Задача: 1046. Last Stone Weight
Сложность: easy

Вам дан массив целых чисел stones, где stones[i] - вес i-го камня. Мы играем в игру с камнями. На каждом ходу мы выбираем два самых тяжелых камня и разбиваем их вместе. Предположим, что два самых тяжелых камня имеют веса x и y, причем x <= y. Результат разбивания таков: если x == y, оба камня уничтожаются, а если x != y, камень веса x уничтожается, а камень веса y имеет новый вес y - x. В конце игры остается не более одного камня. Верните вес последнего оставшегося камня. Если камней не осталось, верните 0.

Пример:

Input: stones = [2,7,4,1,8,1]
Output: 1

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Создай максимальную кучу из массива камней.

2⃣Извлекай два самых тяжелых камня, разбивай их, и, если необходимо, возвращай оставшийся камень обратно в кучу.

3⃣Повторяй шаг 2, пока не останется один или ноль камней, и верни вес последнего оставшегося камня или 0, если камней не осталось.

😎 Решение:

import heapq

def lastStoneWeight(stones):
    stones = [-stone for stone in stones]
    heapq.heapify(stones)
    
    while len(stones) > 1:
        first = -heapq.heappop(stones)
        second = -heapq.heappop(stones)
        if first != second:
            heapq.heappush(stones, -(first - second))
    
    return -stones[0] if stones else 0

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 591. Tag Validator
Сложность: hard

Дана строка, представляющая фрагмент кода, реализуйте валидатор тегов для разбора кода и определения его корректности.

Фрагмент кода считается корректным, если соблюдаются все следующие правила:
Код должен быть заключен в корректный закрытый тег. В противном случае код некорректен.
Закрытый тег (не обязательно корректный) имеет точно следующий формат: <TAG_NAME>TAG_CONTENT</TAG_NAME>. Среди них <TAG_NAME> — это начальный тег, а </TAG_NAME> — конечный тег. TAG_NAME в начальном и конечном тегах должен быть одинаковым. Закрытый тег корректен, если и только если TAG_NAME и TAG_CONTENT корректны.
Корректное TAG_NAME содержит только заглавные буквы и имеет длину в диапазоне [1, 9]. В противном случае TAG_NAME некорректен.
Корректное TAG_CONTENT может содержать другие корректные закрытые теги, cdata и любые символы (см. примечание 1), КРОМЕ неподходящих <, неподходящих начальных и конечных тегов, и неподходящих или закрытых тегов с некорректным TAG_NAME. В противном случае TAG_CONTENT некорректен.
Начальный тег неподходящий, если нет конечного тега с тем же TAG_NAME, и наоборот. Однако нужно также учитывать проблему несбалансированных тегов, когда они вложены.
< неподходящий, если не удается найти последующий >. И когда вы находите < или </, все последующие символы до следующего > должны быть разобраны как TAG_NAME (не обязательно корректный).
cdata имеет следующий формат: <![CDATA[CDATA_CONTENT]]>. Диапазон CDATA_CONTENT определяется как символы между <![CDATA[ и первым последующим ]]>.
CDATA_CONTENT может содержать любые символы. Функция cdata заключается в том, чтобы запретить валидатору разбирать CDATA_CONTENT, поэтому даже если в нем есть символы, которые могут быть разобраны как тег (корректный или некорректный), вы должны рассматривать их как обычные символы.

Пример:

Input: code = "<DIV>This is the first line <![CDATA[<div>]]></DIV>"
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте стек для отслеживания открытых тегов и флаг для определения наличия тегов. Используйте регулярное выражение для проверки корректности TAG_NAME, TAG_CONTENT и CDATA.

2⃣Пройдитесь по строке, проверяя каждый символ. Если встретите <, определите тип тега (начальный, конечный или CDATA). Обновите стек и индексы в зависимости от найденного типа.

3⃣В конце проверьте, что стек пуст (все теги корректно закрыты) и верните результат.

😎 Решение:

import re

class Solution:
    def __init__(self):
        self.stack = []
        self.contains_tag = False

    def is_valid_tag_name(self, s, ending):
        if ending:
            if self.stack and self.stack[-1] == s:
                self.stack.pop()
            else:
                return False
        else:
            self.contains_tag = True
            self.stack.append(s)
        return True

    def isValid(self, code: str) -> bool:
        pattern = re.compile(r"<[A-Z]{0,9}>([^<]*(<((\/?[A-Z]{1,9}>)|(!\[CDATA\[.*?\]\]>)))?)*")
        if not pattern.fullmatch(code):
            return False

        i = 0
        while i < len(code):
            ending = False
            if not self.stack and self.contains_tag:
                return False
            if code[i] == '<':
                if code[i + 1] == '!':
                    i = code.find("]]>", i + 1)
                    if i == -1:
                        return False
                    continue
                if code[i + 1] == '/':
                    i += 1
                    ending = True
                close_index = code.find('>', i + 1)
                if close_index == -1 or not self.is_valid_tag_name(code[i + 1:close_index], ending):
                    return False
                i = close_index
            i += 1
        return not self.stack

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 658. Find K Closest Elements
Сложность: easy

Дан отсортированный массив целых чисел arr, два целых числа k и x. Верните k ближайших к x целых чисел в массиве. Результат также должен быть отсортирован в порядке возрастания.

Целое число a ближе к x, чем целое число b, если:

|a - x| < |b - x|, или
|a - x| == |b - x| и a < b.

Пример:

Input: arr = [1,2,3,4,5], k = 4, x = 3
Output: [1,2,3,4]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Бинарный поиск:
Найдите положение числа x или ближайшего к нему числа в массиве arr с помощью бинарного поиска.

2⃣Два указателя:
Используйте два указателя, чтобы расширять окно, которое содержит k ближайших к x элементов. Начните с ближайших элементов и расширяйте окно, сравнивая элементы слева и справа от текущего окна.

3⃣Сортировка:
Отсортируйте итоговый список, если это необходимо (в данном случае это не нужно, так как массив уже отсортирован).

😎 Решение:

import bisect

class Solution:
    def findClosestElements(self, arr: List[int], k: int, x: int) -> List[int]:
        pos = bisect.bisect_left(arr, x)
        left, right = pos - 1, pos
        
        while right - left - 1 < k:
            if left == -1:
                right += 1
            elif right == len(arr) or (x - arr[left] <= arr[right] - x):
                left -= 1
            else:
                right += 1
        
        return arr[left + 1:right]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 1482. Minimum Number of Days to Make m Bouquets
Сложность: medium

Вам дан массив целых чисел bloomDay, целое число m и целое число k.

Вам нужно сделать m букетов. Для создания букета необходимо использовать k соседних цветов из сада.
Сад состоит из n цветов, i-й цветок расцветет на bloomDay[i] и затем может быть использован ровно в одном букете.

Верните минимальное количество дней, которое нужно подождать, чтобы можно было сделать m букетов из сада. Если сделать m букетов невозможно, верните -1.

Пример:

Input: bloomDay = [1,10,3,10,2], m = 3, k = 1
Output: 3
Explanation: Let us see what happened in the first three days. x means flower bloomed and _ means flower did not bloom in the garden.
We need 3 bouquets each should contain 1 flower.
After day 1: [x, _, _, _, _]   // we can only make one bouquet.
After day 2: [x, _, _, _, x]   // we can only make two bouquets.
After day 3: [x, _, x, _, x]   // we can make 3 bouquets. The answer is 3.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация:
Инициализируйте start как 0 и end как максимальное значение в массиве bloomDay.
Введите вспомогательную функцию getNumOfBouquets для подсчета количества букетов, которые можно сделать на определенный день.

2⃣Поиск минимального числа дней:
Выполняйте бинарный поиск, пока start меньше или равен end:
- рассчитайте mid как среднее значение между start и end.
- используйте getNumOfBouquets, чтобы определить, сколько букетов можно сделать на mid день.
- если количество букетов больше или равно m, сохраните mid как возможное решение и переместите end влево.
- иначе переместите start вправо.

3⃣Возвращение результата:
Верните найденное минимальное количество дней или -1, если сделать m букетов невозможно.

😎 Решение:

class Solution:
    def getNumOfBouquets(self, bloomDay, mid, k):
        numOfBouquets = 0
        count = 0
        for day in bloomDay:
            if day <= mid:
                count += 1
            else:
                count = 0
            if count == k:
                numOfBouquets += 1
                count = 0
        return numOfBouquets

    def minDays(self, bloomDay, m, k):
        if len(bloomDay) < m * k:
            return -1
        start, end = 0, max(bloomDay)
        minDays = -1
        while start <= end:
            mid = (start + end) // 2
            if self.getNumOfBouquets(bloomDay, mid, k) >= m:
                minDays = mid
                end = mid - 1
            else:
                start = mid + 1
        return minDays

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: №22. Generate Parentheses
Сложность: medium

Учитывая n пар круглых скобок, напишите функцию, которая генерирует все комбинации правильных круглых скобок.

Пример:

Input: n = 3  
Output: ["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]  

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Используем рекурсию (DFS) для генерации всех возможных комбинаций.

2️⃣Добавляем открывающую скобку, если их количество меньше n.

3️⃣Добавляем закрывающую скобку, если их количество меньше, чем открывающих.

😎 Решение:

class Solution:
    def generateParenthesis(self, n: int):
        def dfs(left, right, s):
            if len(s) == n * 2:
                res.append(s)
                return
            
            if left < n:
                dfs(left + 1, right, s + '(')
            if right < left:
                dfs(left, right + 1, s + ')')

        res = []
        dfs(0, 0, '')
        return res

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 912. Sort an Array
Сложность: medium

Задав массив целых чисел nums, отсортируйте массив по возрастанию и верните его. Вы должны решить задачу без использования встроенных функций за время O(nlog(n)) и с минимально возможной пространственной сложностью.

Пример:

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

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Используем алгоритм "Сортировка слиянием" (Merge Sort), который обеспечивает время выполнения O(n log n) и минимально возможную пространственную сложность для стабильного сортировочного алгоритма.

2⃣Разделить массив на две половины.
Рекурсивно отсортировать каждую половину.

3⃣Слить две отсортированные половины.

😎 Решение:

def mergeSort(nums):
    if len(nums) > 1:
        mid = len(nums) // 2
        left_half = nums[:mid]
        right_half = nums[mid:]

        mergeSort(left_half)
        mergeSort(right_half)

        i = j = k = 0
        while i < len(left_half) and j < len(right_half):
            if left_half[i] < right_half[j]:
                nums[k] = left_half[i]
                i += 1
            else:
                nums[k] = right_half[j]
                j += 1
            k += 1

        while i < len(left_half):
            nums[k] = left_half[i]
            i += 1
            k += 1

        while j < len(right_half):
            nums[k] = right_half[j]
            j += 1
            k += 1

    return nums

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 992. Subarrays with K Different Integers
Сложность: hard

Дан целочисленный массив nums и целое число k, верните количество "хороших" подмассивов в nums.

"Хороший" массив - это массив, в котором количество различных целых чисел равно k.

Например, в массиве [1,2,3,1,2] есть 3 различных целых числа: 1, 2 и 3.
Подмассив - это непрерывная часть массива.

Пример:

Input: nums = [1,2,1,2,3], k = 2
Output: 7
Explanation: Subarrays formed with exactly 2 different integers: [1,2], [2,1], [1,2], [2,3], [1,2,1], [2,1,2], [1,2,1,2]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Подсчет подмассивов с различными элементами:
Используйте два указателя для определения границ текущего подмассива.
Используйте хэш-таблицу для подсчета количества различных элементов в текущем подмассиве.
Перемещайте правый указатель для расширения подмассива и добавления новых элементов.

2⃣Проверка условий:
Как только количество различных элементов достигнет k, перемещайте левый указатель, чтобы уменьшить размер подмассива и попытаться найти все возможные "хорошие" подмассивы.
Подсчитывайте количество подмассивов, удовлетворяющих условию.

3⃣Возврат результата:
Верните общее количество "хороших" подмассивов.

😎 Решение:

class Solution:
    def countGoodSubarrays(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        count = 0
        left = 0
        right = 0
        distinct_count = 0
        freq = {}
        
        while right < len(nums):
            freq[nums[right]] = freq.get(nums[right], 0) + 1
            if freq[nums[right]] == 1:
                distinct_count += 1
            right += 1
            
            while distinct_count > k:
                freq[nums[left]] -= 1
                if freq[nums[left]] == 0:
                    distinct_count -= 1
                left += 1
            
            if distinct_count == k:
                count += 1
                
        return count

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array
Сложность: medium

Дан массив целых чисел nums, отсортированный в неубывающем порядке, найдите начальную и конечную позицию заданного целевого значения.

Если целевое значение не найдено в массиве, верните [-1, -1].

Вы должны написать алгоритм со временной сложностью O(log n).

Пример:

Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
Output: [3,4]

👨‍💻 Алгоритм:

1️⃣Определите функцию под названием findBound, которая принимает три аргумента: массив, целевое значение для поиска и булевое значение isFirst, указывающее, ищем ли мы первое или последнее вхождение цели.
Мы используем 2 переменные для отслеживания подмассива, который мы сканируем. Назовем их begin и end. Изначально begin устанавливается в 0, а end — в последний индекс массива.

2️⃣Мы итерируем, пока begin не станет больше, чем end.
На каждом шаге мы вычисляем средний элемент mid = (begin + end) / 2. Мы используем значение среднего элемента, чтобы решить, какую половину массива нам нужно искать.
Если nums[mid] == target:
Если isFirst true — это означает, что мы пытаемся найти первое вхождение элемента. Если mid == begin или nums[mid - 1] != target, тогда мы возвращаем mid как первое вхождение цели. В противном случае мы обновляем end = mid - 1.
Если isFirst false — это означает, что мы пытаемся найти последнее вхождение элемента. Если mid == end или nums[mid + 1] != target, тогда мы возвращаем mid как последнее вхождение цели. В противном случае мы обновляем begin = mid + 1.

3️⃣Если nums[mid] > target — мы обновляем end = mid - 1, так как мы должны отбросить правую сторону массива, поскольку средний элемент больше цели.
Если nums[mid] < target — мы обновляем begin = mid + 1, так как мы должны отбросить левую сторону массива, поскольку средний элемент меньше цели.
В конце нашей функции мы возвращаем значение -1, что указывает на то, что цель не найдена в массиве.
В основной функции searchRange мы сначала вызываем findBound с isFirst, установленным в true. Если это значение равно -1, мы можем просто вернуть [-1, -1]. В противном случае мы вызываем findBound с isFirst, установленным в false, чтобы получить последнее вхождение, а затем возвращаем результат.

😎 Решение:

class Solution:
    def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        lower_bound = self.findBound(nums, target, True)
        if lower_bound == -1:
            return [-1, -1]

        upper_bound = self.findBound(nums, target, False)

        return [lower_bound, upper_bound]

    def findBound(self, nums: List[int], target: int, isFirst: bool) -> int:
        N = len(nums)
        begin, end = 0, N - 1
        while begin <= end:
            mid = int((begin + end) / 2)

            if nums[mid] == target:
                if isFirst:
                    if mid == begin or nums[mid - 1] < target:
                        return mid
                    end = mid - 1
                else:
                    if mid == end or nums[mid + 1] > target:
                        return mid
                    begin = mid + 1

            elif nums[mid] > target:
                end = mid - 1
            else:
                begin = mid + 1

        return -1

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 525. Contiguous Array
Сложность: medium

Дан бинарный массив nums. Верните максимальную длину непрерывного подмассива с равным количеством 0 и 1.

Пример:

Input: nums = [0,1]
Output: 2
Explanation: [0, 1] is the longest contiguous subarray with an equal number of 0 and 1.

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализируйте переменную count для отслеживания разности между количеством 1 и 0, и переменную max_length для хранения максимальной длины подмассива. Создайте хеш-таблицу map для хранения первых встреч каждого значения count. Добавьте начальное значение (0, -1) в хеш-таблицу.

2⃣Итеративно пройдите по массиву nums. На каждой итерации обновляйте значение count (увеличивайте на 1 для 1 и уменьшайте на 1 для 0). Если текущее значение count уже существует в хеш-таблице, вычислите длину подмассива между текущим индексом и индексом из хеш-таблицы. Обновите max_length, если текущий подмассив длиннее.

3⃣Если текущее значение count не существует в хеш-таблице, добавьте его с текущим индексом. После завершения итерации верните max_length.

😎 Решение:

class Solution:
    def findMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
        count_map = {0: -1}
        max_length = 0
        count = 0
        
        for i, num in enumerate(nums):
            count += 1 if num == 1 else -1
            
            if count in count_map:
                max_length = max(max_length, i - count_map[count])
            else:
                count_map[count] = i
        
        return max_length

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Задача: 342. Power of Four
Сложность: easy

Дано целое число n. Верните true, если оно является степенью числа четыре. В противном случае верните false.

Целое число n является степенью числа четыре, если существует целое число x такое, что n == 4^x.

Пример:

Input: n = 16
Output: true

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Проверка неотрицательности:
Убедитесь, что n больше нуля, так как степени числа четыре всегда положительны.

2⃣Проверка логарифмом:
Используйте логарифм для проверки, является ли число степенью четырех. Число n является степенью четырех, если логарифм n по основанию 4 является целым числом.

3⃣Проверка побитовым оператором:
Число является степенью четырех, если оно является степенью двух (только один бит установлен) и количество нулей после этого бита четно.

😎 Решение:

class Solution:
    def isPowerOfFour(self, n: int) -> bool:
        if n <= 0:
            return False
        import math
        log_n_base_4 = math.log(n, 4)
        return log_n_base_4.is_integer()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний