Ссылка на задачу — 2115. Find All Possible Recipes from Given Supplies.
В этой задаче для эффективного решения важно не только выбрать эффективный алгоритм, но и аккуратно разложить строки по необходимым структурам данных, избежать лишних копирований и обеспечить ясную картину ownership'a за объектами.
📌 Описание задачи
- У нас есть список рецептов, каждому из которых соответствует список ингредиентов.
- Некоторые ингредиенты могут быть другими рецептами, а некоторые — изначально доступны (входят в список запасов).
- Нужно определить, какие рецепты можно приготовить, имея начальные запасы и возможность использовать приготовленные рецепты.
💡 Идея
Используем рекурсивный DFS для проверки доступности рецептов.
Чтобы избежать повторных вычислений, применяем мемоизацию (кеширование уже проверенных результатов).
Вместо хранения графа явным образом, мы используем индексирование рецептов и проходим по их списку ингредиентов.
🔍 Детали подхода
- Предобработка входных данных:
- Создаём хеш-таблицу для быстрого доступа к индексу каждого рецепта.
- Добавляем начальные запасы в кеш доступных ингредиентов.
Читать дальше →
Ссылка на задачу — 3169. Count Days Without Meetings.
📌 Описание задачи
- Данo
days — количество дней, в течение которых сотрудник доступен для работы.
- Также дан массив
meetings, где meetings[i] = [starti, endi] обозначает дни проведения встречи.
Нужно посчитать количество дней, когда сотрудник свободен от встреч и может работать.
💡 Идея
Мы сортируем встречи по дню начала, чтобы затем обходить их в порядке возрастания.
Это позволяет использовать метод заметания линии как эффективный способ вычислить количество свободных дней между встречами.
🚀 Детали подхода
1️⃣ Сортируем встречи по начальной дате.
2️⃣ Проходим по списку встреч, отслеживая next_free (следующий свободный день).
3️⃣ Подсчитываем разрывы между next_free и началом следующей встречи.
4️⃣ Обновляем next_free после каждой встречи, сдвигая его на день после её окончания.
5️⃣ Добавляем свободные дни после последней встречи.
⏳ Асимптотика
-
Время:
O(n·logn)
O(n·logn) на сортировку.O(n) на обход.
-
Память:
O(1)
- Используем только несколько переменных.
💻 Исходный код
impl Solution {
pub fn count_days(days: i32, mut meetings: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
meetings.sort_unstable_by_key(|meet| meet[0]);
let (next_free, free_count) = meetings.into_iter()
.fold((1, 0), |(next_free, free_count), meet| {
let [start, end] = meet[..2] else { unreachable!("bad meet format") };
let gap = (start - next_free).max(0);
let next_free = next_free.max(end + 1);
(next_free, free_count + gap)
});
free_count + (days - next_free + 1).max(0)
}
}
Tags: #rust #algorithms #counting
Ссылка на задачу — 3394. Check if Grid can be Cut into Sections.
📌 Описание задачи
Дано квадратное поле n×n, в котором размещены непересекающиеся прямоугольники.
Необходимо определить, можно ли сделать две горизонтальные или две вертикальные разрезки, чтобы:
- В каждой из трёх частей оказалось хотя бы по одному прямоугольнику.
- Каждый прямоугольник остался ровно в одной части.
Если такие разрезки возможны, вернуть true, иначе — false.
Пример
- Входные данные:
n = 5, rectangles = [[1,0,5,2],[0,2,2,4],[3,2,5,3],[0,4,4,5]]
- Ответ:
true
- Визуальное пояснение:
💡 Идея
Поскольку прямоугольники не пересекаются, возможные разрезки должны полностью разделять их на независимые группы.
Мы спроектируем прямоугольники на каждую ось. Если полученные отрезки отсортировать по координатам и просканировать их, можно определить количество неперекрывающихся сегментов, это позволит понять, возможно ли корректное разбиение.
Читать дальше →
Ссылка на задачу — 2033. Minimum Operations to Make a Uni-Value Grid.
📌 Описание задачи
Дан двумерный массив grid размером m x n, а также число x.
За одну операцию можно прибавить или
Читать дальше →
Ссылка на задачу — 2780. Minimum Index of a Valid Split.
📘 Описание задачи
- Дан массив целых чисел
nums, в котором гарантированно существует один доминирующий элемент
(то есть такой элемент, который встречается чаще, чем половина длины массива).
- Необходимо найти наименьший индекс
i, такой что массив можно разделить на две части:
nums[0],..,nums[i] и nums[i+1],..,nums[n-1],- и обе части будут иметь одинаковый доминирующий элемент.
- Если такого разделения не существует — вернуть
-1.
💡 Идея
Для эффективного поиска доминирующего элемента хорошо подходит алгоритм большинства голосов Бойера — Мура.
Зная доминирующий элемент, можно пройти по массиву и в каждой возможной точке разделения отслеживать:
- Сколько раз этот элемент встречался слева;
- Сколько осталось справа;
- Затем проверяется, является ли он доминирующим в обеих частях.
🔍 Детали подхода
- Применяем алгоритм голосования большинства для нахождения доминанты.
- Подсчитываем точное количество его вхождений, чтобы использовать для отслеживания остатка справа.
Читать дальше →