Задача: 57. Insert Interval
Сложность: medium

Вам дан массив непересекающихся интервалов intervals, где intervals[i] = [starti, endi] представляет начало и конец i-го интервала, и массив intervals отсортирован в порядке возрастания по starti. Вам также дан интервал newInterval = [start, end], представляющий начало и конец другого интервала.

Вставьте newInterval в массив intervals так, чтобы intervals оставался отсортированным в порядке возрастания по starti и в intervals не было бы перекрывающихся интервалов (при необходимости объедините перекрывающиеся интервалы).

Верните массив intervals после вставки.

Обратите внимание, что не обязательно модифицировать массив intervals на месте. Вы можете создать новый массив и вернуть его.

Пример:

Input: intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5]
Output: [[1,5],[6,9]]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣ Инициализация переменных:
Инициализируются переменные n и i для хранения размера массива интервалов и текущего индекса соответственно, а также пустой массив res для хранения результата.

2️⃣Обработка случаев без перекрытия и с перекрытием:
В случае отсутствия перекрытия до вставки, проходим через массив интервалов до тех пор, пока конечная точка текущего интервала меньше начальной точки нового интервала. Добавляем текущий интервал в массив res и переходим к следующему.
В случае перекрытия, продолжаем обход, пока начальная точка нового интервала меньше или равна конечной точке текущего интервала. Обновляем начальные и конечные точки нового интервала, объединяя перекрывающиеся интервалы в один.

3️⃣Обработка интервалов после вставки:
Проходим через оставшиеся интервалы после индекса i и добавляем их в массив res. Это включает интервалы, которые следуют после нового интервала и не перекрываются с ним.
Возвращаем массив res, содержащий все интервалы с корректно вставленным новым интервалом.

😎 Решение:

class Solution:
    def insert(self, intervals: List[List[int]], newInterval: List[int]) -> List[List[int]]:
        n = len(intervals)
        i = 0
        res = []

        while i < n and intervals[i][1] < newInterval[0]:
            res.append(intervals[i])
            i += 1

        while i < n and newInterval[1] >= intervals[i][0]:
            newInterval[0] = min(newInterval[0], intervals[i][0])
            newInterval[1] = max(newInterval[1], intervals[i][1])
            i += 1
        res.append(newInterval)

        while i < n:
            res.append(intervals[i])
            i += 1

        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 68. Text Justification
Сложность: hard

Дан массив строк words и ширина maxWidth. Необходимо отформатировать текст таким образом, чтобы каждая строка содержала ровно maxWidth символов и была полностью (слева и справа) выровнена.

Слова следует упаковывать жадным способом; то есть стараться поместить как можно больше слов в каждую строку. Дополнительные пробелы ' ' следует добавлять по мере необходимости, чтобы каждая строка имела ровно maxWidth символов.

Дополнительные пробелы между словами должны распределяться как можно более равномерно. Если количество пробелов в строке не делится поровну между словами, то пустые места слева будут содержать больше пробелов, чем места справа.

Для последней строки текста выравнивание должно быть по левому краю, и между словами не добавляются дополнительные пробелы.

Примечание:
Слово определяется как последовательность символов, не содержащих пробелы.
Длина каждого слова гарантированно больше 0 и не превышает maxWidth.
Входной массив words содержит хотя бы одно слово.

Пример:

Input: words = ["This", "is", "an", "example", "of", "text", "justification."], maxWidth = 16
Output:
[
   "This    is    an",
   "example  of text",
   "justification.  "
]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Создайте два вспомогательных метода getWords и createLine, описанные выше.

2️⃣Инициализируйте список ответов ans и целочисленную переменную i для итерации по входным данным. Используйте цикл while для перебора входных данных. Каждая итерация в цикле while будет обрабатывать одну строку в ответе.

3️⃣Пока i < words.length, выполните следующие шаги:
Получите слова, которые должны быть в текущей строке, как currentLine = getWords(i).
Увеличьте i на currentLine.length.
Создайте строку, вызвав createLine(line, i), и добавьте её в ans.
Верните ans.

😎 Решение:

class Solution:
    def fullJustify(self, words: List[str], maxWidth: int) -> List[str]:
        def get_words(i):
            current_line = []
            curr_length = 0

            while i < len(words) and curr_length + len(words[i]) <= maxWidth:
                current_line.append(words[i])
                curr_length += len(words[i]) + 1
                i += 1

            return current_line

        def create_line(line, i):
            base_length = -1
            for word in line:
                base_length += len(word) + 1

            extra_spaces = maxWidth - base_length

            if len(line) == 1 or i == len(words):
                return " ".join(line) + " " * extra_spaces

            word_count = len(line) - 1
            spaces_per_word = extra_spaces // word_count
            needs_extra_space = extra_spaces % word_count

            for j in range(needs_extra_space):
                line[j] += " "

            for j in range(word_count):
                line[j] += " " * spaces_per_word

            return " ".join(line)

        ans = []
        i = 0

        while i < len(words):
            current_line = get_words(i)
            i += len(current_line)
            ans.append(create_line(current_line, i))

        return ans

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 752. Open the Lock
Сложность: medium

Перед вами замок с 4 круглыми колесами. Каждое колесо имеет 10 слотов: '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'. Колеса могут свободно вращаться и оборачиваться: например, мы можем повернуть "9" так, чтобы получился "0", или "0" так, чтобы получился "9". Каждый ход состоит из поворота одного колеса на один слот. Изначально замок начинается с '0000', строки, представляющей состояние 4 колес. Вам дан список тупиков, то есть если замок отобразит любой из этих кодов, колеса замка перестанут вращаться, и вы не сможете его открыть. Учитывая цель, представляющую значение колес, которое позволит отпереть замок, верните минимальное общее количество оборотов, необходимое для открытия замка, или -1, если это невозможно.

Пример:

Input: deadends = ["0201","0101","0102","1212","2002"], target = "0202"
Output: 6

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используйте алгоритм BFS для поиска кратчайшего пути от начального состояния '0000' до целевого состояния, избегая тупиков. Инициализируйте очередь с начальным состоянием '0000' и начальным шагом 0. Используйте множество для отслеживания посещенных состояний, чтобы избежать повторного посещения одного и того же состояния.

2⃣Для каждого состояния в очереди: Проверьте все возможные переходы на следующий шаг, вращая каждое колесо на +1 и -1. Если найденное состояние является целевым, верните количество шагов. Если найденное состояние не является тупиком и не было посещено ранее, добавьте его в очередь и отметьте как посещенное.

3⃣Если очередь пуста и целевое состояние не найдено, верните -1.

😎 Решение:

from collections import deque

def openLock(deadends, target):
    def neighbors(node):
        for i in range(4):
            x = int(node[i])
            for d in (-1, 1):
                y = (x + d) % 10
                yield node[:i] + str(y) + node[i+1:]

    dead = set(deadends)
    queue = deque([('0000', 0)])
    visited = {'0000'}
    
    while queue:
        node, steps = queue.popleft()
        if node == target:
            return steps
        if node in dead:
            continue
        for neighbor in neighbors(node):
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append((neighbor, steps + 1))
    
    return -1

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:

1️⃣Создайте 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:

2️⃣Объявляем 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)].

3️⃣Выбираем 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:
    def allPossibleBST(self, start, end, memo):
        res = []
        if start > end:
            res.append(None)
            return res
        if (start, end) in memo:
            return memo[(start, end)]

        for i in range(start, end + 1):
            leftSubTrees = self.allPossibleBST(start, i - 1, memo)
            rightSubTrees = self.allPossibleBST(i + 1, end, memo)
            for left in leftSubTrees:
                for right in rightSubTrees:
                    root = TreeNode(i, left, right)
                    res.append(root)

        memo[(start, end)] = res
        return res

    def generateTrees(self, n: int) -> List[Optional[TreeNode]]:
        memo = {}
        return self.allPossibleBST(1, n, memo)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 540. Single Element in a Sorted Array
Сложность: medium

Дан отсортированный массив, состоящий только из целых чисел, где каждый элемент встречается ровно дважды, кроме одного элемента, который встречается ровно один раз.

Верните единственный элемент, который встречается только один раз.

Ваше решение должно работать за время O(log n) и использовать O(1) памяти.

Пример:

Input: nums = [1,1,2,3,3,4,4,8,8]
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Начиная с первого элемента, итерируемся через каждый второй элемент, проверяя, является ли следующий элемент таким же, как текущий. Если нет, то текущий элемент — это искомый элемент.

2⃣Если доходим до последнего элемента, то он является искомым элементом. Обрабатываем этот случай после завершения цикла, чтобы избежать выхода за пределы массива.

3⃣Возвращаем найденный элемент.

😎 Решение:

class Solution:
    def singleNonDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
        for i in range(0, len(nums) - 1, 2):
            if nums[i] != nums[i + 1]:
                return nums[i]
        return nums[-1]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 330. Patching Array
Сложность: hard

Дан отсортированный массив целых чисел nums и целое число n. Добавьте/дополните элементы в массив таким образом, чтобы любое число в диапазоне [1, n] включительно могло быть сформировано как сумма некоторых элементов массива.

Верните минимальное количество дополнений, необходимых для этого.

Пример:

Input: nums = [1,3], n = 6
Output: 1
Explanation:
Combinations of nums are [1], [3], [1,3], which form possible sums of: 1, 3, 4.
Now if we add/patch 2 to nums, the combinations are: [1], [2], [3], [1,3], [2,3], [1,2,3].
Possible sums are 1, 2, 3, 4, 5, 6, which now covers the range [1, 6].
So we only need 1 patch.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация переменных:
Создайте переменную miss, представляющую наименьшее пропущенное число, которое еще не покрыто, и установите ее значение на 1. Создайте переменную patches для подсчета необходимых дополнений и переменную i для итерации по массиву nums.

2⃣Основной цикл:
Используйте цикл while, который будет выполняться до тех пор, пока miss не станет больше n.
Внутри цикла проверьте, покрывает ли текущий элемент nums[i] значение miss. Если да, добавьте nums[i] к miss и увеличьте i. Если нет, добавьте значение miss к самому себе (это означает добавление нового элемента в массив) и увеличьте счетчик patches.

3⃣Возврат результата:
После завершения цикла верните значение patches, которое представляет минимальное количество необходимых дополнений.

😎 Решение:

class Solution:
    def minPatches(self, nums: List[int], n: int) -> int:
        patches, i, miss = 0, 0, 1
        while miss <= n:
            if i < len(nums) and nums[i] <= miss:
                miss += nums[i]
                i += 1
            else:
                miss += miss
                patches += 1
        return patches

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 772. Basic Calculator III
Сложность: medium

Реализуйте базовый калькулятор для вычисления простого строкового выражения.

Строка выражения содержит только неотрицательные целые числа, операторы '+', '-', '*', '/' и открывающие '(' и закрывающие скобки ')'. Целочисленное деление должно округляться к нулю.

Предполагается, что данное выражение всегда корректно. Все промежуточные результаты будут находиться в диапазоне [-2^31, 2^31 - 1].

Примечание: нельзя использовать встроенные функции для вычисления строк как математических выражений, такие как eval().

Пример:

Input: s = "1+1"
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Определите вспомогательную функцию evaluate, которая принимает оператор и числовые аргументы. Заметьте, что эта функция идентична той, что представлена в подходе "Basic Calculator II". Инициализируйте несколько переменных: стек для хранения промежуточных результатов, curr для отслеживания текущего числа, которое мы строим, и previousOperator для отслеживания предыдущего оператора. Добавьте в строку s случайный символ, который не будет появляться во входных данных, например "@".

2⃣Итерация по входным данным. Для каждого символа c: если c является цифрой, добавьте его к curr. В противном случае, если c == '(', мы начинаем вычисление нового изолированного выражения. В этом случае сохраните previousOperator в стек и установите previousOperator = "+".

3⃣Если c является оператором, то необходимо вычислить значение curr. Используйте функцию evaluate, чтобы применить previousOperator к curr, и добавьте результат в стек. Затем сбросьте curr до нуля и обновите previousOperator = c. Если c == ')', это означает, что мы находимся в конце изолированного выражения и должны полностью его вычислить. Извлекайте из стека до тех пор, пока не достигнете оператора, суммируя все извлеченные числа в curr. Как только достигнете оператора, обновите previousOperator = stack.pop(). Верните сумму всех чисел в стеке.

😎 Решение:

class Solution:
    def evaluate(self, operator, first, second):
        x = int(first)
        y = int(second)
        if operator == '+':
            return str(x)
        elif operator == '-':
            return str(-x)
        elif operator == '*':
            return str(x * y)
        else:
            return str(x // y)

    def calculate(self, s: str) -> int:
        stack = []
        curr = ""
        previousOperator = '+'
        s += "@"
        operators = set("+-*/")
        
        for c in s:
            if c.isdigit():
                curr += c
            elif c == '(':
                stack.append(previousOperator)
                previousOperator = '+'
            else:
                if previousOperator in "*/":
                    stack.append(self.evaluate(previousOperator, stack.pop(), curr))
                else:
                    stack.append(self.evaluate(previousOperator, curr, "0"))
                
                curr = ""
                previousOperator = c
                if c == ')':
                    currentTerm = 0
                    while stack[-1] not in operators:
                        currentTerm += int(stack.pop())
                    curr = str(currentTerm)
                    previousOperator = stack.pop()
        
        return sum(int(num) for num in stack)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 315. Count of Smaller Numbers After Self
Сложность: hard

Дан целочисленный массив nums, верните целочисленный массив counts, где counts[i] - это количество элементов справа от nums[i], которые меньше nums[i].

Пример:

Input: nums = [5,2,6,1]
Output: [2,1,1,0]
Explanation:
To the right of 5 there are 2 smaller elements (2 and 1).
To the right of 2 there is only 1 smaller element (1).
To the right of 6 there is 1 smaller element (1).
To the right of 1 there is 0 smaller element.

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Реализуйте дерево отрезков (segment tree). Поскольку дерево инициализируется нулями, нужно реализовать только операции обновления и запроса. Установите смещение offset = 10^4.

2️⃣Итерация по каждому числу в nums в обратном порядке. Для каждого числа выполните следующие действия:
Смещайте число на num + offset.
Запросите количество элементов в дереве отрезков, которые меньше текущего числа.
Обновите счетчик текущего числа в дереве отрезков.

3️⃣Верните результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def countSmaller(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        def update(index, value, tree, size):
            index += size
            tree[index] += value
            while index > 1:
                index //= 2
                tree[index] = tree[index * 2] + tree[index * 2 + 1]

        def query(left, right, tree, size):
            result = 0
            left += size
            right += size
            while left < right:
                if left % 2 == 1:
                    result += tree[left]
                    left += 1
                left //= 2
                if right % 2 == 1:
                    right -= 1
                    result += tree[right]
                right //= 2
            return result

        offset = 10**4
        size = 2 * 10**4 + 1
        tree = [0] * (2 * size)
        result = []
        for num in reversed(nums):
            smaller_count = query(0, num + offset, tree, size)
            result.append(smaller_count)
            update(num + offset, 1, tree, size)
        return reversed(result)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 848. Shifting Letters
Сложность: medium

Вам дана строка s из строчных букв английского алфавита и целочисленный массив shifts такой же длины.

Назовем shift() буквы следующей буквой в алфавите (с переходом так, что 'z' становится 'a').
Например, shift('a') = 'b', shift('t') = 'u', и shift('z') = 'a'.
Теперь для каждого shifts[i] = x мы хотим сдвинуть первые i + 1 букв строки s на x раз.

Верните итоговую строку после применения всех таких сдвигов к s.

Пример:

Input: s = "abc", shifts = [3,5,9]
Output: "rpl"
Explanation: We start with "abc".
After shifting the first 1 letters of s by 3, we have "dbc".
After shifting the first 2 letters of s by 5, we have "igc".
After shifting the first 3 letters of s by 9, we have "rpl", the answer.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Вычислите общее количество сдвигов для всех символов строки, используя массив shifts.

2⃣Пройдите по строке s и примените вычисленные сдвиги к каждому символу, начиная с первого и уменьшая количество сдвигов на текущем шаге.

3⃣Постройте и верните итоговую строку после всех сдвигов.

😎 Решение:

class Solution:
    def shiftingLetters(self, s: str, shifts: List[int]) -> str:
        s = list(s)
        totalShifts = sum(shifts) % 26
        
        for i in range(len(s)):
            newCharValue = (ord(s[i]) - ord('a') + totalShifts) % 26
            s[i] = chr(newCharValue + ord('a'))
            totalShifts = (totalShifts - shifts[i]) % 26
        
        return ''.join(s)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 255. Verify Preorder Sequence in Binary Search Tree
Сложность: medium

Дан массив уникальных целых чисел preorder. Верните true, если это правильная последовательность обхода в порядке предварительного (preorder) обхода для бинарного дерева поиска.

Пример:

Input: preorder = [5,2,1,3,6]
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Объявите целое число minLimit с маленьким значением, например, минус бесконечность, и стек.

2️⃣Итерируйте по массиву preorder. Для каждого num: Очистите стек. Пока верх стека меньше num, извлекайте из стека и обновляйте minLimit. Если num <= minLimit, верните false. Добавьте num в стек.

3️⃣Верните true, если удалось пройти весь массив.

😎 Решение:

class Solution:
    def verifyPreorder(self, preorder: List[int]) -> bool:
        minLimit = float('-inf')
        stack = []
        
        for num in preorder:
            while stack and stack[-1] < num:
                minLimit = stack.pop()
            
            if num <= minLimit:
                return False
            
            stack.append(num)
        
        return True

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1429. First Unique Number
Сложность: medium

У вас есть очередь целых чисел, необходимо извлечь первый уникальный элемент из очереди.

Реализуйте класс FirstUnique:
- FirstUnique(int[] nums) Инициализирует объект числами в очереди.
- int showFirstUnique() возвращает значение первого уникального элемента в очереди и возвращает -1, если такого элемента нет.
- void add(int value) вставляет значение в очередь.

Пример:

Input: 
["FirstUnique","showFirstUnique","add","showFirstUnique","add","showFirstUnique","add","showFirstUnique"]
[[[2,3,5]],[],[5],[],[2],[],[3],[]]
Output: 
[null,2,null,2,null,3,null,-1]
Explanation: 
FirstUnique firstUnique = new FirstUnique([2,3,5]);
firstUnique.showFirstUnique(); // return 2
firstUnique.add(5);            // the queue is now [2,3,5,5]
firstUnique.showFirstUnique(); // return 2
firstUnique.add(2);            // the queue is now [2,3,5,5,2]
firstUnique.showFirstUnique(); // return 3
firstUnique.add(3);            // the queue is now [2,3,5,5,2,3]
firstUnique.showFirstUnique(); // return -1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте объект FirstUnique с числами в очереди, добавляя их в структуру данных для отслеживания уникальности и порядка.

2⃣Метод showFirstUnique возвращает значение первого уникального элемента в очереди, если таковой существует, или -1, если уникальных элементов нет.

3⃣Метод add добавляет новое значение в очередь. Если значение уже было добавлено ранее, обновляет его статус уникальности и удаляет его из множества уникальных значений, если оно больше не уникально.

😎 Решение:

from collections import OrderedDict

class FirstUnique:
    def __init__(self, nums: List[int]):
        self.is_unique = {}
        self.queue = OrderedDict()
        for num in nums:
            self.add(num)

    def showFirstUnique(self) -> int:
        for key in self.queue:
            if self.is_unique[key]:
                return key
        return -1

    def add(self, value: int) -> None:
        if value not in self.is_unique:
            self.is_unique[value] = True
            self.queue[value] = None
        elif self.is_unique[value]:
            self.is_unique[value] = False
            del self.queue[value]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 301. Remove Invalid Parentheses
Сложность: hard

Дана строка s, содержащая скобки и буквы. Удалите минимальное количество неверных скобок, чтобы сделать строку допустимой.

Верните список уникальных строк, которые являются допустимыми с минимальным количеством удалений. Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Пример:

Input: s = "()())()"
Output: ["(())()","()()()"]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Инициализируйте массив, который будет хранить все допустимые выражения.
Начните рекурсию с самой левой скобки в последовательности и двигайтесь вправо.
Определите состояние рекурсии переменной index, представляющей текущий обрабатываемый индекс в исходном выражении. Также используйте переменные left_count и right_count для отслеживания количества добавленных левых и правых скобок соответственно.

2⃣Обработка текущего символа:
Если текущий символ (S[i]) не является скобкой, добавьте его к окончательному решению для текущей рекурсии.
Если текущий символ является скобкой (S[i] == '(' или S[i] == ')'), у вас есть два варианта: либо отбросить этот символ как недопустимый, либо рассмотреть эту скобку как часть окончательного выражения.

3⃣Завершение рекурсии и проверка:
Когда все скобки в исходном выражении обработаны, проверьте, является ли текущее выражение допустимым, проверяя значения left_count и right_count (должны быть равны).
Если выражение допустимо, проверьте количество удалений (rem_count) и сравните его с минимальным количеством удалений, необходимых для получения допустимого выражения до сих пор.
Если текущее значение rem_count меньше, обновите глобальный минимум и добавьте новое выражение в массив допустимых выражений.

😎 Решение:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.valid_expressions = set()
        self.minimum_removed = float('inf')

    def reset(self):
        self.valid_expressions.clear()
        self.minimum_removed = float('inf')

    def recurse(self, s, index, left_count, right_count, expression, removed_count):
        if index == len(s):
            if left_count == right_count:
                if removed_count <= self.minimum_removed:
                    possible_answer = "".join(expression)
                    if removed_count < self.minimum_removed:
                        self.valid_expressions.clear()
                        self.minimum_removed = removed_count
                    self.valid_expressions.add(possible_answer)
            return

        current_character = s[index]
        length = len(expression)

        if current_character != '(' and current_character != ')':
            expression.append(current_character)
            self.recurse(s, index + 1, left_count, right_count, expression, removed_count)
            expression.pop()
        else:
            self.recurse(s, index + 1, left_count, right_count, expression, removed_count + 1)
            expression.append(current_character)

            if current_character == '(':
                self.recurse(s, index + 1, left_count + 1, right_count, expression, removed_count)
            elif right_count < left_count:
                self.recurse(s, index + 1, left_count, right_count + 1, expression, removed_count)

            expression.pop()

    def removeInvalidParentheses(self, s: str) -> [str]:
        self.reset()
        self.recurse(s, 0, 0, 0, [], 0)
        return list(self.valid_expressions)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 124. Binary Tree Maximum Path Sum
Сложность: hard

Вам дан массив цен, где prices[i] — это цена данной акции в i-й день.

Найдите максимальную прибыль, которую вы можете получить. Вы можете совершить не более двух транзакций.

Пример:

Input: prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
Output: 6
Explanation: Buy on day 4 (price = 0) and sell on day 6 (price = 3), profit = 3-0 = 3.
Then buy on day 7 (price = 1) and sell on day 8 (price = 4), profit = 4-1

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Наивная реализация этой идеи заключалась бы в разделении последовательностей на две части и последующем перечислении каждой из подпоследовательностей, хотя это определенно не самое оптимизированное решение. Для последовательности длиной N у нас было бы N возможных разделений (включая отсутствие разделения), каждый элемент был бы посещен один раз в каждом разделении. В результате общая временная сложность этой наивной реализации составила бы O(N²).

2️⃣Мы могли бы сделать лучше, чем наивная реализация O(N²). Что касается алгоритмов разделяй и властвуй, одна из общих техник, которую мы можем применить для оптимизации временной сложности, называется динамическим программированием (DP), где мы меняем менее повторяющиеся вычисления на некоторое дополнительное пространство. В алгоритмах динамического программирования обычно мы создаем массив одного или двух измерений для сохранения промежуточных оптимальных результатов. В данной задаче мы бы использовали два массива, один массив сохранял бы результаты последовательности слева направо, а другой массив сохранял бы результаты последовательности справа налево. Для удобства мы могли бы назвать это двунаправленным динамическим программированием.

3️⃣Сначала мы обозначаем последовательность цен как Prices[i], с индексом начиная от 0 до N-1. Затем мы определяем два массива, а именно left_profits[i] и right_profits[i]. Как следует из названия, каждый элемент в массиве left_profits[i] будет содержать максимальную прибыль, которую можно получить от выполнения одной транзакции в левой подпоследовательности цен от индекса ноль до i, (т.е. Prices[0], Prices[1], ... Prices[i]). Например, для подпоследовательности [7, 1, 5] соответствующий left_profits[2] будет равен 4, что означает покупку по цене 1 и продажу по цене 5. И каждый элемент в массиве right_profits[i] будет содержать максимальную прибыль, которую можно получить от выполнения одной транзакции в правой подпоследовательности цен от индекса i до N-1, (т.е. Prices[i], Prices[i+1], ... Prices[N-1]). Например, для правой подпоследовательности [3, 6, 4] соответствующий right_profits[3] будет равен 3, что означает покупку по цене 3 и продажу по цене 6. Теперь, если мы разделим последовательность цен вокруг элемента с индексом i на две подпоследовательности, с левыми подпоследовательностями как Prices[0], Prices[1], ... Prices[i] и правой подпоследовательностью как Prices[i+1], ... Prices[N-1], то общая максимальная прибыль, которую мы получим от этого разделения (обозначенная как max_profits[i]), может быть выражена следующим образом:
max_profits[i] = left_profits[i] + right_profits[i+1]

😎 Решение:

class Solution(object):
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if len(prices) <= 1:
            return 0

        left_min = prices[0]
        right_max = prices[-1]

        length = len(prices)
        left_profits = [0] * length
        # pad the right DP array with an additional zero for convenience.
        right_profits = [0] * (length + 1)

        # construct the bidirectional DP array
        for l in range(1, length):
            left_profits[l] = max(left_profits[l - 1], prices[l] - left_min)
            left_min = min(left_min, prices[l])

            r = length - 1 - l
            right_profits[r] = max(right_profits[r + 1], right_max - prices[r])
            right_max = max(right_max, prices[r])

        max_profit = 0
        for i in range(0, length):
            max_profit = max(max_profit, left_profits[i] + right_profits[i + 1])

        return max_profit

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний