Задача: 489. Robot Room Cleaner
Сложность: hard

Вы управляете роботом в комнате, представленной бинарной сеткой m x n, где 0 — стена, а 1 — пустая ячейка.
Робот начинает в неизвестном месте, гарантированно пустом. У вас нет доступа к сетке, но вы можете перемещать робота через предоставленный API Robot.
Роботу нужно очистить всю комнату (т.е. все пустые ячейки). Он может двигаться вперед, поворачивать налево или направо на 90 градусов.
Если робот наталкивается на стену, его датчик препятствия обнаруживает это, и он остается на текущей ячейке.

Разработайте алгоритм для очистки всей комнаты, используя следующие API:

interface Robot {
  // возвращает true, если следующая ячейка открыта и робот перемещается в эту ячейку.
  // возвращает false, если следующая ячейка является препятствием и робот остается на текущей ячейке.
  boolean move();

  // Робот останется на той же ячейке после вызова turnLeft/turnRight.
  // Каждый поворот составляет 90 градусов.
  void turnLeft();
  void turnRight();

  // Очистить текущую ячейку.
  void clean();
}

Пример:

Input: room = [[1,1,1,1,1,0,1,1],[1,1,1,1,1,0,1,1],[1,0,1,1,1,1,1,1],[0,0,0,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1,1,1]], row = 1, col = 3
Output: Robot cleaned all rooms.
Explanation: All grids in the room are marked by either 0 or 1.
0 means the cell is blocked, while 1 means the cell is accessible.
The robot initially starts at the position of row=1, col=3.
From the top left corner, its position is one row below and three columns right.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Пометьте текущую ячейку как посещенную и очистите её.

2⃣Исследуйте четыре направления (вверх, вправо, вниз, влево) последовательно, двигаясь и очищая новые ячейки, если возможно.

3⃣Если движение невозможно (стена или посещенная ячейка), поверните направо и попробуйте снова, возвращаясь назад, если необходимо.

😎 Решение:

class Solution {
    private lateinit var robot: Robot
    private val visited = mutableSetOf<Pair<Int, Int>>()
    private val directions = listOf(Pair(-1, 0), Pair(0, 1), Pair(1, 0), Pair(0, -1))

    private fun goBack() {
        robot.turnRight()
        robot.turnRight()
        robot.move()
        robot.turnRight()
        robot.turnRight()
    }

    private fun backtrack(row: Int, col: Int, d: Int) {
        visited.add(Pair(row, col))
        robot.clean()
        for (i in 0..3) {
            val newD = (d + i) % 4
            val newRow = row + directions[newD].first
            val newCol = col + directions[newD].second
            if (!visited.contains(Pair(newRow, newCol)) && robot.move()) {
                backtrack(newRow, newCol, newD)
                goBack()
            }
            robot.turnRight()
        }
    }

    fun cleanRoom(robot: Robot) {
        this.robot = robot
        backtrack(0, 0, 0)
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 341. Flatten Nested List Iterator
Сложность: medium

Вам дан вложенный список целых чисел nestedList. Каждый элемент либо является целым числом, либо списком, элементы которого также могут быть целыми числами или другими списками. Реализуйте итератор для его развёртки.

Реализуйте класс NestedIterator:

NestedIterator(List<NestedInteger> nestedList) Инициализирует итератор вложенным списком nestedList.
int next() Возвращает следующий целый элемент вложенного списка.
boolean hasNext() Возвращает true, если в вложенном списке еще остались целые числа, и false в противном случае.

Пример:

Input: nestedList = [[1,1],2,[1,1]]
Output: [1,1,2,1,1]
Explanation: By calling next repeatedly until hasNext returns false, the order of elements returned by next should be: [1,1,2,1,1].

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация
Сохраняйте исходный вложенный список в стеке или очереди. Используйте стек для сохранения состояния итерации по вложенным спискам.

2⃣Метод next()
Возвращает следующий целый элемент из стека или очереди. Если текущий элемент является списком, развёртывайте его и добавляйте элементы в стек.

3⃣Метод hasNext()
Проверяет, есть ли в стеке или очереди оставшиеся целые элементы. Если на вершине стека находится список, развёртывайте его до тех пор, пока не встретится целый элемент.

😎 Решение:

class NestedIterator(nestedList: List<NestedInteger>) : Iterator<Int> {
    private val stack: Deque<NestedInteger> = ArrayDeque()
    
    init {
        flatten(nestedList)
    }
    
    private fun flatten(nestedList: List<NestedInteger>) {
        for (ni in nestedList.reversed()) {
            stack.push(ni)
        }
    }
    
    override fun next(): Int {
        return stack.pop().getInteger()
    }
    
    override fun hasNext(): Boolean {
        while (stack.isNotEmpty() && !stack.peek().isInteger()) {
            flatten(stack.pop().getList())
        }
        return stack.isNotEmpty()
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 476. Number Complement
Сложность: easy

Дополнение целого числа — это число, которое получается при замене всех 0 на 1 и всех 1 на 0 в его двоичном представлении.

Например, целое число 5 в двоичной системе — "101", и его дополнение — "010", что соответствует целому числу 2. Дано целое число num, верните его дополнение.

Пример:

Input: num = 5
Output: 2
Explanation: The binary representation of 5 is 101 (no leading zero bits), and its complement is 010. So you need to output 2.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Вычислите длину в битах входного числа: l=⌊log 2 (num)⌋+1.

2⃣Постройте битовую маску из 1-битов длины l: bitmask=(1≪l)−1.

3⃣Верните результат операции XOR числа и битовой маски: num⊕bitmask num⊕bitmask.

😎 Решение:

class Solution {
    fun findComplement(num: Int): Int {
        var bitmask = num
        bitmask = bitmask or (bitmask shr 1)
        bitmask = bitmask or (bitmask shr 2)
        bitmask = bitmask or (bitmask shr 4)
        bitmask = bitmask or (bitmask shr 8)
        bitmask = bitmask or (bitmask shr 16)
        return bitmask xor num
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 940. Distinct Subsequences II
Сложность: hard

Поскольку ответ может быть очень большим, верните его по модулю 10^9 + 7. Подпоследовательность строки - это новая строка, которая образуется из исходной строки путем удаления некоторых (можно ни одного) символов без нарушения взаимного расположения оставшихся символов. (Например, "ace" является подпоследовательностью "abcde", а "aec" - нет.

Пример:

Input: s = "abc"
Output: 7

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определить матрицу DP, где dp[i][j] будет хранить количество подпоследовательностей строки s с длиной i, оканчивающихся символом j.

2⃣Инициализировать матрицу DP нулями.
Пройти по каждому символу строки:
Если символ еще не был встречен, все подпоследовательности до текущего символа + текущий символ.
Если символ уже был встречен, учет всех подпоследовательностей, включающих текущий символ, с учетом предыдущих вхождений.

3⃣Вернуть сумму всех значений в DP по модулю 10^9 + 7.

😎 Решение:

class Solution {
    fun countSubsequences(s: String): Int {
        val MOD = 1000000007
        val dp = IntArray(26)
        for (c in s) {
            val index = c - 'a'
            dp[index] = (dp.sum() + 1) % MOD
        }
        return dp.sum() % MOD
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 465. Optimal Account Balancing
Сложность: medium

Дан массив транзакций transactions, где transactions[i] = [fromi, toi, amounti] указывает на то, что человек с ID = fromi дал сумму amounti долларов человеку с ID = toi.

Верните минимальное количество транзакций, необходимых для урегулирования долгов.

Пример:

Input: transactions = [[0,1,10],[2,0,5]]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создать хеш-таблицу для хранения чистого баланса каждого человека.

2⃣Собрать все ненулевые чистые балансы в массив balance_list.

3⃣Определить рекурсивную функцию dfs(cur) для очистки всех балансов в диапазоне balance_list[0 ~ cur]:
Игнорировать cur, если баланс уже равен 0. Пока balance_list[cur] = 0, переходить к следующему человеку, увеличивая cur на 1.
Если cur = n, вернуть 0.
В противном случае установить cost на большое значение, например, inf.
Пройтись по индексу nxt от cur + 1, если balance_list[nxt] * balance_list[cur] < 0,
Добавить баланс balance_list[cur] к balance_list[nxt]: balance_list[nxt] += balance_list[cur].
Рекурсивно вызвать dfs(cur + 1) как dfs(cur) = 1 + dfs(cur + 1).
Убрать ранее переданный баланс от cur: balance_list[nxt] -= balance_list[cur] (откат).
Повторить с шага 5 и отслеживать минимальное количество операций cost = min(cost, 1 + dfs(cur + 1)), найденных в итерации.
Вернуть cost, когда итерация завершена. Вернуть dfs(0).

😎 Решение:

class Solution {
    private val creditList = mutableListOf<Int>()
    
    fun minTransfers(transactions: Array<IntArray>): Int {
        val creditMap = mutableMapOf<Int, Int>()
        for (t in transactions) {
            creditMap[t[0]] = creditMap.getOrDefault(t[0], 0) + t[2]
            creditMap[t[1]] = creditMap.getOrDefault(t[1], 0) - t[2]
        }
        
        for (amount in creditMap.values) {
            if (amount != 0) {
                creditList.add(amount)
            }
        }
        
        val n = creditList.size
        return dfs(0, n)
    }
    
    private fun dfs(cur: Int, n: Int): Int {
        var cur = cur
        while (cur < n && creditList[cur] == 0) {
            cur++
        }
        
        if (cur == n) {
            return 0
        }
        
        var cost = Int.MAX_VALUE
        for (nxt in (cur + 1) until n) {
            if (creditList[nxt] * creditList[cur] < 0) {
                creditList[nxt] += creditList[cur]
                cost = minOf(cost, 1 + dfs(cur + 1, n))
                creditList[nxt] -= creditList[cur]
            }
        }
        
        return cost
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 868. Binary Gap
Сложность: easy

Дано положительное целое число n, найдите и верните наибольшее расстояние между любыми двумя соседними единицами в двоичном представлении числа n. Если нет двух соседних единиц, верните 0.

Две единицы считаются соседними, если их разделяют только нули (возможно, никаких нулей нет). Расстояние между двумя единицами — это абсолютная разница между их позициями в битовом представлении. Например, две единицы в "1001" имеют расстояние 3.

Пример:

Input: n = 22
Output: 2
Explanation: 22 in binary is "10110".
The first adjacent pair of 1's is "10110" with a distance of 2.
The second adjacent pair of 1's is "10110" with a distance of 1.
The answer is the largest of these two distances, which is 2.
Note that "10110" is not a valid pair since there is a 1 separating the two 1's underlined.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создайте список A индексов i, таких что в двоичном представлении числа n i-й бит установлен в 1.

2⃣Используйте список A, чтобы найти максимальное расстояние между соседними значениями. Для этого пройдите по списку и вычислите разницу между каждым соседним элементом.

3⃣Верните найденное максимальное расстояние.

😎 Решение:

class Solution {
    fun binaryGap(N: Int): Int {
        val A = mutableListOf<Int>()
        for (i in 0 until 32) if ((N shr i) and 1 != 0) A.add(i)
        var ans = 0
        for (i in 0 until A.size - 1) ans = maxOf(ans, A[i + 1] - A[i])
        return ans
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 568. Maximum Vacation Days
Сложность: hard

LeetCode хочет предоставить одному из своих лучших сотрудников возможность путешествовать по n городам для сбора задач по алгоритмам. Однако, как говорится, "делу время, потехе час". Вы можете брать отпуска в некоторых конкретных городах и неделях. Ваша задача — спланировать поездку, чтобы максимально увеличить количество дней отпуска, которые вы сможете взять, соблюдая при этом определенные правила и ограничения.

Правила и ограничения:
Вы можете путешествовать только между n городами, обозначенными индексами от 0 до n-1. Изначально вы находитесь в городе с индексом 0 в понедельник.
Города связаны рейсами. Рейсы представлены матрицей n x n, называемой flights, представляющей статус авиалинии от города i до города j. Если рейса из города i в город j нет, flights[i][j] == 0; иначе flights[i][j] == 1. Также для всех i выполняется flights[i][i] == 0.
У вас есть k недель (каждая неделя состоит из семи дней) для путешествий. Вы можете летать не более одного раза в день и можете летать только утром каждого понедельника. Время полета настолько короткое, что его влияние не учитывается.
Для каждого города у вас есть ограниченные дни отпуска в разные недели, заданные матрицей n x k, называемой days. Значение days[i][j] представляет максимальное количество дней отпуска, которые вы можете взять в городе i на неделе j.
Вы можете оставаться в городе большее количество дней, чем количество дней отпуска, но вы должны работать в дополнительные дни, которые не будут учитываться как дни отпуска.
Даны две матрицы flights и days, верните максимальное количество дней отпуска, которые вы можете взять в течение k недель.

Пример:

Input: flights = [[0,1,1],[1,0,1],[1,1,0]], days = [[1,3,1],[6,0,3],[3,3,3]]
Output: 12
Explanation:
One of the best strategies is:
1st week : fly from city 0 to city 1 on Monday, and play 6 days and work 1 day.
(Although you start at city 0, we could also fly to and start at other cities since it is Monday.)
2nd week : fly from city 1 to city 2 on Monday, and play 3 days and work 4 days.
3rd week : stay at city 2, and play 3 days and work 4 days.
Ans = 6 + 3 + 3 = 12.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Использовать функцию dfs (поиск в глубину), которая возвращает количество отпускных дней, которые можно взять, начиная с текущего города cur_city и текущей недели weekno. В каждом вызове функции проходить по всем городам и находить все города, которые связаны с текущим городом. Такой город обозначен 1 в соответствующей позиции flights[cur_city][i].

2⃣Для текущего города можно либо остаться в нем, либо поехать в связанный город. Обозначим город, в который меняется расположение, как j. После смены города нужно найти количество отпускных дней, которые можно взять, начиная с нового города и с новой недели. Это количество отпускных дней можно представить как: days[j][weekno] + dfs(flights, days, j, weekno + 1).

3⃣Для текущего города необходимо найти максимальное количество отпускных дней, выбирая различные города в качестве следующего местоположения. Из всех вариантов отпускных дней выбираем максимальное значение, которое и будет возвращено для каждого вызова функции dfs.

😎 Решение:

class Solution {
    fun maxVacationDays(flights: Array<IntArray>, days: Array<IntArray>): Int {
        val n = flights.size
        val k = days[0].size
        val memo = Array(n) { IntArray(k) { -1 } }
        
        fun dfs(curCity: Int, weekNo: Int): Int {
            if (weekNo == k) return 0
            if (memo[curCity][weekNo] != -1) return memo[curCity][weekNo]
            var maxVac = 0
            for (nextCity in 0 until n) {
                if (curCity == nextCity || flights[curCity][nextCity] == 1) {
                    maxVac = maxOf(maxVac, days[nextCity][weekNo] + dfs(nextCity, weekNo + 1))
                }
            }
            memo[curCity][weekNo] = maxVac
            return maxVac
        }
        
        return dfs(0, 0)
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1122. Relative Sort Array
Сложность: easy

Даны два массива arr1 и arr2, элементы arr2 уникальны, и все элементы arr2 также присутствуют в arr1.

Отсортируйте элементы arr1 таким образом, чтобы относительный порядок элементов в arr1 был таким же, как в arr2. Элементы, которые не встречаются в arr2, должны быть размещены в конце arr1 в порядке возрастания.

Пример:

Input: arr1 = [2,3,1,3,2,4,6,7,9,2,19], arr2 = [2,1,4,3,9,6]
Output: [2,2,2,1,4,3,3,9,6,7,19]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и подсчёт:
Инициализируйте пустой массив result и массив remaining для хранения оставшихся элементов.
Создайте хеш-таблицу countMap для хранения количества вхождений каждого элемента из arr2 в arr1.

2⃣Заполнение countMap и remaining:
Пройдитесь по элементам arr1 и если элемент присутствует в countMap, увеличьте его счетчик. Если элемент не присутствует в arr2, добавьте его в remaining.

3⃣Формирование результирующего массива:
Пройдитесь по arr2 и добавьте элементы в result в соответствии с их количеством в countMap.
Отсортируйте массив remaining и добавьте его элементы в result.
Верните result в виде массива.

😎 Решение:

class Solution {
    fun relativeSortArray(arr1: IntArray, arr2: IntArray): IntArray {
        val countMap = mutableMapOf<Int, Int>()
        val remaining = mutableListOf<Int>()
        val result = mutableListOf<Int>()

        for (value in arr2) {
            countMap[value] = 0
        }

        for (value in arr1) {
            if (value in countMap) {
                countMap[value] = countMap[value]!! + 1
            } else {
                remaining.add(value)
            }
        }

        remaining.sort()

        for (value in arr2) {
            repeat(countMap[value]!!) {
                result.add(value)
            }
        }

        result.addAll(remaining)
        return result.toIntArray()
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 496. Next Greater Element I
Сложность: easy

Следующий больший элемент для некоторого элемента x в массиве — это первый больший элемент, который находится справа от x в том же массиве.

Вам даны два различных целочисленных массива с индексами, начинающимися с 0: nums1 и nums2, где nums1 является подмножеством nums2.
Для каждого 0 <= i < nums1.length найдите индекс j, такой что nums1[i] == nums2[j], и определите следующий больший элемент для nums2[j] в nums2. Если следующего большего элемента нет, то ответ для этого запроса — -1.

Верните массив ans длиной nums1.length, где ans[i] — это следующий больший элемент, как описано выше.

Пример:

Input: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2]
Output: [-1,3,-1]
Explanation: The next greater element for each value of nums1 is as follows:
- 4 is underlined in nums2 = [1,3,4,2]. There is no next greater element, so the answer is -1.
- 1 is underlined in nums2 = [1,3,4,2]. The next greater element is 3.
- 2 is underlined in nums2 = [1,3,4,2]. There is no next greater element, so the answer is -1.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и поиск совпадений
Создайте массив res для хранения результатов. Для каждого элемента nums1[i] найдите его индекс j в массиве nums2.

2⃣Поиск следующего большего элемента
После нахождения индекса j в nums2 начните поиск элемента справа от nums2[j], который больше nums1[i]. Если такой элемент найден, добавьте его в res.

3⃣Заполнение результата
Если следующий больший элемент не найден, добавьте -1 в соответствующую позицию res. Верните массив res.

😎 Решение:

class Solution {
    fun nextGreaterElement(nums1: IntArray, nums2: IntArray): IntArray {
        val res = IntArray(nums1.size) { -1 }
        
        for (i in nums1.indices) {
            var found = false
            for (j in nums2.indices) {
                if (nums2[j] == nums1[i]) {
                    found = true
                }
                if (found && nums2[j] > nums1[i]) {
                    res[i] = nums2[j]
                    break
                }
            }
        }
        
        return res
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 654. Maximum Binary Tree
Сложность: medium

Вам дан целочисленный массив nums без дубликатов. Из nums можно рекурсивно построить максимальное двоичное дерево, используя следующий алгоритм: создайте корневой узел, значение которого равно максимальному значению в nums. Рекурсивно постройте левое поддерево по префиксу подмассива слева от максимального значения. Рекурсивно постройте правое поддерево по суффиксу подмассива справа от максимального значения. Верните максимальное двоичное дерево, построенное из nums.

Пример:

Input: nums = [3,2,1,6,0,5]
Output: [6,3,5,null,2,0,null,null,1]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Найдите максимальное значение в текущем подмассиве и создайте узел с этим значением.

2⃣Рекурсивно постройте левое поддерево для подмассива слева от максимального значения.

3⃣Рекурсивно постройте правое поддерево для подмассива справа от максимального значения.

😎 Решение:

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

fun constructMaximumBinaryTree(nums: IntArray): TreeNode? {
    return build(nums, 0, nums.size)
}

private fun build(nums: IntArray, l: Int, r: Int): TreeNode? {
    if (l == r) return null
    val maxIndex = (l until r).maxByOrNull { nums[it] } ?: l
    val root = TreeNode(nums[maxIndex])
    root.left = build(nums, l, maxIndex)
    root.right = build(nums, maxIndex + 1, r)
    return root
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1008. Construct Binary Search Tree from Preorder Traversal
Сложность: medium

Дается массив целых чисел preorder, который представляет собой обход BST (т.е, гарантируется, что для заданных тестовых случаев всегда можно найти дерево двоичного поиска с заданными требованиями. Дерево двоичного поиска - это двоичное дерево, в котором для каждого узла любой потомок Node.left имеет значение строго меньше, чем Node.val, а любой потомок Node.right имеет значение строго больше, чем Node.val. При обходе бинарного дерева в предварительном порядке сначала выводится значение узла, затем обход Node.left, затем обход Node.right.

Пример:

Input: preorder = [8,5,1,7,10,12]
Output: [8,5,10,1,7,null,12]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных и функций:
Создайте класс узла дерева TreeNode с атрибутами val, left и right.
Инициализируйте индекс, который будет отслеживать текущую позицию в массиве preorder.

2⃣Рекурсивная функция для построения дерева:
Создайте рекурсивную функцию constructBST с аргументами preorder, lower и upper, которые будут ограничивать значения узлов для текущей ветви дерева.
Если текущий индекс выходит за границы массива preorder, верните null.
Получите текущее значение из preorder и проверьте, находится ли оно в пределах допустимого диапазона [lower, upper]. Если нет, верните null.

3⃣Создание узла и рекурсивное построение поддеревьев:
Создайте новый узел с текущим значением и увеличьте индекс.
Рекурсивно вызовите функцию constructBST для создания левого поддерева с обновленным верхним пределом (upper равным значению текущего узла).
Рекурсивно вызовите функцию constructBST для создания правого поддерева с обновленным нижним пределом (lower равным значению текущего узла).
Верните созданный узел.

😎 Решение:

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

class Solution {
    private var index = 0
    
    fun bstFromPreorder(preorder: IntArray): TreeNode? {
        return constructBST(preorder, Int.MIN_VALUE, Int.MAX_VALUE)
    }
    
    private fun constructBST(preorder: IntArray, lower: Int, upper: Int): TreeNode? {
        if (index == preorder.size) return null
        
        val value = preorder[index]
        if (value < lower || value > upper) return null
        
        index++
        val root = TreeNode(value)
        root.left = constructBST(preorder, lower, value)
        root.right = constructBST(preorder, value, upper)
        return root
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 743. Network Delay Time
Сложность: medium

Дана сеть из узлов, помеченных от 1 до n. Также дано times - список времен прохождения сигнала в виде направленных ребер times[i] = (ui, vi, wi), где ui - исходный узел, vi - целевой узел, а wi - время прохождения сигнала от источника до цели. Мы пошлем сигнал из заданного узла k. Верните минимальное время, которое потребуется всем узлам, чтобы получить сигнал. Если все узлы не могут получить сигнал, верните -1.

Пример:

Input: times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Представьте граф в виде списка смежности.

2⃣Используйте алгоритм Дейкстры для нахождения кратчайших путей от узла k до всех других узлов.

3⃣Найдите максимальное значение среди кратчайших путей к узлам. Если какой-либо узел недостижим, верните -1.

😎 Решение:

import java.util.*

fun networkDelayTime(times: Array<IntArray>, n: Int, k: Int): Int {
    val graph = mutableMapOf<Int, MutableList<Pair<Int, Int>>>()
    for (i in 1..n) {
        graph[i] = mutableListOf()
    }
    for (time in times) {
        graph[time[0]]?.add(Pair(time[1], time[2]))
    }

    val minHeap = PriorityQueue<Pair<Int, Int>>(compareBy { it.first })
    minHeap.add(Pair(0, k))
    val minTime = mutableMapOf<Int, Int>()
    for (i in 1..n) {
        minTime[i] = Int.MAX_VALUE
    }
    minTime[k] = 0

    while (minHeap.isNotEmpty()) {
        val (time, node) = minHeap.poll()
        graph[node]?.forEach { (neighbor, t) ->
            val newTime = time + t
            if (newTime < minTime[neighbor]!!) {
                minTime[neighbor] = newTime
                minHeap.add(Pair(newTime, neighbor))
            }
        }
    }

    val maxTime = minTime.values.maxOrNull()!!
    return if (maxTime == Int.MAX_VALUE) -1 else maxTime
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 600. Non-negative Integers without Consecutive Ones
Сложность: Hard

Дано положительное целое число n, верните количество чисел в диапазоне [0, n], бинарные представления которых не содержат последовательных единиц.

Пример:

Input: n = 5
Output: 5
Explanation:
Here are the non-negative integers <= 5 with their corresponding binary representations:
0 : 0
1 : 1
2 : 10
3 : 11
4 : 100
5 : 101
Among them, only integer 3 disobeys the rule (two consecutive ones) and the other 5 satisfy the rule. 

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Простой метод заключается в переборе всех чисел от 1 до num. Для каждого текущего выбранного числа проверяем все соседние позиции, чтобы выяснить, содержит ли число две последовательные единицы. Если не содержит, увеличиваем количество чисел без последовательных единиц.

2⃣Чтобы проверить, существует ли 1 на позиции x (считая от младшего значащего бита), в текущем числе n, поступаем следующим образом. Сдвигаем двоичную 1 x−1 раз влево, чтобы получить число y, которое имеет 1 только на x-й позиции. Логическое И числа n и y даст результат 1 только если n содержит 1 на позиции x.

3⃣В конце подсчитываем и возвращаем количество чисел в диапазоне [0, n], не содержащих последовательных единиц.

😎 Решение:

class Solution {
    fun findIntegers(num: Int): Int {
        var count = 0
        for (i in 0..num) {
            if (check(i)) {
                count++
            }
        }
        return count
    }

    fun check(n: Int): Boolean {
        var i = 31
        while (i > 0) {
            if ((n and (1 shl i)) != 0 && (n and (1 shl (i - 1))) != 0) {
                return false
            }
            i--
        }
        return true
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 284. Peeking Iterator
Сложность: medium

Создайте итератор, который поддерживает операцию peek (просмотр следующего элемента) на существующем итераторе, помимо операций hasNext (проверка наличия следующего элемента) и next (получение следующего элемента).

Реализуйте класс PeekingIterator:
PeekingIterator(Iterator<int> nums): Инициализирует объект с заданным итератором целых чисел.
int next(): Возвращает следующий элемент в массиве и перемещает указатель на следующий элемент.
boolean hasNext(): Возвращает true, если в массиве еще есть элементы.
int peek(): Возвращает следующий элемент в массиве без перемещения указателя.

Пример:

Input
["PeekingIterator", "next", "peek", "next", "next", "hasNext"]
[[[1, 2, 3]], [], [], [], [], []]
Output
[null, 1, 2, 2, 3, false]

Explanation
PeekingIterator peekingIterator = new PeekingIterator([1, 2, 3]); // [1,2,3]
peekingIterator.next();    // return 1, the pointer moves to the next element [1,2,3].
peekingIterator.peek();    // return 2, the pointer does not move [1,2,3].
peekingIterator.next();    // return 2, the pointer moves to the next element [1,2,3]
peekingIterator.next();    // return 3, the pointer moves to the next element [1,2,3]
peekingIterator.hasNext(); // return False

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация итератора:
В конструкторе класса PeekingIterator инициализируйте итератор и проверьте, есть ли следующий элемент. Если есть, установите его как next, иначе установите next в null.

2⃣Операция peek:
Метод peek возвращает значение next, не перемещая указатель итератора.

3⃣Операции next и hasNext:
Метод next возвращает текущее значение next, обновляет next к следующему элементу в итераторе и перемещает указатель итератора. Если нет следующего элемента, бросает исключение NoSuchElementException.
Метод hasNext возвращает true, если next не равно null, и false в противном случае.

😎 Решение:

class PeekingIterator(nums: Iterator<Int>) : Iterator<Int> {
    private val iterator = nums
    private var nextElement: Int? = if (iterator.hasNext()) iterator.next() else null

    override fun next(): Int {
        val currentElement = nextElement
        nextElement = if (iterator.hasNext()) iterator.next() else null
        return currentElement!!
    }

    override fun hasNext(): Boolean {
        return nextElement != null
    }

    fun peek(): Int {
        return nextElement!!
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 951. Flip Equivalent Binary Trees
Сложность: medium

Для бинарного дерева T мы можем определить операцию переворота следующим образом: выбираем любой узел и меняем местами левое и правое дочерние поддеревья. Бинарное дерево X эквивалентно бинарному дереву Y тогда и только тогда, когда мы можем сделать X равным Y после некоторого количества операций переворота. Учитывая корни двух бинарных деревьев root1 и root2, верните true, если эти два дерева эквивалентны перевороту, или false в противном случае.

Пример:

Input: root1 = [1,2,3,4,5,6,null,null,null,7,8], root2 = [1,3,2,null,6,4,5,null,null,null,null,8,7]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Если оба дерева пусты, они эквивалентны, вернуть true. Если одно дерево пустое, а другое нет, они не эквивалентны, вернуть false.

2⃣Если значения корней деревьев не совпадают, вернуть false.
Проверить два условия:
Левое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева.
Левое поддерево первого дерева эквивалентно правому поддереву второго дерева и правое поддерево первого дерева эквивалентно левому поддереву второго дерева.

3⃣Вернуть true, если выполняется хотя бы одно из этих условий.

😎 Решение:

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

class Solution {
    fun flipEquiv(root1: TreeNode?, root2: TreeNode?): Boolean {
        if (root1 == null && root2 == null) return true
        if (root1 == null || root2 == null) return false
        if (root1.`val` != root2.`val`) return false
        
        return (flipEquiv(root1.left, root2.left) && flipEquiv(root1.right, root2.right)) ||
               (flipEquiv(root1.left, root2.right) && flipEquiv(root1.right, root2.left))
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 460. LFU Cache
Сложность: hard

Спроектируйте и реализуйте структуру данных для кеша с наименьшим количеством использования (Least Frequently Used, LFU).

Реализуйте класс LFUCache:

LFUCache(int capacity): Инициализирует объект с указанной вместимостью структуры данных.
int get(int key): Возвращает значение ключа, если ключ существует в кеше. В противном случае возвращает -1.
void put(int key, int value): Обновляет значение ключа, если он уже присутствует, или вставляет ключ, если его еще нет. Когда кеш достигает своей вместимости, он должен аннулировать и удалить ключ, используемый наименее часто, перед вставкой нового элемента. В этой задаче, если имеется несколько ключей с одинаковой частотой использования, аннулируется наименее недавно использованный ключ.
Чтобы определить наименее часто используемый ключ, для каждого ключа в кеше поддерживается счетчик использования. Ключ с наименьшим счетчиком использования является наименее часто используемым ключом.
Когда ключ впервые вставляется в кеш, его счетчик использования устанавливается на 1 (из-за операции put). Счетчик использования для ключа в кеше увеличивается при вызове операции get или put для этого ключа.

Функции get и put должны иметь среднюю временную сложность O(1).

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣insert(int key, int frequency, int value):
Вставить пару частота-значение в cache с заданным ключом.
Получить LinkedHashSet, соответствующий данной частоте (по умолчанию пустой Set), и вставить в него ключ.

2⃣int get(int key):
Если ключа нет в кеше, вернуть -1.
Получить частоту и значение из кеша.
Удалить ключ из LinkedHashSet, связанного с частотой.
Если minf == frequency и LinkedHashSet пуст, увеличить minf на 1 и удалить запись частоты из frequencies.
Вызвать insert(key, frequency + 1, value).
Вернуть значение.

3⃣void put(int key, int value):
Если capacity <= 0, выйти.
Если ключ существует, обновить значение и вызвать get(key).
Если размер кеша равен capacity, удалить первый элемент из LinkedHashSet, связанного с minf, и из кеша.
Установить minf в 1.
Вызвать insert(key, 1, value).

😎 Решение:

class LFUCache(private val capacity: Int) {
    private var minf = 0
    private val cache = mutableMapOf<Int, Pair<Int, MutableIterator<Pair<Int, Int>>>>()
    private val frequencies = mutableMapOf<Int, LinkedHashSet<Pair<Int, Int>>>()

    private fun insert(key: Int, frequency: Int, value: Int) {
        val freqSet = frequencies.getOrPut(frequency) { LinkedHashSet() }
        freqSet.add(Pair(key, value))
        cache[key] = Pair(frequency, freqSet.iterator())
    }
    fun get(key: Int): Int {
        val entry = cache[key] ?: return -1
        val (frequency, iter) = entry
        val kv = iter.next()
        frequencies[frequency]?.remove(kv)
        if (frequencies[frequency]?.isEmpty() == true) {
            frequencies.remove(frequency)
            if (minf == frequency) minf++
        }
        insert(key, frequency + 1, kv.second)
        return kv.second
    }
    fun put(key: Int, value: Int) {
        if (capacity <= 0) return
        if (cache.containsKey(key)) {
            val (frequency, iter) = cache[key]!!
            iter.next().second = value
            get(key)
            return
        }
        if (cache.size == capacity) {
            val kv = frequencies[minf]?.iterator()?.next()
            cache.remove(kv?.first)
            frequencies[minf]?.remove(kv)
            if (frequencies[minf]?.isEmpty() == true) frequencies.remove(minf)
        }
        minf = 1
        insert(key, 1, value)
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1273. Delete Tree Nodes
Сложность: medium

Дерево, укорененное в узле 0, задано следующим образом: количество узлов - nodes; значение i-го узла - value[i]; родитель i-го узла - parent[i]. Удалите все поддеревья, сумма значений узлов которых равна нулю. Верните количество оставшихся узлов в дереве.

Пример:

Input: nodes = 7, parent = [-1,0,0,1,2,2,2], value = [1,-2,4,0,-2,-1,-1]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Постройте дерево из заданных узлов, значений и родителей.

2⃣Используйте постфиксный обход для вычисления суммы значений в каждом поддереве и помечайте узлы для удаления, если их сумма равна нулю.

3⃣Удалите отмеченные узлы и их поддеревья и верните количество оставшихся узлов.

😎 Решение:

class Solution {
    fun deleteTreeNodes(nodes: Int, parent: IntArray, value: IntArray): Int {
        val tree = mutableMapOf<Int, MutableList<Int>>()
        for (i in 0 until nodes) {
            tree.computeIfAbsent(parent[i]) { mutableListOf() }.add(i)
        }

        fun dfs(node: Int): Pair<Int, Int> {
            var totalSum = value[node]
            var totalCount = 1
            tree[node]?.forEach { child ->
                val (childSum, childCount) = dfs(child)
                totalSum += childSum
                totalCount += childCount
            }
            return if (totalSum == 0) Pair(0, 0) else Pair(totalSum, totalCount)
        }

        return dfs(0).second
    }
}

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:

1⃣ Постройте 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 {
    fun minimumSemesters(N: Int, relations: Array<IntArray>): Int {
        val graph = Array(N + 1) { mutableListOf<Int>() }
        for (relation in relations) {
            graph[relation[0]].add(relation[1])
        }

        val visited = IntArray(N + 1)
        for (node in 1..N) {
            if (dfsCheckCycle(node, graph, visited) == -1) {
                return -1
            }
        }

        val visitedLength = IntArray(N + 1)
        var maxLength = 1
        for (node in 1..N) {
            val length = dfsMaxPath(node, graph, visitedLength)
            maxLength = maxOf(length, maxLength)
        }
        return maxLength
    }

    private fun dfsCheckCycle(node: Int, graph: Array<MutableList<Int>>, visited: IntArray): Int {
        if (visited[node] != 0) {
            return visited[node]
        } else {
            visited[node] = -1
        }
        for (endNode in graph[node]) {
            if (dfsCheckCycle(endNode, graph, visited) == -1) {
                return -1
            }
        }
        visited[node] = 1
        return 1
    }

    private fun dfsMaxPath(node: Int, graph: Array<MutableList<Int>>, visitedLength: IntArray): Int {
        if (visitedLength[node] != 0) {
            return visitedLength[node]
        }
        var maxLength = 1
        for (endNode in graph[node]) {
            val length = dfsMaxPath(endNode, graph, visitedLength)
            maxLength = maxOf(length + 1, maxLength)
        }
        visitedLength[node] = maxLength
        return maxLength
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 276. Paint Fence
Сложность: medium

Вы красите забор из n столбцов, используя k различных цветов. Вы должны красить столбы, следуя этим правилам:
Каждый столб должен быть окрашен в один цвет.
Не может быть трех или более подряд идущих столбцов одного цвета.
Учитывая два целых числа n и k, верните количество способов покрасить забор.

Пример:

Input: n = 3, k = 2
Output: 6
Explanation: All the possibilities are shown.
Note that painting all the posts red or all the posts green is invalid because there cannot be three posts in a row with the same color.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и определение вспомогательной функции:
Определить хеш-таблицу memo, где memo[i] представляет количество способов покрасить i столбцов.
Определить функцию totalWays, которая будет определять количество способов покрасить i столбцов.

2⃣Реализация базы и проверка кэша:
В функции totalWays проверить базовые случаи: вернуть k, если i == 1, и вернуть k * k, если i == 2.
Проверить, рассчитан ли аргумент i и сохранен ли в memo. Если да, вернуть memo[i].

3⃣Расчет с использованием рекуррентного соотношения:
В противном случае использовать рекуррентное соотношение для вычисления memo[i], сохранить результат в memo[i] и вернуть его.
Вызвать и вернуть totalWays(n).

😎 Решение:

class Solution {
    fun numWays(n: Int, k: Int): Int {
        if (n == 1) return k
        
        var twoPostsBack = k
        var onePostBack = k * k
        
        for (i in 3..n) {
            val curr = (k - 1) * (onePostBack + twoPostsBack)
            twoPostsBack = onePostBack
            onePostBack = curr
        }
        
        return onePostBack
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 485. Max Consecutive Ones
Сложность: Easy

Дан бинарный массив nums, верните максимальное количество последовательных единиц в массиве.

Пример:

Input: nums = [1,1,0,1,1,1]
Output: 3
Explanation: The first two digits or the last three digits are consecutive 1s. The maximum number of consecutive 1s is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Поддерживайте счетчик для подсчета единиц и увеличивайте его на 1 при встрече единицы.

2⃣Когда встречаете ноль, используйте текущий счетчик единиц для нахождения максимального количества последовательных единиц на данный момент, затем сбросьте счетчик единиц на 0.

3⃣В конце верните максимальное значение.

😎 Решение:

class Solution {
    fun findMaxConsecutiveOnes(nums: IntArray): Int {
        var count = 0
        var maxCount = 0
        for (num in nums) {
            if (num == 1) {
                count += 1
            } else {
                maxCount = maxOf(maxCount, count)
                count = 0
            }
        }
        return maxOf(maxCount, count)
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний