kimsonboobie
New member
#leetcode #Python #Coding #Interview #Algorithms
## Các vấn đề về LeetCode với các giải pháp Python
LeetCode là một nền tảng cung cấp nhiều vấn đề lập trình, từ dễ dàng đến khó khăn.Các vấn đề được thiết kế để kiểm tra kỹ năng giải quyết vấn đề và kiến thức thuật toán của bạn.Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp để giải quyết các vấn đề về LeetCode.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp các giải pháp cho một số vấn đề LeetCode phổ biến nhất trong Python.Chúng tôi sẽ bao gồm một loạt các vấn đề, bao gồm sắp xếp, tìm kiếm và lập trình động.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp giải thích về các giải pháp, để bạn có thể hiểu cách chúng hoạt động.
### Bài 1: Hai tổng
Đưa ra một loạt các số nguyên số và mục tiêu số nguyên, hãy tìm hai số theo số sao cho tổng của chúng bằng với mục tiêu.
`` `Python
def Two_sum (nums, target):
# Tạo Hashmap để lưu trữ các giá trị của NUM.
nums_map = {}
Đối với I trong phạm vi (Len (nums)):
nums_map [nums ] = i
# Lặp qua mảng nums.
Đối với I trong phạm vi (Len (nums)):
# Kiểm tra xem mục tiêu - nums có tồn tại trong hashmap không.
Nếu Target - nums trong nums_map:
# Trả về các chỉ số của hai số.
Trả về [i, nums_map [Target - nums ]]]
`` `
### Bài toán 2: Chất nền dài nhất mà không cần lặp lại các ký tự
Đưa ra một chuỗi s, tìm chuỗi con dài nhất mà không cần lặp lại các ký tự.
`` `Python
def longest_substring_without_repeating_characters (s):
# Tạo một hashmap để lưu trữ các ký tự trong s.
char_map = {}
# Khởi tạo các chỉ số bắt đầu và kết thúc của chuỗi con dài nhất.
Bắt đầu = 0
kết thúc = 0
# Lặp qua chuỗi s.
Đối với tôi trong phạm vi (Len (s)):
# Kiểm tra xem ký tự hiện tại đã có trong HashMap.
Nếu s trong char_map:
# Cập nhật chỉ số bắt đầu của chuỗi con dài nhất.
start = max (start, char_map [s ] + 1)
# Thêm ký tự hiện tại vào HashMap.
char_map [s ] = i
# Cập nhật chỉ số cuối của chuỗi con dài nhất.
end = i + 1
# Trả lại chuỗi con dài nhất.
Trả lại S [Bắt đầu: Kết thúc]
`` `
### Vấn đề 3: Sắp xếp hợp nhất
Sắp xếp hợp nhất là một thuật toán sắp xếp hoạt động bằng cách chia mảng đầu vào thành các subarray nhỏ hơn và nhỏ hơn cho đến khi mỗi subarray chứa một phần tử duy nhất.Các subarrays sau đó được hợp nhất với nhau theo thứ tự sắp xếp.
`` `Python
def merge_sort (nums):
# Trường hợp cơ sở: Nếu mảng đầu vào chỉ chứa một phần tử, hãy trả về mảng.
Nếu len (nums) == 1:
trả lại num
# Chia mảng đầu vào thành hai subarrays.
mid = len (nums) // 2
left = merge_sort (nums [: mid])
Phải = Merge_Sort (nums [mid:])
# Hợp nhất hai Subarrays thành một mảng được sắp xếp duy nhất.
Trả lại Hợp nhất (trái, phải)
Def Merge (trái, phải):
# Tạo một mảng trống để lưu trữ các kết quả được hợp nhất.
result = []
# Lặp qua Subarrays trái và phải.
i = 0
J = 0
Trong khi tôi <len (trái) và j <len (phải):
# So sánh các yếu tố hiện tại trong hai Subarrays.
Nếu rời đi [
=======================================
#leetcode #Python #Coding #Interview #Algorithms
## Leetcode Problems with Python Solutions
Leetcode is a platform that offers a variety of programming problems, from easy to hard. The problems are designed to test your problem-solving skills and algorithms knowledge. Python is a popular programming language that is well-suited for solving leetcode problems.
In this article, we will provide solutions to some of the most popular leetcode problems in Python. We will cover a variety of problems, including sorting, searching, and dynamic programming. We will also provide explanations of the solutions, so that you can understand how they work.
### Problem 1: Two Sum
Given an array of integers nums and an integer target, find two numbers in nums such that their sum is equal to target.
```python
def two_sum(nums, target):
# Create a hashmap to store the values of nums.
nums_map = {}
for i in range(len(nums)):
nums_map[nums] = i
# Iterate through the nums array.
for i in range(len(nums)):
# Check if the target - nums exists in the hashmap.
if target - nums in nums_map:
# Return the indices of the two numbers.
return [i, nums_map[target - nums]]
```
### Problem 2: Longest Substring Without Repeating Characters
Given a string s, find the longest substring without repeating characters.
```python
def longest_substring_without_repeating_characters(s):
# Create a hashmap to store the characters in s.
char_map = {}
# Initialize the start and end indices of the longest substring.
start = 0
end = 0
# Iterate through the string s.
for i in range(len(s)):
# Check if the current character is already in the hashmap.
if s in char_map:
# Update the start index of the longest substring.
start = max(start, char_map[s] + 1)
# Add the current character to the hashmap.
char_map[s] = i
# Update the end index of the longest substring.
end = i + 1
# Return the longest substring.
return s[start:end]
```
### Problem 3: Merge Sort
Merge sort is a sorting algorithm that works by dividing the input array into smaller and smaller subarrays until each subarray contains a single element. The subarrays are then merged together in sorted order.
```python
def merge_sort(nums):
# Base case: if the input array contains only one element, return the array.
if len(nums) == 1:
return nums
# Divide the input array into two subarrays.
mid = len(nums) // 2
left = merge_sort(nums[:mid])
right = merge_sort(nums[mid:])
# Merge the two subarrays into a single sorted array.
return merge(left, right)
def merge(left, right):
# Create an empty array to store the merged results.
result = []
# Iterate through the left and right subarrays.
i = 0
j = 0
while i < len(left) and j < len(right):
# Compare the current elements in the two subarrays.
if left[
## Các vấn đề về LeetCode với các giải pháp Python
LeetCode là một nền tảng cung cấp nhiều vấn đề lập trình, từ dễ dàng đến khó khăn.Các vấn đề được thiết kế để kiểm tra kỹ năng giải quyết vấn đề và kiến thức thuật toán của bạn.Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp để giải quyết các vấn đề về LeetCode.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp các giải pháp cho một số vấn đề LeetCode phổ biến nhất trong Python.Chúng tôi sẽ bao gồm một loạt các vấn đề, bao gồm sắp xếp, tìm kiếm và lập trình động.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp giải thích về các giải pháp, để bạn có thể hiểu cách chúng hoạt động.
### Bài 1: Hai tổng
Đưa ra một loạt các số nguyên số và mục tiêu số nguyên, hãy tìm hai số theo số sao cho tổng của chúng bằng với mục tiêu.
`` `Python
def Two_sum (nums, target):
# Tạo Hashmap để lưu trữ các giá trị của NUM.
nums_map = {}
Đối với I trong phạm vi (Len (nums)):
nums_map [nums ] = i
# Lặp qua mảng nums.
Đối với I trong phạm vi (Len (nums)):
# Kiểm tra xem mục tiêu - nums có tồn tại trong hashmap không.
Nếu Target - nums trong nums_map:
# Trả về các chỉ số của hai số.
Trả về [i, nums_map [Target - nums ]]]
`` `
### Bài toán 2: Chất nền dài nhất mà không cần lặp lại các ký tự
Đưa ra một chuỗi s, tìm chuỗi con dài nhất mà không cần lặp lại các ký tự.
`` `Python
def longest_substring_without_repeating_characters (s):
# Tạo một hashmap để lưu trữ các ký tự trong s.
char_map = {}
# Khởi tạo các chỉ số bắt đầu và kết thúc của chuỗi con dài nhất.
Bắt đầu = 0
kết thúc = 0
# Lặp qua chuỗi s.
Đối với tôi trong phạm vi (Len (s)):
# Kiểm tra xem ký tự hiện tại đã có trong HashMap.
Nếu s trong char_map:
# Cập nhật chỉ số bắt đầu của chuỗi con dài nhất.
start = max (start, char_map [s ] + 1)
# Thêm ký tự hiện tại vào HashMap.
char_map [s ] = i
# Cập nhật chỉ số cuối của chuỗi con dài nhất.
end = i + 1
# Trả lại chuỗi con dài nhất.
Trả lại S [Bắt đầu: Kết thúc]
`` `
### Vấn đề 3: Sắp xếp hợp nhất
Sắp xếp hợp nhất là một thuật toán sắp xếp hoạt động bằng cách chia mảng đầu vào thành các subarray nhỏ hơn và nhỏ hơn cho đến khi mỗi subarray chứa một phần tử duy nhất.Các subarrays sau đó được hợp nhất với nhau theo thứ tự sắp xếp.
`` `Python
def merge_sort (nums):
# Trường hợp cơ sở: Nếu mảng đầu vào chỉ chứa một phần tử, hãy trả về mảng.
Nếu len (nums) == 1:
trả lại num
# Chia mảng đầu vào thành hai subarrays.
mid = len (nums) // 2
left = merge_sort (nums [: mid])
Phải = Merge_Sort (nums [mid:])
# Hợp nhất hai Subarrays thành một mảng được sắp xếp duy nhất.
Trả lại Hợp nhất (trái, phải)
Def Merge (trái, phải):
# Tạo một mảng trống để lưu trữ các kết quả được hợp nhất.
result = []
# Lặp qua Subarrays trái và phải.
i = 0
J = 0
Trong khi tôi <len (trái) và j <len (phải):
# So sánh các yếu tố hiện tại trong hai Subarrays.
Nếu rời đi [
=======================================
#leetcode #Python #Coding #Interview #Algorithms
## Leetcode Problems with Python Solutions
Leetcode is a platform that offers a variety of programming problems, from easy to hard. The problems are designed to test your problem-solving skills and algorithms knowledge. Python is a popular programming language that is well-suited for solving leetcode problems.
In this article, we will provide solutions to some of the most popular leetcode problems in Python. We will cover a variety of problems, including sorting, searching, and dynamic programming. We will also provide explanations of the solutions, so that you can understand how they work.
### Problem 1: Two Sum
Given an array of integers nums and an integer target, find two numbers in nums such that their sum is equal to target.
```python
def two_sum(nums, target):
# Create a hashmap to store the values of nums.
nums_map = {}
for i in range(len(nums)):
nums_map[nums] = i
# Iterate through the nums array.
for i in range(len(nums)):
# Check if the target - nums exists in the hashmap.
if target - nums in nums_map:
# Return the indices of the two numbers.
return [i, nums_map[target - nums]]
```
### Problem 2: Longest Substring Without Repeating Characters
Given a string s, find the longest substring without repeating characters.
```python
def longest_substring_without_repeating_characters(s):
# Create a hashmap to store the characters in s.
char_map = {}
# Initialize the start and end indices of the longest substring.
start = 0
end = 0
# Iterate through the string s.
for i in range(len(s)):
# Check if the current character is already in the hashmap.
if s in char_map:
# Update the start index of the longest substring.
start = max(start, char_map[s] + 1)
# Add the current character to the hashmap.
char_map[s] = i
# Update the end index of the longest substring.
end = i + 1
# Return the longest substring.
return s[start:end]
```
### Problem 3: Merge Sort
Merge sort is a sorting algorithm that works by dividing the input array into smaller and smaller subarrays until each subarray contains a single element. The subarrays are then merged together in sorted order.
```python
def merge_sort(nums):
# Base case: if the input array contains only one element, return the array.
if len(nums) == 1:
return nums
# Divide the input array into two subarrays.
mid = len(nums) // 2
left = merge_sort(nums[:mid])
right = merge_sort(nums[mid:])
# Merge the two subarrays into a single sorted array.
return merge(left, right)
def merge(left, right):
# Create an empty array to store the merged results.
result = []
# Iterate through the left and right subarrays.
i = 0
j = 0
while i < len(left) and j < len(right):
# Compare the current elements in the two subarrays.
if left[
