                k = y
            } else {
                ans++
            }
        }
        
        return ans
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 358. Rearrange String k Distance Apart

Дана строка s и целое число k, переставьте символы в s так, чтобы одинаковые символы находились на расстоянии не менее k друг от друга. Если невозможно переставить строку, верните пустую строку "".

Пример:

Input: s = "aabbcc", k = 3
Output: "abcabc"
Explanation: The same letters are at least a distance of 3 from each other.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте словарь частот для символов строки и определите максимальную частоту.

2⃣Разделите символы на группы по частоте и создайте сегменты для размещения символов.

3⃣Распределите оставшиеся символы по сегментам, проверяя условия, и объедините сегменты в итоговую строку.

😎 Решение:

class Solution {
    fun rearrangeString(s: String, k: Int): String {
        val freqs = mutableMapOf<Char, Int>()
        var maxFreq = 0
        
        for (char in s) {
            freqs[char] = freqs.getOrDefault(char, 0) + 1
            maxFreq = maxOf(maxFreq, freqs[char]!!)
        }
        
        val mostChars = freqs.filter { it.value == maxFreq }.keys
        val secondChars = freqs.filter { it.value == maxFreq - 1 }.keys
        
        val segments = Array(maxFreq) { StringBuilder() }
        
        for (i in 0 until maxFreq) {
            for (char in mostChars) {
                segments[i].append(char)
            }
            if (i < maxFreq - 1) {
                for (char in secondChars) {
                    segments[i].append(char)
                }
            }
        }
        
        var segmentId = 0
        
        for ((char, freq) in freqs) {
            if (char in mostChars || char in secondChars) {
                continue
            }
            
            var freq = freq
            while (freq > 0) {
                segments[segmentId].append(char)
                segmentId = (segmentId + 1) % (maxFreq - 1)
                freq--
            }
        }
        
        for (i in 0 until maxFreq - 1) {
            if (segments[i].length < k) {
                return ""
            }
        }
        
        return segments.joinToString("") { it.toString() }
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 559. Maximum Depth of N-ary Tree

Дано n-арное дерево, найдите его максимальную глубину.

Максимальная глубина - это количество узлов вдоль самого длинного пути от корневого узла до самого дальнего листового узла.

Сериализация ввода n-арного дерева представлена в порядке уровня, каждая группа дочерних узлов разделена значением null (см. примеры).

Пример:

Input: root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
Output: 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Интуитивный подход заключается в решении задачи с помощью рекурсии.

2⃣Здесь мы демонстрируем пример с использованием стратегии поиска в глубину (DFS - Depth First Search).

3⃣Применяя DFS, проходим через все узлы дерева, вычисляя максимальную глубину.

😎 Решение:

class Solution {
    fun maxDepth(root: Node?): Int {
        if (root == null) {
            return 0
        } else if (root.children.isEmpty()) {
            return 1
        } else {
            val heights = root.children.map { maxDepth(it) }
            return heights.maxOrNull()!! + 1
        }
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 560. Subarray Sum Equals K

Дан массив целых чисел nums и целое число k, вернуть общее количество подмассивов, сумма которых равна k.

Подмассив - это непрерывная непустая последовательность элементов внутри массива.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Самый простой метод - рассмотреть каждый возможный подмассив данного массива nums.

2⃣Найти сумму элементов каждого из этих подмассивов и проверить равенство полученной суммы с заданным k.

3⃣Всякий раз, когда сумма равна k, увеличить счетчик, используемый для хранения необходимого результата.

😎 Решение:

class Solution {
    fun subarraySum(nums: IntArray, k: Int): Int {
        var count = 0
        for (start in nums.indices) {
            for (end in start + 1..nums.size) {
                var sum = 0
                for (i in start until end) {
                    sum += nums[i]
                }
                if (sum == k) {
                    count++
                }
            }
        }
        return count
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 561. Array Partition

Дан массив целых чисел nums из 2n элементов. Разделите эти числа на n пар (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) так, чтобы сумма min(ai, bi) для всех i была максимальной. Верните максимальную сумму.

Пример:

Input: nums = [1,4,3,2]
Output: 4
Explanation: All possible pairings (ignoring the ordering of elements) are:
1. (1, 4), (2, 3) -> min(1, 4) + min(2, 3) = 1 + 2 = 3
2. (1, 3), (2, 4) -> min(1, 3) + min(2, 4) = 1 + 2 = 3
3. (1, 2), (3, 4) -> min(1, 2) + min(3, 4) = 1 + 3 = 4
So the maximum possible sum is 4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Отсортируйте массив nums в неубывающем порядке.

2⃣Итерируйте через массив, выбирая каждый второй элемент (начиная с первого).

3⃣Суммируйте выбранные элементы и верните эту сумму.

😎 Решение:

class Solution {
    fun arrayPairSum(nums: IntArray): Int {
        nums.sort()
        var sum = 0
        for (i in nums.indices step 2) {
            sum += nums[i]
        }
        return sum
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 562. Longest Line of Consecutive One in Matrix

Дана бинарная матрица размера m x n. Вернуть длину самой длинной последовательной линии из единиц в матрице.

Линия может быть горизонтальной, вертикальной, диагональной или анти-диагональной.

Пример:

Input: mat = [[0,1,1,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1]]
Output: 3

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте 3 матрицы для хранения текущей длины последовательных единиц: horizontal, vertical, diagonal и anti_diagonal.

2⃣Итерируйте через каждый элемент матрицы: Если элемент равен 1, обновите соответствующие значения в матрицах horizontal, vertical, diagonal и anti_diagonal. Обновите максимальную длину последовательной линии.

3⃣Верните максимальную длину.

😎 Решение:

class Solution {
    fun longestLine(mat: Array<IntArray>): Int {
        if (mat.isEmpty() || mat[0].isEmpty()) return 0
        
        val m = mat.size
        val n = mat[0].size
        var maxLength = 0
        
        val horizontal = Array(m) { IntArray(n) }
        val vertical = Array(m) { IntArray(n) }
        val diagonal = Array(m) { IntArray(n) }
        val antiDiagonal = Array(m) { IntArray(n) }
        
        for (i in mat.indices) {
            for (j in mat[0].indices) {
                if (mat[i][j] == 1) {
                    horizontal[i][j] = (if (j > 0) horizontal[i][j - 1] else 0) + 1
                    vertical[i][j] = (if (i > 0) vertical[i - 1][j] else 0) + 1
                    diagonal[i][j] = (if (i > 0 && j > 0) diagonal[i - 1][j - 1] else 0) + 1
                    antiDiagonal[i][j] = (if (i > 0 && j < n - 1) antiDiagonal[i - 1][j + 1] else 0) + 1
                    
                    maxLength = maxOf(maxLength, horizontal[i][j], vertical[i][j], diagonal[i][j], antiDiagonal[i][j])
                }
            }
        }
        
        return maxLength
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 563. Binary Tree Tilt

Дано корневое значение бинарного дерева. Вернуть сумму значений наклонов всех узлов дерева.

Наклон узла дерева - это абсолютная разница между суммой всех значений узлов левого поддерева и всех значений узлов правого поддерева. Если у узла нет левого потомка, то сумма значений узлов левого поддерева считается равной 0. То же правило применяется, если у узла нет правого потомка.

Пример:

Input: root = [1,2,3]
Output: 1
Explanation: 
Tilt of node 2 : |0-0| = 0 (no children)
Tilt of node 3 : |0-0| = 0 (no children)
Tilt of node 1 : |2-3| = 1 (left subtree is just left child, so sum is 2; right subtree is just right child, so sum is 3)
Sum of every tilt : 0 + 0 + 1 = 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите рекурсивную функцию, которая вычисляет сумму значений узлов поддерева и наклон текущего узла.

2⃣Для каждого узла вычислите сумму значений левого и правого поддерева, а также их наклон, добавляя наклон к общей сумме.

3⃣Верните общую сумму наклонов всех узлов.

😎 Решение:

class TreeNode(var `val`: Int) {
    var left: TreeNode? = null
    var right: TreeNode? = null
}

class Solution {
    private var totalTilt = 0
    
    fun findTilt(root: TreeNode?): Int {
        fun sumAndTilt(node: TreeNode?): Int {
            if (node == null) return 0
            val leftSum = sumAndTilt(node.left)
            val rightSum = sumAndTilt(node.right)
            val nodeTilt = kotlin.math.abs(leftSum - rightSum)
            totalTilt += nodeTilt
            return node.`val` + leftSum + rightSum
        }
        
        sumAndTilt(root)
        return totalTilt
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 669. Trim a Binary Search Tree

Дано корневое дерево двоичного поиска и нижняя и верхняя границы как low и high. Обрежьте дерево так, чтобы все его элементы лежали в диапазоне [low, high]. Обрезка дерева не должна изменять относительную структуру элементов, которые останутся в дереве (то есть любой потомок узла должен оставаться потомком). Можно доказать, что существует единственный ответ.

Верните корень обрезанного дерева двоичного поиска. Обратите внимание, что корень может измениться в зависимости от заданных границ.

Пример:

Input: root = [1,0,2], low = 1, high = 2
Output: [1,null,2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если node.val > high, то обрезанное двоичное дерево должно находиться слева от узла.

2⃣Если node.val < low, то обрезанное двоичное дерево должно находиться справа от узла.

3⃣В противном случае обрезаем обе стороны дерева.

😎 Решение:

class TreeNode(var `val`: Int) {
    var left: TreeNode? = null
    var right: TreeNode? = null
}

class Solution {
    fun trimBST(root: TreeNode?, low: Int, high: Int): TreeNode? {
        root ?: return null
        if (root.`val` > high) return trimBST(root.left, low, high)
        if (root.`val` < low) return trimBST(root.right, low, high)
        root.left = trimBST(root.left, low, high)
        root.right = trimBST(root.right, low, high)
        return root
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

📊 Реклама в сети телеграм каналов easyoffer
✈️ Для заказа пишите @easyoffer_adv

easyoffer
Backend

Python | Вопросы
Python | Удалёнка
Python | LeetCode
Python | Тесты

Frontend | Вопросы
Frontend | Удалёнка
JavaScript | LeetCode
Frontend | Тесты

Java | Вопросы
Java | Удалёнка
Java | LeetCode
Java | Тесты

Тестировщик | Вопросы
Тестировщик | Удалёнка
Тестировщик | Тесты

Data Science | Вопросы
Data Science | Удалёнка
Data Science | Тесты

C# | Вопросы
C# | Удалёнка
C# | LeetCode
C# | Тесты

C/C++ | Вопросы
C/C++ | Удалёнка
C/C++ | LeetCode
C/C++ | Тесты

Golang | Вопросы
Golang | Удалёнка
Golang | LeetCode
Golang | Тесты

DevOps | Вопросы
DevOps | Удалёнка
DevOps | Тесты

PHP | Вопросы
PHP | Удалёнка
PHP | LeetCode
PHP | Тесты

Kotlin | Вопросы
Kotlin | Удалёнка
Kotlin | LeetCode
Kotlin | Тесты

Swift | Вопросы
Swift | Удалёнка
Swift | LeetCode
Swift | Тесты

📊 Реклама в сети телеграм каналов easyoffer
✈️ Для заказа пишите @easyoffer_adv

#medium
Задача: 670. Maximum Swap

Дано целое число num. Вы можете поменять местами две цифры не более одного раза, чтобы получить число с наибольшим значением.

Верните число с наибольшим значением, которое можно получить.

Пример:

Input: num = 2736
Output: 7236
Explanation: Swap the number 2 and the number 7.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Сохраняем кандидатов как списки длины len(num). Для каждой пары позиций (i, j) выполняем обмен цифр, записываем кандидата, если он больше текущего ответа, затем возвращаем цифры обратно.

2⃣Проверяем, что не добавили ведущий ноль. Фактически, проверять это не нужно, так как изначальное число его не содержит.

3⃣Возвращаем максимальное значение из всех кандидатов.

😎 Решение:

class Solution {
    fun maximumSwap(num: Int): Int {
        val A = num.toString().toCharArray()
        var ans = A.copyOf()
        for (i in A.indices) {
            for (j in i + 1 until A.size) {
                val tmp = A[i]
                A[i] = A[j]
                A[j] = tmp
                for (k in A.indices) {
                    if (A[k] != ans[k]) {
                        if (A[k] > ans[k]) {
                            ans = A.copyOf()
                        }
                        break
                    }
                }
                A[j] = A[i]
                A[i] = tmp
            }
        }
        return String(ans).toInt()
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 310. Minimum Height Trees

Дерево — это неориентированный граф, в котором любые две вершины соединены ровно одним путем. Другими словами, любое связное граф без простых циклов является деревом.

Дано дерево из n узлов, помеченных от 0 до n - 1, и массив из n - 1 ребер, где edges[i] = [ai, bi] указывает на наличие неориентированного ребра между узлами ai и bi в дереве. Вы можете выбрать любой узел дерева в качестве корня. Когда вы выбираете узел x в качестве корня, дерево имеет высоту h. Среди всех возможных корневых деревьев те, которые имеют минимальную высоту (то есть min(h)), называются деревьями с минимальной высотой (MHT).

Верните список всех меток корней MHT. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Высота корневого дерева — это количество ребер на самом длинном нисходящем пути между корнем и листом.

Пример:

Input: n = 4, edges = [[1,0],[1,2],[1,3]]
Output: [1]
Explanation: As shown, the height of the tree is 1 when the root is the node with label 1 which is the only MHT.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создание списка смежности
Создайте список смежности, представляющий граф.

2⃣Удаление листьев
Начните с удаления всех листьев. Лист — это узел с одной гранью. В каждой итерации удаляйте текущие листья и обновляйте список смежности. Новые листья будут вершинами, которые стали листьями после удаления предыдущих листьев.

3⃣Повторение процесса
Повторяйте процесс до тех пор, пока не останется два или менее узлов. Эти узлы будут корнями деревьев с минимальной высотой (MHT).

😎 Решение:

class Solution {
    fun findMinHeightTrees(n: Int, edges: Array<IntArray>): List<Int> {
        if (n == 1) return listOf(0)
        
        val adj = Array(n) { mutableListOf<Int>() }
        for (edge in edges) {
            adj[edge[0]].add(edge[1])
            adj[edge[1]].add(edge[0])
        }
        
        val leaves = mutableListOf<Int>()
        for (i in 0 until n) {
            if (adj[i].size == 1) {
                leaves.add(i)
            }
        }
        
        var remainingNodes = n
        while (remainingNodes > 2) {
            remainingNodes -= leaves.size
            val newLeaves = mutableListOf<Int>()
            for (leaf in leaves) {
                val neighbor = adj[leaf].removeAt(0)
                adj[neighbor].remove(leaf)
                if (adj[neighbor].size == 1) {
                    newLeaves.add(neighbor)
                }
            }
            leaves.clear()
            leaves.addAll(newLeaves)
        }
        
        return leaves
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 672. Bulb Switcher II

Есть комната с n лампочками, пронумерованными от 1 до n, которые изначально все включены, и четыре кнопки на стене. Каждая из четырех кнопок имеет разную функциональность:

Кнопка 1: Переключает состояние всех лампочек.
Кнопка 2: Переключает состояние всех лампочек с четными номерами (т.е. 2, 4, ...).
Кнопка 3: Переключает состояние всех лампочек с нечетными номерами (т.е. 1, 3, ...).
Кнопка 4: Переключает состояние всех лампочек с номером j = 3k + 1, где k = 0, 1, 2, ... (т.е. 1, 4, 7, 10, ...).
Необходимо сделать ровно presses нажатий кнопок. Для каждого нажатия можно выбрать любую из четырех кнопок для нажатия.

Даны два целых числа n и presses, вернуть количество различных возможных состояний после выполнения всех presses нажатий кнопок.

Пример:

Input: n = 1, presses = 1
Output: 2
Explanation: Status can be:
- [off] by pressing button 1
- [on] by pressing button 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Рассчитаем возможные множества остатков: то есть какие множества c_i = f_i (mod 2) возможны.

2⃣Так как c_i ≡ f_i и c_i ≤ f_i, если ∑f_i ≠ ∑c_i, или если ∑f_i < ∑c_i, это невозможно. В противном случае это возможно простым построением: выполните операции, указанные c_i, затем выполните операцию номер 1 с четным числом оставшихся операций.

3⃣Для каждого возможного множества остатков симулируем и запоминаем, как будут выглядеть первые 6 лампочек, сохраняя это в структуре Set. В конце возвращаем размер этого множества.

😎 Решение:

class Solution {
    fun flipLights(n: Int, m: Int): Int {
        val seen = mutableSetOf<Int>()
        val n = minOf(n, 6)
        val shift = maxOf(0, 6 - n)
        for (cand in 0 until 16) {
            val bcount = Integer.bitCount(cand)
            if (bcount % 2 == m % 2 && bcount <= m) {
                var lights = 0
                if ((cand shr 0 and 1) > 0) lights = lights xor (0b111111 shr shift)
                if ((cand shr 1 and 1) > 0) lights = lights xor (0b010101 shr shift)
                if ((cand shr 2 and 1) > 0) lights = lights xor (0b101010 shr shift)
                if ((cand shr 3 and 1) > 0) lights = lights xor (0b100100 shr shift)
                seen.add(lights)
            }
        }
        return seen.size
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 311. Sparse Matrix Multiplication

Даны две разреженные матрицы mat1 размером m x k и mat2 размером k x n. Верните результат перемножения матриц mat1 x mat2. Вы можете предположить, что умножение всегда возможно.

Пример:

Input: mat1 = [[1,0,0],[-1,0,3]], mat2 = [[7,0,0],[0,0,0],[0,0,1]]
Output: [[7,0,0],[-7,0,3]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация результирующей матрицы
Создайте результирующую матрицу result размером m x n, заполненную нулями.

2⃣Хранение ненулевых элементов
Пройдите по каждой строке матрицы mat1 и сохраните индексы и значения ненулевых элементов в хеш-карте mat1_map. Пройдите по каждой колонке матрицы mat2 и сохраните индексы и значения ненулевых элементов в хеш-карте mat2_map.

3⃣Вычисление произведения
Для каждой строки i в mat1 и для каждой колонки j в mat2: Если в mat1_map есть ненулевой элемент в строке i и в mat2_map есть ненулевой элемент в колонке j с одинаковым индексом k, добавьте произведение этих элементов к result[i][j].

😎 Решение:

class Solution {
    fun multiply(mat1: Array<IntArray>, mat2: Array<IntArray>): Array<IntArray> {
        val n = mat1.size
        val k = mat1[0].size
        val m = mat2[0].size
        
        val ans = Array(n) { IntArray(m) }
        
        for (rowIndex in 0 until n) {
            for (elementIndex in 0 until k) {
                if (mat1[rowIndex][elementIndex] != 0) {
                    for (colIndex in 0 until m) {
                        ans[rowIndex][colIndex] += mat1[rowIndex][elementIndex] * mat2[elementIndex][colIndex]
                    }
                }
            }
        }
        
        return ans
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 673. Number of Longest Increasing Subsequence

Дан массив целых чисел nums, верните количество самых длинных строго возрастающих подпоследовательностей.

Пример:

Input: n = 1, presses = 1
Output: 2
Explanation: Status can be:
- [off] by pressing button 1
- [on] by pressing button 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Объявите два массива динамического программирования length и count, и инициализируйте их значениями length[i]=1 и count[i]=1. Итерируйте i от 0 до n−1. Для каждого i итерируйте j от 0 до i−1 и, если nums[j] < nums[i], обновите length[i] и count[i] в зависимости от значений length[j] и count[j].

2⃣Найдите максимальное значение в массиве length и сохраните его в переменной maxLength. Инициализируйте переменную result = 0.

3⃣Итерируйте i от 0 до n−1 и, если length[i] = maxLength, добавьте count[i] к result. Верните result.

😎 Решение:

class Solution {
    fun findNumberOfLIS(nums: IntArray): Int {
        val n = nums.size
        val length = IntArray(n) { 1 }
        val count = IntArray(n) { 1 }

        for (i in 0 until n) {
            for (j in 0 until i) {
                if (nums[j] < nums[i]) {
                    if (length[j] + 1 > length[i]) {
                        length[i] = length[j] + 1
                        count[i] = 0
                    }
                    if (length[j] + 1 == length[i]) {
                        count[i] += count[j]
                    }
                }
            }
        }

        val maxLength = length.maxOrNull() ?: 0
        var result = 0

        for (i in 0 until n) {
            if (length[i] == maxLength) {
                result += count[i]
            }
        }

        return result
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#easy
Задача: 674. Longest Continuous Increasing Subsequence

Дан неотсортированный массив целых чисел nums, верните длину самой длинной непрерывной возрастающей подпоследовательности (т.е. подмассива). Подпоследовательность должна быть строго возрастающей.

Непрерывная возрастающая подпоследовательность определяется двумя индексами l и r (l < r) так, что она имеет вид [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] и для каждого l <= i < r выполняется nums[i] < nums[i + 1].

Пример:

Input: nums = [1,3,5,4,7]
Output: 3
Explanation: The longest continuous increasing subsequence is [1,3,5] with length 3.
Even though [1,3,5,7] is an increasing subsequence, it is not continuous as elements 5 and 7 are separated by element
4.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Каждая (непрерывная) возрастающая подпоследовательность не пересекается, и граница каждой такой подпоследовательности возникает, когда nums[i-1] >= nums[i]. В этом случае начинается новая возрастающая подпоследовательность с nums[i], и мы сохраняем такой i в переменной anchor.

2⃣Например, если nums = [7, 8, 9, 1, 2, 3], то anchor начинается с 0 (nums[anchor] = 7) и затем устанавливается на anchor = 3 (nums[anchor] = 1). Независимо от значения anchor, мы записываем кандидата на ответ длиной i - anchor + 1, длина подмассива nums[anchor], nums[anchor+1], ..., nums[i], и наш ответ обновляется соответствующим образом.

3⃣Возвращаем максимальную длину найденной непрерывной возрастающей подпоследовательности.

😎 Решение:

class Solution {
    fun findLengthOfLCIS(nums: IntArray): Int {
        var ans = 0
        var anchor = 0
        for (i in nums.indices) {
            if (i > 0 && nums[i - 1] >= nums[i]) {
                anchor = i
            }
            ans = maxOf(ans, i - anchor + 1)
        }
        return ans
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 675. Cut Off Trees for Golf Event

Вам необходимо срубить все деревья в лесу для проведения гольф-мероприятия. Лес представлен в виде матрицы m x n. В этой матрице:

- 0 означает, что ячейка непроходима.
- 1 представляет собой пустую проходимую ячейку.
- Число больше 1 представляет собой дерево в ячейке, и это число обозначает высоту дерева.

За один шаг вы можете передвигаться в любом из четырех направлений: север, восток, юг и запад. Если вы стоите в ячейке с деревом, вы можете выбрать, срубить его или нет.

Вы должны срубить деревья в порядке от самого низкого до самого высокого. Когда вы срубаете дерево, значение в его ячейке становится 1 (пустая ячейка).

Начиная с точки (0, 0), верните минимальное количество шагов, необходимых для того, чтобы срубить все деревья. Если невозможно срубить все деревья, верните -1.

Примечание: Входные данные сформированы так, что нет двух деревьев с одинаковой высотой, и нужно срубить как минимум одно дерево.

Пример:

Input: forest = [[1,2,3],[0,0,4],[7,6,5]]
Output: 6
Explanation: Following the path above allows you to cut off the trees from shortest to tallest in 6 steps.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начиная с (0, 0), для каждого дерева в порядке возрастания высоты будем вычислять расстояние от текущего местоположения до следующего дерева (и перемещаться туда), добавляя это расстояние к ответу.

2⃣Формулируем задачу как предоставление функции расстояния dist(forest, sr, sc, tr, tc), которая вычисляет расстояние от точки (sr, sc) до цели (tr, tc) с учетом препятствий, где dist[i][j] == 0. (Эта функция расстояния вернет -1, если путь невозможен.)

3⃣Далее следует код и анализ сложности, которые общие для всех трех подходов. Затем алгоритмы, представленные в наших подходах, будут сосредоточены только на предоставлении нашей функции dist.

😎 Решение:

class Solution {
    fun cutOffTree(forest: List<List<Int>>): Int {
        val trees = forest.withIndex().flatMap { (r, row) ->
            row.withIndex().mapNotNull { (c, v) ->
                if (v > 1) Triple(v, r, c) else null
            }
        }.sortedBy { it.first }
        
        var sr = 0
        var sc = 0
        var ans = 0
        for ((_, tr, tc) in trees) {
            val d = dist(forest, sr, sc, tr, tc)
            if (d < 0) return -1
            ans += d
            sr = tr
            sc = tc
        }
        return ans
    }

    fun dist(forest: List<List<Int>>, sr: Int, sc: Int, tr: Int, tc: Int): Int {
        // Implement the distance function here
        return 0
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 312. Burst Balloons

Дано n воздушных шаров, пронумерованных от 0 до n - 1. Каждый шарик окрашен в число, представленное массивом nums. Вам нужно лопнуть все шарики.

Если вы лопаете шарик i, вы получите nums[i - 1] * nums[i] * nums[i + 1] монет. Если i - 1 или i + 1 выходит за границы массива, то считайте, что там находится шарик с числом 1.

Верните максимальное количество монет, которое можно собрать, лопая шарики с умом.

Пример:

Input: nums = [1,5]
Output: 10

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и подготовка данных
Добавьте по одному шару с числом 1 в начало и конец массива nums, чтобы упростить обработку граничных случаев. Определите функцию dp(left, right), которая будет возвращать максимальное количество монет, если лопнуть все шары на интервале [left, right] включительно.

2⃣Вычисление значений для всех интервалов
Для каждого интервала [left, right] и каждого индекса i в этом интервале: Вычислите максимальные монеты, которые можно получить, сначала лопая все шары кроме i, а затем лопая i. Обновите dp(left, right) максимальной суммой этих монет.

3⃣Возврат результата
Верните значение dp(1, n - 2), которое будет содержать максимальное количество монет, которое можно собрать, лопнув все шары с умом, исключая добавленные нами шары.

😎 Решение:

class Solution {
    fun maxCoins(nums: IntArray): Int {
        val nums = intArrayOf(1) + nums + intArrayOf(1)
        val n = nums.size
        val dp = Array(n) { IntArray(n) }
        
        for length in 2 until n {
            for left in 0 until n - length {
                val right = left + length
                for i in left + 1 until right {
                    dp[left][right] = maxOf(dp[left][right],
                                            nums[left] * nums[i] * nums[right] + dp[left][i] + dp[i][right])
                }
            }
        }
        
        return dp[0][n - 1]
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#hard
Задача: 632. Smallest Range Covering Elements from K Lists

У вас есть k списков отсортированных целых чисел в неубывающем порядке. Найдите наименьший диапазон, в который входит хотя бы одно число из каждого из k списков. Мы определяем, что диапазон [a, b] меньше диапазона [c, d], если b - a < d - c или a < c, если b - a == d - c.

Пример:

Input: nums = [[4,10,15,24,26],[0,9,12,20],[5,18,22,30]]
Output: [20,24]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и сбор всех начальных элементов
Создайте массив для хранения текущих индексов каждого списка и используйте минимальную кучу для отслеживания текущих минимальных элементов из каждого списка.

2⃣Нахождение минимального диапазона
Используйте кучу для извлечения минимального элемента и обновления текущего диапазона. Обновляйте максимальный элемент в текущем диапазоне при добавлении новых элементов.

3⃣Проверка и обновление диапазона
Продолжайте обновлять кучу и диапазон, пока возможно. Завершите, когда один из списков исчерпан.

😎 Решение:

import java.util.PriorityQueue

data class Element(val value: Int, val row: Int, val col: Int)

class Solution {
    fun smallestRange(nums: List<List<Int>>): IntArray {
        val minHeap = PriorityQueue<Element> { a, b -> a.value - b.value }
        var maxValue = Int.MIN_VALUE

        for (i in nums.indices) {
            minHeap.add(Element(nums[i][0], i, 0))
            maxValue = maxOf(maxValue, nums[i][0])
        }

        var rangeStart = 0
        var rangeEnd = Int.MAX_VALUE

        while (minHeap.size == nums.size) {
            val minElement = minHeap.poll()
            if (maxValue - minElement.value < rangeEnd - rangeStart) {
                rangeStart = minElement.value
                rangeEnd = maxValue
            }

            if (minElement.col + 1 < nums[minElement.row].size) {
                val value = nums[minElement.row][minElement.col + 1]
                minHeap.add(Element(value, minElement.row, minElement.col + 1))
                maxValue = maxOf(maxValue, value)
            }
        }

        return intArrayOf(rangeStart, rangeEnd)
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 634. Find the Derangement of An Array

В комбинаторной математике отклонение - это перестановка элементов множества таким образом, что ни один элемент не оказывается на прежнем месте. Вам дано целое число n. Изначально имеется массив, состоящий из n целых чисел от 1 до n в порядке возрастания, верните количество отклонений, которые он может породить. Поскольку ответ может быть огромным, верните его по модулю 109 + 7.

Пример:

Input: n = 3
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация массива для хранения результатов
Создайте массив dp для хранения количества отклонений для каждого значения от 0 до n. Установите начальные значения: dp[0] = 1 и dp[1] = 0.

2⃣Вычисление количества отклонений
Используйте динамическое программирование для вычисления количества отклонений для каждого значения от 2 до n. Формула для вычисления: dp[i] = (i - 1) * (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD.

3⃣Возвращение результата
Верните значение dp[n], которое будет количеством отклонений для n элементов, по модулю 10^9 + 7.

😎 Решение:

class Solution {
    fun countDerangements(n: Int): Int {
        val MOD = 1_000_000_007
        if (n == 0) return 1
        if (n == 1) return 0
        val dp = IntArray(n + 1)
        dp[0] = 1
        dp[1] = 0
        for (i in 2..n) {
            dp[i] = ((i - 1) * (dp[i - 1] + dp[i - 2].toLong()) % MOD).toInt()
        }
        return dp[n]
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

#medium
Задача: 635. Design Log Storage System

Вам дается несколько журналов, где каждый журнал содержит уникальный идентификатор и временную метку. Временная метка - это строка, имеющая следующий формат: Год:Месяц:День:Час:Минута:Секунда, например, 2017:01:01:23:59:59. Все домены - десятичные числа с нулевым добавлением. Реализация класса LogSystem: LogSystem() Инициализирует объект LogSystem. void put(int id, string timestamp) Сохраняет заданный журнал (id, timestamp) в вашей системе хранения.
int[] retrieve(string start, string end, string granularity) Возвращает идентификаторы журналов, временные метки которых находятся в диапазоне от start до end включительно. start и end имеют тот же формат, что и timestamp, а granularity означает, насколько точным должен быть диапазон (т. е. с точностью до дня, минуты и т. д.). Например, start = "2017:01:01:23:59:59", end = "2017:01:02:23:59:59", а granularity = "Day" означает, что нам нужно найти журналы в диапазоне от 1 января 2017 года до 2 января 2017 года включительно, а час, минуту и секунду для каждой записи журнала можно игнорировать.

Пример:

Input
["LogSystem", "put", "put", "put", "retrieve", "retrieve"]
[[], [1, "2017:01:01:23:59:59"], [2, "2017:01:01:22:59:59"], [3, "2016:01:01:00:00:00"], ["2016:01:01:01:01:01", "2017:01:01:23:00:00", "Year"], ["2016:01:01:01:01:01", "2017:01:01:23:00:00", "Hour"]]
Output
[null, null, null, null, [3, 2, 1], [2, 1]]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и хранение журналов
Реализуйте метод put, который будет сохранять журнал с заданным id и timestamp в системе хранения.

2⃣Формирование диапазона
Реализуйте метод retrieve, который будет формировать диапазон временных меток на основе заданного start, end и granularity.

3⃣Фильтрация и возврат результатов
Используйте сформированный диапазон для фильтрации журналов и возврата идентификаторов тех журналов, чьи временные метки попадают в этот диапазон.

😎 Решение:

class LogSystem {
    private val logs = mutableListOf<Pair<Int, String>>()
    private val granularity = mapOf(
        "Year" to 4,
        "Month" to 7,
        "Day" to 10,
        "Hour" to 13,
        "Minute" to 16,
        "Second" to 19
    )

    fun put(id: Int, timestamp: String) {
        logs.add(id to timestamp)
    }

    fun retrieve(start: String, end: String, granularity: String): List<Int> {
        val length = this.granularity[granularity]!!
        val start = start.substring(0, length)
        val end = end.substring(0, length)
        return logs.filter { (id, timestamp) ->
            val ts = timestamp.substring(0, length)
            start <= ts && ts <= end
        }.map { it.first }
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний