Задача: 902. Numbers At Most N Given Digit Set
Сложность: hard
Дан массив цифр, отсортированный в неубывающем порядке. Вы можете записывать числа, используя каждый digits[i] столько раз, сколько захотите. Например, если digits = ['1','3','5'], мы можем записать такие числа, как '13', '551' и '1351315'. Возвращает количество положительных целых чисел, которые могут быть сгенерированы и которые меньше или равны заданному целому числу n.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ Преобразовать заданное число n в строку для удобного доступа к каждой цифре.
2⃣ Реализовать рекурсивную функцию для генерации всех возможных чисел с использованием цифр из массива digits и сравнения с n.
3⃣ Начать с каждой цифры в digits и рекурсивно строить числа, отслеживая количество подходящих чисел.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: hard
Дан массив цифр, отсортированный в неубывающем порядке. Вы можете записывать числа, используя каждый digits[i] столько раз, сколько захотите. Например, если digits = ['1','3','5'], мы можем записать такие числа, как '13', '551' и '1351315'. Возвращает количество положительных целых чисел, которые могут быть сгенерированы и которые меньше или равны заданному целому числу n.
Пример:
Input: digits = ["1","3","5","7"], n = 100
Output: 20
def atMostNGivenDigitSet(digits, n):
n_str = str(n)
n_len = len(n_str)
digits = sorted(digits)
def count_less_than_equal(prefix, digits, n_str):
if len(prefix) == len(n_str):
return 1 if prefix <= n_str else 0
total = 0
for d in digits:
if prefix + d <= n_str[:len(prefix) + 1]:
total += count_less_than_equal(prefix + d, digits, n_str)
else:
break
return total
total_count = 0
for i in range(1, n_len):
total_count += len(digits) ** i
total_count += count_less_than_equal("", digits, n_str)
return total_count
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задача: 221. Maximal Square
Сложность: medium
Дана бинарная матрица размером m x n, заполненная 0 и 1. Найдите наибольший квадрат, содержащий только 1, и верните его площадь.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ Инициализировать 1D массив dp с нулями, чтобы хранить промежуточные результаты для каждого столбца, а также переменные maxsqlen для максимальной длины квадрата и prev для предыдущего значения.
2⃣ Пройти по каждому элементу матрицы. Если текущий элемент равен '1', обновить dp[j] по формуле dp[j]=min(dp[j−1],prev,dp[j])+1 и обновить maxsqlen. Если текущий элемент равен '0', установить dp[j] в 0. Обновить prev на значение dp[j] перед его изменением.
3⃣ По завершении пройти по всем строкам и столбцам, вернуть квадрат maxsqlen как площадь наибольшего квадрата.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дана бинарная матрица размером m x n, заполненная 0 и 1. Найдите наибольший квадрат, содержащий только 1, и верните его площадь.
Пример:
Input: matrix = [["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1","1","1","1","1"],["1","0","0","1","0"]]
Output: 4
class Solution:
def maximalSquare(self, matrix):
rows = len(matrix)
cols = len(matrix[0]) if rows > 0 else 0
dp = [0] * (cols + 1)
maxsqlen = 0
prev = 0
for i in range(1, rows + 1):
for j in range(1, cols + 1):
temp = dp[j]
if matrix[i - 1][j - 1] == "1":
dp[j] = min(min(dp[j - 1], prev), dp[j]) + 1
maxsqlen = max(maxsqlen, dp[j])
else:
dp[j] = 0
prev = temp
return maxsqlen * maxsqlen
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задача: 362. Design Hit Counter
Сложность: medium
Дана матрица размером m x n, где каждая ячейка является либо стеной 'W', либо врагом 'E', либо пустой '0'. Верните максимальное количество врагов, которых можно уничтожить, используя одну бомбу. Вы можете разместить бомбу только в пустой ячейке.
Бомба уничтожает всех врагов в той же строке и столбце от точки установки до тех пор, пока не встретит стену, так как она слишком сильна, чтобы быть разрушенной.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ При вызове метода hit(int timestamp), добавьте временную метку в очередь.
2⃣ При вызове метода getHits(int timestamp), удалите все временные метки из очереди, которые старше 300 секунд от текущей временной метки.
3⃣ Верните размер очереди как количество попаданий за последние 5 минут.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дана матрица размером m x n, где каждая ячейка является либо стеной 'W', либо врагом 'E', либо пустой '0'. Верните максимальное количество врагов, которых можно уничтожить, используя одну бомбу. Вы можете разместить бомбу только в пустой ячейке.
Бомба уничтожает всех врагов в той же строке и столбце от точки установки до тех пор, пока не встретит стену, так как она слишком сильна, чтобы быть разрушенной.
Пример:
Input
["HitCounter", "hit", "hit", "hit", "getHits", "hit", "getHits", "getHits"]
[[], [1], [2], [3], [4], [300], [300], [301]]
Output
[null, null, null, null, 3, null, 4, 3]
Explanation
HitCounter hitCounter = new HitCounter();
hitCounter.hit(1); // hit at timestamp 1.
hitCounter.hit(2); // hit at timestamp 2.
hitCounter.hit(3); // hit at timestamp 3.
hitCounter.getHits(4); // get hits at timestamp 4, return 3.
hitCounter.hit(300); // hit at timestamp 300.
hitCounter.getHits(300); // get hits at timestamp 300, return 4.
hitCounter.getHits(301); // get hits at timestamp 301, return 3.
from collections import deque
class HitCounter:
def __init__(self):
self.hits = deque()
def hit(self, timestamp: int) -> None:
self.hits.append(timestamp)
def getHits(self, timestamp: int) -> int:
while self.hits and timestamp - self.hits[0] >= 300:
self.hits.popleft()
return len(self.hits)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задача: 242. Valid Anagram
Сложность: easy
Даны две строки s и t, верните true, если t является анаграммой s, и false в противном случае.
Анаграмма — это слово или фраза, сформированная путём перестановки букв другого слова или фразы, обычно используя все исходные буквы ровно один раз.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1️⃣ Создайте массив размером 26 для подсчета частот каждой буквы (поскольку s и t содержат только буквы от 'a' до 'z').
2️⃣ Пройдитесь по строке s, увеличивая счетчик соответствующей буквы. Затем пройдитесь по строке t, уменьшая счетчик для каждой буквы.
3️⃣ Проверьте, не опустился ли счетчик ниже нуля во время обхода строки t. Если это произошло, значит в t есть лишняя буква, которой нет в s, и следует вернуть false. Если после проверки всех букв все счетчики равны нулю, возвращайте true, указывая на то, что t является анаграммой s.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Даны две строки s и t, верните true, если t является анаграммой s, и false в противном случае.
Анаграмма — это слово или фраза, сформированная путём перестановки букв другого слова или фразы, обычно используя все исходные буквы ровно один раз.
Пример:
Input: s = "anagram", t = "nagaram"
Output: true
def isAnagram(s, t):
if len(s) != len(t):
return False
count = [0] * 26
for char in s:
count[ord(char) - ord('a')] += 1
for char in t:
count[ord(char) - ord('a')] -= 1
if count[ord(char) - ord('a')] < 0:
return False
return True
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задача: 285. Inorder Successor in BST
Сложность: medium
Дан корень бинарного дерева поиска и узел p в нем. Верните преемника этого узла в порядке возрастания в бинарном дереве поиска (BST). Если у данного узла нет преемника в порядке возрастания в дереве, верните null.
Преемник узла p — это узел с наименьшим ключом, который больше p.val.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ Определение переменных класса:
Определите две переменные класса: previous и inorderSuccessorNode. Переменная previous будет использоваться при обработке второго случая, а inorderSuccessorNode будет содержать результат, который нужно вернуть.
2⃣ Обработка двух случаев:
В функции inorderSuccessor сначала проверьте, какой из двух случаев нужно обработать, проверяя наличие правого дочернего элемента.
Правый дочерний элемент существует:
- присвойте правый дочерний элемент узлу leftmost и итерируйтесь, пока не достигнете узла (leftmost), у которого нет левого дочернего элемента. Итерируйте, присваивая leftmost = leftmost.left, пока не получите левый узел в поддереве.
Правый дочерний элемент не существует:
- определите функцию inorderCase2 и передайте ей узел и узел p.
- выполните простой обход в порядке возрастания: сначала рекурсируйте на левый дочерний элемент узла.
- когда рекурсия вернется, проверьте, равна ли переменная класса previous узлу p. Если это так, значит p является предшественником узла, или, другими словами, узел является преемником узла p. Назначьте inorderSuccessorNode узлу и вернитесь из функции.
- наконец, верните inorderSuccessorNode как результат.
3⃣ Итерация и обновление:
В функции inorderCase2 обновляйте previous текущим узлом и продолжайте рекурсировать на правый дочерний элемент.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан корень бинарного дерева поиска и узел p в нем. Верните преемника этого узла в порядке возрастания в бинарном дереве поиска (BST). Если у данного узла нет преемника в порядке возрастания в дереве, верните null.
Преемник узла p — это узел с наименьшим ключом, который больше p.val.
Пример:
Input: root = [2,1,3], p = 1
Output: 2
Explanation: 1's in-order successor node is 2. Note that both p and the return value is of TreeNode type.
Определите две переменные класса: previous и inorderSuccessorNode. Переменная previous будет использоваться при обработке второго случая, а inorderSuccessorNode будет содержать результат, который нужно вернуть.
В функции inorderSuccessor сначала проверьте, какой из двух случаев нужно обработать, проверяя наличие правого дочернего элемента.
Правый дочерний элемент существует:
- присвойте правый дочерний элемент узлу leftmost и итерируйтесь, пока не достигнете узла (leftmost), у которого нет левого дочернего элемента. Итерируйте, присваивая leftmost = leftmost.left, пока не получите левый узел в поддереве.
Правый дочерний элемент не существует:
- определите функцию inorderCase2 и передайте ей узел и узел p.
- выполните простой обход в порядке возрастания: сначала рекурсируйте на левый дочерний элемент узла.
- когда рекурсия вернется, проверьте, равна ли переменная класса previous узлу p. Если это так, значит p является предшественником узла, или, другими словами, узел является преемником узла p. Назначьте inorderSuccessorNode узлу и вернитесь из функции.
- наконец, верните inorderSuccessorNode как результат.
В функции inorderCase2 обновляйте previous текущим узлом и продолжайте рекурсировать на правый дочерний элемент.
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
class Solution:
def __init__(self):
self.previous = None
self.inorderSuccessorNode = None
def inorderSuccessor(self, root: TreeNode, p: TreeNode) -> TreeNode:
if p.right:
leftmost = p.right
while leftmost.left:
leftmost = leftmost.left
self.inorderSuccessorNode = leftmost
else:
self.inorderCase2(root, p)
return self.inorderSuccessorNode
def inorderCase2(self, node: TreeNode, p: TreeNode):
if not node:
return
self.inorderCase2(node.left, p)
if self.previous == p and self.inorderSuccessorNode is None:
self.inorderSuccessorNode = node
return
self.previous = node
self.inorderCase2(node.right, p)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Задача: 1496. Path Crossing
Сложность: easy
Дана строка path, где path[i] = 'N', 'S', 'E' или 'W', каждая из которых представляет движение на одну единицу на север, юг, восток или запад соответственно. Вы начинаете с точки (0, 0) на 2D плоскости и идете по пути, указанному в path.
Верните true, если путь пересекает сам себя в какой-либо точке, то есть если вы в какой-то момент окажетесь в месте, которое уже посещали ранее. В противном случае верните false.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ Инициализация переменных
Создать хэш-карту moves, которая сопоставляет символы 'N', 'S', 'E', 'W' с соответствующими значениями. Инициализировать множество visited с начальной точкой (0, 0). Установить начальные координаты x = 0 и y = 0.
2⃣ Проход по строке path
Для каждого символа c в path получить значения (dx, dy) из moves[c]. Обновить координаты: добавить dx к x и dy к y. Проверить, содержится ли текущая точка (x, y) в visited. Если да, вернуть true. Добавить текущую точку (x, y) в visited.
3⃣ Возврат результата
Если ни одна точка не пересекалась, вернуть false.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: easy
Дана строка path, где path[i] = 'N', 'S', 'E' или 'W', каждая из которых представляет движение на одну единицу на север, юг, восток или запад соответственно. Вы начинаете с точки (0, 0) на 2D плоскости и идете по пути, указанному в path.
Верните true, если путь пересекает сам себя в какой-либо точке, то есть если вы в какой-то момент окажетесь в месте, которое уже посещали ранее. В противном случае верните false.
Пример:
Input: path = "NESWW"
Output: true
Explanation: Notice that the path visits the origin twice.
Создать хэш-карту moves, которая сопоставляет символы 'N', 'S', 'E', 'W' с соответствующими значениями. Инициализировать множество visited с начальной точкой (0, 0). Установить начальные координаты x = 0 и y = 0.
Для каждого символа c в path получить значения (dx, dy) из moves[c]. Обновить координаты: добавить dx к x и dy к y. Проверить, содержится ли текущая точка (x, y) в visited. Если да, вернуть true. Добавить текущую точку (x, y) в visited.
Если ни одна точка не пересекалась, вернуть false.
class Solution:
def isPathCrossing(self, path: str) -> bool:
moves = {'N': (0, 1), 'S': (0, -1), 'E': (1, 0), 'W': (-1, 0)}
visited = {(0, 0)}
x = y = 0
for c in path:
dx, dy = moves[c]
x += dx
y += dy
if (x, y) in visited:
return True
visited.add((x, y))
return False
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM