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arr = [1, 2, 3]

# Common Operations
arr.index(1)      # Find index
arr.append(1)     # Add to end
arr.insert(0,10)  # Add 10 from left (at index 0 which is start)
arr.remove(3)     # Remove value
arr.pop()         # Remove & return last element
arr.sort()        # In-place sort (TimSort: O(n log n))
arr.sort(reverse=True)  # In-place reverse (High to low)
arr.reverse()     # In-place reverse
arr.copy()        # Return shallow copy

# List Slicing
arr[start:stop:step]  # Generic slice syntax
arr[-1]    # Last item
arr[::-1]  # Reverse list
arr[1:]    # Everything after index 1
arr[:3]    # First three elements

# Sublists (aka slicing), 左闭右开
arr[1:2]   # [2]
# Similar to for-loop ranges, last index is non-inclusive
# But no out of bounds error
arr[0:10]  # [1, 2, 3]

# Custom sort (e.g., by length of string)
arr = ["bob", "alice", "jane", "doe"]
arr.sort(key=lambda x: len(x))
print(arr)  # ['bob', 'doe', 'jane', 'alice']

# 2-D lists
arr = [[0] * 4 for i in range(4)]
print(arr)
print(arr[0][0], arr[3][3])

# This won't work
# arr = [[0] * 4] * 4

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# Tuples are immutable lists
t = (1, 2, 3, 1)

# Essential Operations
t.count(1)      # Count occurrences of value
t.index(2)      # Find first index of value

# Useful Patterns
x, y = (1, 2)   # Tuple unpacking
coords = [(1,2), (3,4)]  # Tuple in collections

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s = {1,2,3}

# Common Operations
s.add(4)             # Add element
s.remove(4)          # Remove (raises error if missing)
s.discard(4)         # Remove (no error if missing)
s.pop()              # Remove and return arbitrary element

# Set Operations
a.union(b)           # Elements in a OR b
a.intersection(b)    # Elements in a AND b
a.difference(b)      # Elements in a but NOT in b
a.symmetric_difference(b)  # Elements in a OR b but NOT both
a.issubset(b)        # True if all elements of a are in b
a.issuperset(b)      # True if all elements of b are in a

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s = "hello world"

# Essential Methods
s.split()            # Split on whitespace
s.split(',')         # Split on comma
s.strip()            # Remove leading/trailing whitespace
s.lower()            # Convert to lowercase
s.upper()            # Convert to uppercase
s.isalnum()          # Check if alphanumeric
s.isalpha()          # Check if alphabetic
s.isdigit()          # Check if all digits
s.find('sub')        # Index of substring (-1 if not found)
s.count('sub')       # Count occurrences
s.replace('old', 'new')  # Replace all occurrences

# ASCII Conversion
ord('a')             # Char to ASCII (97)
chr(97)              # ASCII to char ('a')

# Valid numeric strings can be converted
print(int("123") + int("123"))  # 246

# And numbers can be converted to strings
print(str(123) + str(123))  # 123123

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# Queues (double ended queue)
from collections import deque

# Perfect for BFS - O(1) operations on both ends
d = deque()
d.append(1)          # Add right
d.appendleft(2)      # Add left
d.pop()              # Remove right
d.popleft()          # Remove left
d.extend([1,2,3])    # Extend right
d.extendleft([1,2,3])# Extend left
d.rotate(n)          # Rotate n steps right (negative for left)

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import heapq

# MinHeap Operations - All O(log n) except heapify
nums = [3,1,4,1,5]
heapq.heapify(nums)          # Convert to heap in-place: O(n)
heapq.heappush(nums, 2)      # Add element: O(log n)
smallest = heapq.heappop(nums)  # Remove smallest: O(log n)

# MaxHeap Trick: Multiply by -1
nums = [-x for x in nums]    # Convert to maxheap: O(n)
heapq.heapify(nums)          # O(n)
largest = -heapq.heappop(nums)  # Get largest: O(log n)

# Advanced Operations
k_largest = heapq.nlargest(k, nums)    # O(n * log k)
k_smallest = heapq.nsmallest(k, nums)  # O(n * log k)

# Custom Priority Queue
heap = []
heapq.heappush(heap, (priority, item))  # Sort by priority

# Under the hood are arrays
minHeap = []
heapq.heappush(minHeap, 3)
heapq.heappush(minHeap, 2)
heapq.heappush(minHeap, 4)

# Min is always at index 0
print(minHeap[0])  # 2

while len(minHeap):
    print(heapq.heappop(minHeap))
# 2
# 3
# 4

# No max heaps by default, work around is
# to use min heap and multiply by -1 when push & pop.
maxHeap = []
heapq.heappush(maxHeap, -3)
heapq.heappush(maxHeap, -2)
heapq.heappush(maxHeap, -4)

# Max is always at index 0
print(-1 * maxHeap[0])  # 4

while len(maxHeap):
    print(-1 * heapq.heappop(maxHeap))
# 4
# 3
# 2

# Build heap from initial values
arr = [2, 1, 8, 4, 5]
heapq.heapify(arr)
while arr:
    print(heapq.heappop(arr))
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# Iteration Helpers
enumerate(lst)        # Index + value pairs
zip(lst1, lst2)      # Parallel iteration
map(fn, lst)         # Apply function to all elements
filter(fn, lst)      # Keep elements where fn returns True
any(lst)             # True if any element is True
all(lst)             # True if all elements are True

# Binary Search
import bisect

bisect.bisect(lst, x)     # Find insertion point
bisect.bisect_left(lst, x)# Find leftmost insertion point
bisect.insort(lst, x)     # Insert maintaining sort

# Type Conversion
int('42')            # String to int
str(42)              # Int to string
list('abc')          # String to list
''.join(['a','b'])   # List to string
set([1,2,2])         # List to set

# Math
abs(-5)              # Absolute value
pow(2, 3)            # Power
round(3.14159, 2)    # Round to decimals
divmod(10, 3)        # (3, 1) - returns (quotient, remainder)

# Binary representation
bin(10)              # '0b1010'
format(10, 'b')      # '1010' (without prefix)

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# 向零取整
print(int(3 / 2))  # 1
print(int(-3 / 2))  # -1

# 向下取整
print(int(3 // 2))  # 1
print(int(-3 // 2))  # -2
# floor(-1.5) = -2

# 取模
print(10 % 3)  # 1
print(-10 % 3)  # 2
# -10 - (-10//3) * 3 = -10 - (-4) * 3 = 2

import math

# Constants
math.pi       # 3.141592653589793
math.e        # 2.718281828459045

# Common Functions
math.ceil(2.3)        # 3 - Smallest integer greater than x
math.floor(2.3)       # 2 - Largest integer less than x
math.gcd(a, b)        # Greatest common divisor
math.log(x, base)     # Logarithm with specified base
math.sqrt(x)          # Square root
math.pow(x, y)        # x^y (prefer x ** y for integers)

# Trigonometry
math.degrees(rad)     # Convert radians to degrees
math.radians(deg)     # Convert degrees to radians

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# 通用双指针框架（适用于数组/列表）
def two_pointers(arr):
    n = len(arr)
    if n == 0:
        return 0  # 或其他默认值

    # Step 1: 初始化指针
    left = 0                    # 左指针 / 慢指针
    # right = 0 或 n - 1，根据方向选择

    # Step 2: 根据类型选择遍历结构
    for right in range(n):      # 同向：快慢指针；滑动窗口
    # while left < right:       # 相向：对撞指针（常用于有序数组）
    # while left < n:           # 其他控制条件

        # Step 3: 扩展或移动右指针后，处理当前窗口/状态
        # ... 更新状态

        # Step 4: 判断是否需要收缩左指针（滑动窗口类）
        while left <= right and need_to_move_left(arr, left, right):
            # ... 更新或记录结果
            left += 1

        # 或：根据条件移动双指针（对撞类）
        # if condition:
        #     left += 1
        # else:
        #     right -= 1

    return result

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"""
📖描述：给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 `nums1` 和 `nums2`，另有两个整数 `m` 和 `n`，分别表示 `nums1` 和 `nums2` 中的元素数目。
    请你 合并 `nums2` 到 `nums1` 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。
🧪样例：输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3；输出：[1,2,2,3,5,6]
💡难点：从后往前操作以便直接覆盖。
"""

def merge(nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
    """
    Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
    """
    # 逆向双指针，从后往前操作可以直接覆盖
    p1, p2 = m - 1, n - 1  # 同向，但是从后往前
    tail = m + n - 1  # 需要维护的状态：当前需要处理的索引
    while True:
        if p1 < 0 or p2 < 0:
            break
        if nums1[p1] <= nums2[p2]:
            nums1[tail] = nums2[p2]
            p2 -= 1
            tail -= 1
        else:
            nums1[tail] = nums1[p1]
            p1 -= 1
            tail -= 1
    # 由于比较，总会有一个数组先结束，对于后结束的一个数组：这里肯定是p2
    if p2 >= 0:
        nums1[: p2 + 1] = nums2[: p2 + 1]

def merge(nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
    """ 合并双指针，非原地操作。
    🧪样例：输入：nums1 = [1,2,3], nums2 = [2,5,6]；输出：[1,2,2,3,5,6]
    """
    m, n = len(num1), len(nums2)
    new_list = []
    i, j = 0, 0
    # 合并的过程只能操作 i, j 的移动，不要去用 list1.pop(0) 之类的操作
    # 因为 pop(0) 是 O(n) 的时间复杂度，而且会改变序号
    while True:
        if i >= m or j >= n:
            break
        if nums[i] < nums[j]:
            new_list.append(nums[i])
            i += 1
        else:
            new_list.append(nums[j])
            j += 1
    # 合并剩下的数到 new_list 里
    while i < m:
        new_list.append(nums[i])
        i += 1
    while j < n:
        new_list.append(nums[j])
        j += 1
    return new_list

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# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
def mergeTwoLists(list1: ListNode, list2: ListNode) -> ListNode:
    dummy = ListNode()  # 虚拟头结点，它的唯一作用就是提供一个起始点，让 p 可以不断向后连接节点
    p = dummy  # p 指向虚拟链表的末尾
    p1 = l1
    p2 = l2

    while p1 is not None and p2 is not None:
        # 比较 p1 和 p2 两个指针
        # 将值较小的的节点接到 p 指针
        if p1.val > p2.val:
            p.next = p2
            p2 = p2.next
        else:
            p.next = p1
            p1 = p1.next
        # p 指针不断前进
        p = p.next

    if p1 is not None:
        p.next = p1

    if p2 is not None:
        p.next = p2

    return dummy.next  # 注意：不是返回指针 p，而是返回链表的头部，也就是 dummy.next

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"""
📖描述：给你一个字符串 `s`，找到 `s` 中最长的 回文 子串。
🧪样例：输入s = "babad"；输出"bab"或"aba"。输入：s = "cbbd"；输出："bb"。
💡重点：
- 需要同时考虑奇数和偶数长的回文串
- 中心扩散
- 这题还可以用动态规划解:
    - 状态定义：dp[i][j]表示s[i:j+1]是否为回文
    - 初始化：dp = [[False for _ in range(size)] for _ in range(size)]
    - 转移方程：dp[i][j] = dp[i-1][j-1] and s[i] == s[j]
"""
def longestPalindrome(s: str) -> str:
    n = len(s)
    if n <= 1:
        return s
    max_s, max_len = "", 0
    for i in range(n):
        if n - 1 - i < (max_len - 1) / 2:
            break  # 提前终止
        # 处理奇数长度的回文子串，以i为中心向两边移动
        left, right = i, i
        while True:
            if left < 0 or right > n - 1:
                break
            if s[left] == s[right]:
                left -= 1
                right += 1
            else:
                break  # 注意所有break的情况
        cur_len = right - left - 1
        if cur_len > max_len:
            max_s = s[left + 1 : right]
            max_len = cur_len
        # 处理偶数长度的回文子串
        left, right = i, i + 1
        while True:
            if left < 0 or right > n - 1:
                break
            if s[left] == s[right]:
                left -= 1
                right += 1
            else:
                break
        cur_len = right - left - 1
        if cur_len > max_len:
            max_s = s[left + 1 : right]
            max_len = cur_len
    return max_s

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"""
📖描述：给你一个二元数组 `nums`，和一个整数 `goal`，请你统计并返回有多少个和为 `goal` 的非空子数组。
🧪样例：
    输入：nums = [1,0,1,0,1], goal = 2
    输出：4
    解释：有 4 个满足题目要求的子数组：[1,0,1]、[1,0,1,0]、[0,1,0,1]、[1,0,1]
💡重点：
    1. 可以用前缀和 + 哈希表，类似两数之和
    2. 也可以用滑动窗口，因为元素都是非负的（只有0和1）
"""

# 方法1：前缀和 + 哈希表，时间 O(N)，空间 O(N)
def numSubarraysWithSum(nums: List[int], goal: int) -> int:
    from collections import defaultdict
    prefix_sum = defaultdict(int)
    prefix_sum[0] = 1  # 前缀和为0的有1个（空前缀）
    cur_sum = 0
    count = 0
    for num in nums:
        cur_sum += num
        # 需要找之前的前缀和 = cur_sum - goal
        count += prefix_sum[cur_sum - goal]
        prefix_sum[cur_sum] += 1
    return count

# 方法2：滑动窗口，时间 O(N)，空间 O(1)
# 由于元素非负，可以利用滑动窗口
# atMost(goal) 返回和 <= goal 的子数组个数
# 答案 = atMost(goal) - atMost(goal - 1)
def numSubarraysWithSum(nums: List[int], goal: int) -> int:
    def atMost(goal):
        if goal < 0:
            return 0
        left = 0
        cur_sum = 0
        count = 0
        for right in range(len(nums)):
            cur_sum += nums[right]
            while cur_sum > goal:
                cur_sum -= nums[left]
                left += 1
            count += right - left + 1  # 以 right 结尾的子数组个数
        return count

    return atMost(goal) - atMost(goal - 1)

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# 滑动窗口模板
def sliding_window(s: str):
    # 用合适的数据结构记录窗口中的数据，根据具体场景变通
    # 比如说，我想记录窗口中元素出现的次数，就用 map
    # 如果我想记录窗口中的元素和，就可以只用一个 int
    window = set()

    left, right = 0, 0
    while right < len(s):
        # c 是将移入窗口的字符
        c = s[right]
        window.add(c)
        # 增大窗口
        right += 1
        # 进行窗口内数据的一系列更新
        ...

        # 判断左侧窗口是否要收缩
        while left < right and window_needs_shrink(s, left, right):
            # 把 s[left] 移出窗口
            window.remove(s[left])
            # 缩小窗口
            left += 1
            # 进行窗口内数据的一系列更新
            ...

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"""
📖描述：给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长 子串 的长度。
🧪样例：
    输入: s = "abcabcbb"
    输出: 3
    解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。注意 "bca" 和 "cab" 也是正确答案。
💡重点：滑动窗口最重要的是指针只增不减
"""
# 错误用法
# 下面这种写法没有保证每个元素只处理一次（l递增，但r会回退），就是暴力的嵌套循环，复杂度为 O(N^2)
def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
    N = len(s)
    ans = 0
    for l in range(N):
        substr = {s[l]}
        for r in range(l + 1, N):
            if s[r] not in substr:
                substr.add(s[r])
            else:
                break
        ans = max(ans, len(substr))
    return ans

# 正确用法 1
# r只增不减：O(N), 23ms
def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
    N = len(s)
    right, ans = 0, 0
    for left in range(N):
        substr = s[left:right]
        while True and right < N:
            if s[right] in substr:
                break
            else:
                right += 1
                substr = s[left:right]
        ans = max(ans, len(substr))
    return ans

# 正确用法 2
# window维护每个字符出现的次数, 删除 s[left] 直至 win[s[right]] <= 1, O(N), 76ms
def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
    win, ans = dict(), 0
    left, right = 0, 0
    while right < len(s):
        win[s[right]] = win.get(s[right], 0) + 1
        # 滑动左指针直到win[s[right]]<=1
        while win[s[right]] > 1:
            win[s[left]] -= 1
            left += 1
        ans = max(ans, right - left + 1)
        right += 1
    return ans

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"""
📖描述：给你两个字符串 s1 和 s2 ，写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的 排列。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。
🧪样例：
    输入：s1 = "abb" s2 = "eidbabooo"
    输出：true
    解释：s2 包含 s1 的排列之一 ("bab").
💡重点：
"""

# 错误解法
# 暴力枚举，每次循环都重新计算Counter，时间复杂度 O(N^2)
def checkInclusion(s1: str, s2: str) -> bool:
    from collections import Counter

    N, M = len(s1), len(s2)
    ref = Counter(s1)
    # 窗长始终为N
    for i in range(M):
        substr = s2[i: i + N]
        win = Counter(substr)
        if win == ref:
            return True
    return False

# 正确解法
# 不需要每次都重新计算，只需要更新 left 和 right 的计数，时间复杂度 O(N)
def checkInclusion(s1: str, s2: str) -> bool:
    N, M = len(s1), len(s2)
    if N > M:
        return False

    ref = {}
    for c in s1:
        ref[c] = ref.get(c, 0) + 1

    window = {}
    for i in range(N):
        window[s2[i]] = window.get(s2[i], 0) + 1

    right = N
    while right < M:
        # print(window)
        if window == ref:
            return True
        new = s2[right]
        old = s2[right - N]
        # 维护滑动窗
        window[new] = window.get(new, 0) + 1
        window[old] = window.get(old, 0) - 1
        if window[old] == 0:
            del window[old]
        right += 1

    if window == ref:
        return True
    return False

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def hash_search(arr, query):
    # 哈希查找，用于无序数组
    seen = {}
    for i, val in enumerate(arr):
        complement = query - val
        if complement in seen:
            return [seen[complement], i]  # 如两数之和
        seen[val] = i
    return -1

def binary_search(array, query):
    """ Two points. [low, high] will be splitted:
        (1) [low, mid - 1]
        (2) [mid]
        (3) [mid + 1, high]
    """
    low, high = 0, len(array) - 1  # 闭区间 [left, right]
    while low <= high:
        mid = low + (high - low) // 2  # 防溢出
        val = array[mid]
        # array[low:mid], array[mid], array[mid+1:high+1]
        if val == query:
            return mid
        if val < query:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return None

def binary_search_recur(array, low, high, query):
    """ Recurrence. [low, high] will be splitted:
        (1) [low, mid - 1]
        (2) [mid]
        (3) [mid + 1, high]
    """
    if low > high:
        return -1
    mid = low + (high - low) // 2   # This mid will not break integer range
    if query < array[mid]:
        return binary_search_recur(array, low, mid - 1, query)  # Go search in the left subarray
    if query > array[mid]:
        return binary_search_recur(array, mid + 1, high, query)  # Go search in the right subarray
    return mid  # `array[mid] = query`, stop recurrence

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"""
📖描述：给定旋转后的数组 `nums` 和一个整数 `target`，如果 `nums` 中存在这个目标值 `target`，则返回它的下标，否则返回 `-1`。
🧪样例：输入：`nums = [2,3,4,5,6,7,0,1]`, `target = 0`；输出：`target`的下标为`6`。
💡重点：
1. 数组不是有序的，但是是局部有序的。有序的那端一定是最左边小于最右边，无序的那端一定是最左边大于最右边。
2. 目标是否在有序部分比较好判断`nums[left_] <= target and target < nums[right_]`，如果不满足则落在另一边。
<https://leetcode.cn/problems/search-in-rotated-sorted-array/solutions/2636954/javapython3cer-fen-cha-zhao-you-xu-de-ba-5g7e>
"""
def search(nums: List[int], target: int) -> int:
    low, high = 0, len(nums) - 1
    while low <= high:
        mid = low + (high - low) // 2
        val = nums[mid]
        # print(mid, nums[low:mid], nums[mid], nums[mid+1:high+1])
        if val == target:
            return mid
        if low < mid and nums[low] <= nums[mid - 1]:
            # 左边有序，先判断是否在左边
            if nums[low] <= target and target <= nums[mid - 1]:
                high = mid - 1
            else:
                low = mid + 1
        elif mid < high:
            # 右边有序，先判断是否在右边
            if nums[mid + 1] <= target and target <= nums[high]:
                low = mid + 1
            else:
                high = mid - 1
        else:
            return -1
    return -1

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"""
📖描述：给定一个排序好的数组 `arr`，两个整数 `k` 和 `x`，从数组中找到最靠近 `x` 的 `k` 个数。返回的结果必须要是按升序排好的。
🧪样例：输入：`arr = [1,2,3,4,5]`, `k = 4`, `x = 3`；输出：`[1,2,3,4]`。
💡重点：
1. 反向思维，删除最边缘的`n - k`个，每次判断删最左边还是删最右边。
2. 返回结果要排好序，可以用双指针寻找最优子区间。
"""

def findClosestElements(arr: List[int], k: int, x: int) -> List[int]:
    # 排除法（双指针）
    N = len(arr)
    remove_nums = N - k
    left, right = 0, N - 1
    while remove_nums:
        # 注意：这里等于号的含义，题目中说，差值相等的时候取小的
        # 因此相等的时候，尽量缩小右边界
        if x - arr[left] <= arr[right] - x:
            right -= 1
        else:
            left += 1
        remove_nums -= 1
    return arr[left:left + k]

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"""
📖描述：
    给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。
    请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
    你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。
🧪样例：
    输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
    输出: 5

    输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
    输出: 4
💡重点：
"""
class Solution:
    def partition(self, nums: List[int], left: int, right: int) -> int:
        """
        在子数组 [left, right] 中随机选择一个基准元素 pivot
        根据 pivot 重新排列子数组 [left, right]
        重新排列后，<= pivot 的元素都在 pivot 的左侧，>= pivot 的元素都在 pivot 的右侧
        返回 pivot 在重新排列后的 nums 中的下标
        特别地，如果子数组的所有元素都等于 pivot，我们会返回子数组的中心下标，避免退化
        """

        # 1. 在子数组 [left, right] 中随机选择一个基准元素 pivot
        i = random.randint(left, right)
        pivot = nums[i]
        # 把 pivot 与子数组第一个元素交换，避免 pivot 干扰后续划分，从而简化实现逻辑
        nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i]

        # 2. 相向双指针遍历子数组 [left + 1, right]
        # 循环不变量：在循环过程中，子数组的数据分布始终如下图
        # [ pivot | <=pivot | 尚未遍历 | >=pivot ]
        #   ^                 ^     ^         ^
        #   left              i     j         right

        i, j = left + 1, right
        while True:
            while i <= j and nums[i] < pivot:
                i += 1
            # 此时 nums[i] >= pivot

            while i <= j and nums[j] > pivot:
                j -= 1
            # 此时 nums[j] <= pivot

            if i >= j:
                break

            # 维持循环不变量
            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
            i += 1
            j -= 1

        # 循环结束后
        # [ pivot | <=pivot | >=pivot ]
        #   ^             ^   ^     ^
        #   left          j   i     right

        # 3. 把 pivot 与 nums[j] 交换，完成划分（partition）
        # 为什么与 j 交换？
        # 如果与 i 交换，可能会出现 i = right + 1 的情况，已经下标越界了，无法交换
        # 另一个原因是如果 nums[i] > pivot，交换会导致一个大于 pivot 的数出现在子数组最左边，不是有效划分
        # 与 j 交换，即使 j = left，交换也不会出错
        nums[left], nums[j] = nums[j], nums[left]

        # 交换后
        # [ <=pivot | pivot | >=pivot ]
        #               ^
        #               j

        # 返回 pivot 的下标
        return j

    def findKthLargest(self, nums: list[int], k: int) -> int:
        n = len(nums)
        target_index = n - k  # 第 k 大元素在升序数组中的下标是 n - k
        left, right = 0, n - 1  # 闭区间
        while True:
            i = self.partition(nums, left, right)
            if i == target_index:
                # 找到第 k 大元素
                return nums[i]
            if i > target_index:
                # 第 k 大元素在 [left, i - 1] 中
                right = i - 1
            else:
                # 第 k 大元素在 [i + 1, right] 中
                left = i + 1

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# 快速排序
def quick_sort(nums: List[int], left: int, right: int) -> None:
    """原地排序，平均时间 O(NlogN)，最坏 O(N^2)，空间 O(1)"""
    if left >= right:
        return
    # 随机选择 pivot 避免最坏情况
    pivot_idx = random.randint(left, right)
    nums[left], nums[pivot_idx] = nums[pivot_idx], nums[left]
    pivot = nums[left]

    i, j = left + 1, right
    while True:
        while i <= j and nums[i] < pivot:
            i += 1
        while i <= j and nums[j] > pivot:
            j -= 1
        if i >= j:
            break
        nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
        i += 1
        j -= 1
    nums[left], nums[j] = nums[j], nums[left]

    quick_sort(nums, left, j - 1)
    quick_sort(nums, j + 1, right)

# 归并排序
def merge_sort(nums: List[int], left: int, right: int) -> None:
    """稳定排序，时间 O(NlogN)，空间 O(N)"""
    if left >= right:
        return
    mid = left + (right - left) // 2
    merge_sort(nums, left, mid)
    merge_sort(nums, mid + 1, right)
    merge(nums, left, mid, right)

def merge(nums: List[int], left: int, mid: int, right: int) -> None:
    temp = []
    i, j = left, mid + 1
    while i <= mid and j <= right:
        if nums[i] <= nums[j]:
            temp.append(nums[i])
            i += 1
        else:
            temp.append(nums[j])
            j += 1
    while i <= mid:
        temp.append(nums[i])
        i += 1
    while j <= right:
        temp.append(nums[j])
        j += 1
    nums[left:right+1] = temp

# 堆排序
def heap_sort(nums: List[int]) -> None:
    """原地排序，时间 O(NlogN)，空间 O(1)"""
    n = len(nums)
    # 建堆
    for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
        heapify(nums, n, i)
    # 逐个取出堆顶
    for i in range(n - 1, 0, -1):
        nums[0], nums[i] = nums[i], nums[0]
        heapify(nums, i, 0)

def heapify(nums: List[int], n: int, i: int) -> None:
    largest = i
    left, right = 2 * i + 1, 2 * i + 2
    if left < n and nums[left] > nums[largest]:
        largest = left
    if right < n and nums[right] > nums[largest]:
        largest = right
    if largest != i:
        nums[i], nums[largest] = nums[largest], nums[i]
        heapify(nums, n, largest)

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"""
📖描述：给你链表的头结点 `head`，请将其按升序排列并返回排序后的链表。
🧪样例：
    输入：head = [4,2,1,3]
    输出：[1,2,3,4]
💡重点：
    1. 要求 O(NlogN) 时间复杂度和常数级空间复杂度
    2. 使用归并排序：找到中点 -> 递归排序 -> 合并
"""
def sortList(head: ListNode) -> ListNode:
    if not head or not head.next:
        return head

    # 找到中点（快慢指针）
    slow, fast = head, head.next
    while fast and fast.next:
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next

    # 断开
    mid = slow.next
    slow.next = None

    # 递归排序
    left = sortList(head)
    right = sortList(mid)

    # 合并两个有序链表
    dummy = ListNode(0)
    p = dummy
    while left and right:
        if left.val < right.val:
            p.next = left
            left = left.next
        else:
            p.next = right
            right = right.next
        p = p.next
    p.next = left if left else right
    return dummy.next

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"""
📖描述：在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。
    输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。
🧪样例：
    输入：[7,5,6,4]
    输出：5
    解释：逆序对 (7,5), (7,6), (7,4), (5,4), (6,4)
💡重点：
    1. 利用归并排序的过程统计逆序对
    2. 当左边元素 > 右边元素时，左边剩余元素都与右边当前元素构成逆序对
"""
def reversePairs(nums: List[int]) -> int:
    def merge_sort(nums, left, right):
        if left >= right:
            return 0
        mid = left + (right - left) // 2
        count = merge_sort(nums, left, mid) + merge_sort(nums, mid + 1, right)

        # 合并并统计逆序对
        temp = []
        i, j = left, mid + 1
        while i <= mid and j <= right:
            if nums[i] <= nums[j]:
                temp.append(nums[i])
                i += 1
            else:
                temp.append(nums[j])
                count += mid - i + 1  # 关键：左边剩余元素都与 nums[j] 构成逆序对
                j += 1
        while i <= mid:
            temp.append(nums[i])
            i += 1
        while j <= right:
            temp.append(nums[j])
            j += 1
        nums[left:right+1] = temp
        return count

    return merge_sort(nums, 0, len(nums) - 1)

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# 一维动态规划模板
def dp_1d(n):
    # 1. 定义状态数组
    dp = [0] * (n + 1)
    # 2. 初始化
    dp[0] = base_case
    # 3. 状态转移
    for i in range(1, n + 1):
        dp[i] = 状态转移方程
    # 4. 返回答案
    return dp[n]

# 二维动态规划模板
def dp_2d(m, n):
    # 1. 定义状态数组
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    # 2. 初始化
    for i in range(m + 1):
        dp[i][0] = ...
    for j in range(n + 1):
        dp[0][j] = ...
    # 3. 状态转移
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            dp[i][j] = 状态转移方程
    # 4. 返回答案
    return dp[m][n]

# 背包问题模板（0-1背包）
def knapsack(n, W, weights, values):
    # dp[i][j] 表示前i个物品，容量为j时的最大价值
    dp = [[0] * (W + 1) for _ in range(n + 1)]
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, W + 1):
            if j >= weights[i-1]:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weights[i-1]] + values[i-1])
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
    return dp[n][W]

# 空间优化版本（一维数组）
def knapsack_optimized(n, W, weights, values):
    dp = [0] * (W + 1)
    for i in range(n):
        for j in range(W, weights[i] - 1, -1):  # 逆序遍历
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weights[i]] + values[i])
    return dp[W]

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"""
📖描述：给你一个整数数组 `coins`，表示不同面额的硬币；以及一个整数 `amount`，表示总金额。
    计算并返回可以凑成总金额所需的**最少**的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 `-1`。
🧪样例：
    输入：coins = [1, 2, 5], amount = 11
    输出：3
    解释：11 = 5 + 5 + 1
💡重点：
    1. 完全背包问题，每种硬币可以使用多次
    2. dp[i] 表示凑成金额 i 需要的最少硬币数
"""
def coinChange(coins: List[int], amount: int) -> int:
    dp = [float('inf')] * (amount + 1)
    dp[0] = 0
    for i in range(1, amount + 1):
        for coin in coins:
            if i >= coin:
                dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
    return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1

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"""
📖描述：给你一个整数数组 `nums`，找到其中最长严格递增子序列的长度。
🧪样例：
    输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
    输出：4
    解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，长度为 4
💡重点：
    1. dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最长递增子序列长度
    2. 时间 O(N^2)，可以用二分优化到 O(NlogN)
"""
def lengthOfLIS(nums: List[int]) -> int:
    n = len(nums)
    dp = [1] * n
    for i in range(n):
        for j in range(i):
            if nums[i] > nums[j]:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
    return max(dp)

# 二分优化版本 O(NlogN)
def lengthOfLIS(nums: List[int]) -> int:
    tails = []  # tails[i] 表示长度为 i+1 的子序列的最小末尾
    for num in nums:
        # 二分查找第一个 >= num 的位置
        left, right = 0, len(tails)
        while left < right:
            mid = left + (right - left) // 2
            if tails[mid] < num:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid
        if left == len(tails):
            tails.append(num)
        else:
            tails[left] = num
    return len(tails)

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"""
📖描述：给定两个字符串 `text1` 和 `text2`，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。
🧪样例：
    输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
    输出：3
    解释：最长公共子序列是 "ace"
💡重点：
    1. dp[i][j] 表示 text1 前 i 个字符和 text2 前 j 个字符的 LCS 长度
    2. 匹配型动态规划
"""
def longestCommonSubsequence(text1: str, text2: str) -> int:
    m, n = len(text1), len(text2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if text1[i-1] == text2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
    return dp[m][n]

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"""
📖描述：给你一个非负整数数组 `nums`，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
    判断你是否能够到达最后一个下标。
🧪样例：
    输入：nums = [2,3,1,1,4]
    输出：true
    解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1，然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
💡重点：
    1. 贪心维护最远可达位置
    2. 如果当前位置超过了最远可达位置，则无法继续
"""
def canJump(nums: List[int]) -> bool:
    max_reach = 0
    for i, jump in enumerate(nums):
        if i > max_reach:  # 当前位置不可达
            return False
        max_reach = max(max_reach, i + jump)
        if max_reach >= len(nums) - 1:
            return True
    return True

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"""
📖描述：给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。
🧪样例：
    输入：intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]]
    输出：1
    解释：移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
💡重点：
    1. 按结束时间排序，贪心选择结束最早的区间
    2. 等价于求最多能保留多少个不重叠区间
"""
def eraseOverlapIntervals(intervals: List[List[int]]) -> int:
    if not intervals:
        return 0
    intervals.sort(key=lambda x: x[1])  # 按结束时间排序
    count = 1  # 保留的区间数
    end = intervals[0][1]
    for i in range(1, len(intervals)):
        if intervals[i][0] >= end:  # 不重叠
            count += 1
            end = intervals[i][1]
    return len(intervals) - count

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"""
📖描述：假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
    对每个孩子 `i`，都有一个胃口值 `g[i]`，每块饼干 `j`，都有一个尺寸 `s[j]`。
    只有当 `s[j] >= g[i]` 时，我们才可以将这个饼干 `j` 分配给孩子 `i`。
    目标是尽可能满足越多数量的孩子。
🧪样例：
    输入：g = [1,2,3], s = [1,1]
    输出：1
    解释：你有三个孩子和两块小饼干，3 个孩子的胃口值分别是：1, 2, 3。虽然你有两块小饼干，但只能满足胃口值为 1 的孩子。
💡重点：
    1. 排序后双指针贪心匹配
    2. 小饼干优先满足小胃口的孩子
"""
def findContentChildren(g: List[int], s: List[int]) -> int:
    g.sort()
    s.sort()
    i, j = 0, 0
    while i < len(g) and j < len(s):
        if s[j] >= g[i]:
            i += 1  # 满足一个孩子
        j += 1  # 尝试下一块饼干
    return i

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from collections import deque

# 基本BFS模板
def bfs(start, target):
    queue = deque([start])
    visited = set([start])
    step = 0

    while queue:
        size = len(queue)
        for _ in range(size):  # 分层遍历
            cur = queue.popleft()
            if cur == target:
                return step
            for next_node in get_neighbors(cur):
                if next_node not in visited:
                    visited.add(next_node)
                    queue.append(next_node)
        step += 1
    return -1

# 网格BFS模板
def bfs_grid(grid, start, end):
    m, n = len(grid), len(grid[0])
    queue = deque([(start[0], start[1])])
    visited = set([(start[0], start[1])])
    directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
    step = 0

    while queue:
        size = len(queue)
        for _ in range(size):
            x, y = queue.popleft()
            if (x, y) == end:
                return step
            for dx, dy in directions:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and (nx, ny) not in visited and grid[nx][ny] != '#':
                    visited.add((nx, ny))
                    queue.append((nx, ny))
        step += 1
    return -1

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"""
📖描述：给你二叉树的根节点 `root`，返回其节点值的层序遍历（即逐层地，从左到右访问所有节点）。
🧪样例：
    输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
    输出：[[3],[9,20],[15,7]]
💡重点：
    1. 使用队列进行 BFS
    2. 需要记录每层的节点数量
"""
def levelOrder(root: TreeNode) -> List[List[int]]:
    if not root:
        return []
    from collections import deque
    queue = deque([root])
    result = []
    while queue:
        level = []
        size = len(queue)
        for _ in range(size):
            node = queue.popleft()
            level.append(node.val)
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)
        result.append(level)
    return result

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"""
📖描述：给定两个单词 `beginWord` 和 `endWord`，以及一个字典 `wordList`，
    找到从 `beginWord` 到 `endWord` 的最短转换序列的长度。
    转换规则：每次只能改变一个字母。
🧪样例：
    输入：beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
    输出：5
    解释："hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog"
💡重点：
    1. BFS求最短路径
    2. 双向BFS可以优化效率
"""
def ladderLength(beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:
    if endWord not in wordList:
        return 0

    word_set = set(wordList)
    from collections import deque
    queue = deque([(beginWord, 1)])
    visited = set([beginWord])

    while queue:
        word, level = queue.popleft()
        if word == endWord:
            return level
        # 尝试所有可能的变换
        for i in range(len(word)):
            for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
                new_word = word[:i] + c + word[i+1:]
                if new_word in word_set and new_word not in visited:
                    visited.add(new_word)
                    queue.append((new_word, level + 1))
    return 0

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"""
📖描述：给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
🧪样例：
    输入：grid = [
      ["1","1","1","1","0"],
      ["1","1","0","1","0"],
      ["1","1","0","0","0"],
      ["0","0","0","0","0"]
    ]
    输出：1
💡重点：
    1. 遍历网格，遇到 '1' 就 BFS/DFS 标记整个岛屿
    2. 标记过的格子改为 '0' 避免重复访问
"""
def numIslands(grid: List[List[str]]) -> int:
    if not grid:
        return 0
    m, n = len(grid), len(grid[0])
    count = 0

    def bfs(i, j):
        from collections import deque
        queue = deque([(i, j)])
        grid[i][j] = '0'
        directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
        while queue:
            x, y = queue.popleft()
            for dx, dy in directions:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and grid[nx][ny] == '1':
                    grid[nx][ny] = '0'
                    queue.append((nx, ny))

    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if grid[i][j] == '1':
                bfs(i, j)
                count += 1
    return count

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# 基本DFS模板（回溯）
result = []
def dfs(参数列表):
    if 递归出口:
        result.append(当前方案)
        return
    for 所有的拆解可能性:
        做选择
        dfs(参数列表)
        撤销选择

# 组合问题模板
def combine(n: int, k: int) -> List[List[int]]:
    result = []
    def backtrack(start, path):
        if len(path) == k:
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(start, n + 1):
            path.append(i)
            backtrack(i + 1, path)
            path.pop()
    backtrack(1, [])
    return result

# 排列问题模板
def permute(nums: List[int]) -> List[List[int]]:
    result = []
    def backtrack(path, used):
        if len(path) == len(nums):
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(len(nums)):
            if used[i]:
                continue
            used[i] = True
            path.append(nums[i])
            backtrack(path, used)
            path.pop()
            used[i] = False
    backtrack([], [False] * len(nums))
    return result

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"""
📖描述：给定一个不含重复数字的数组 `nums`，返回其所有可能的全排列。
🧪样例：
    输入：nums = [1,2,3]
    输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
💡重点：
    1. 排列问题，需要使用 used 数组记录已使用的元素
    2. 回溯时记得撤销选择
"""
def permute(nums: List[int]) -> List[List[int]]:
    result = []

    def backtrack(path, used):
        if len(path) == len(nums):
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(len(nums)):
            if used[i]:
                continue
            used[i] = True
            path.append(nums[i])
            backtrack(path, used)
            path.pop()
            used[i] = False

    backtrack([], [False] * len(nums))
    return result

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"""
📖描述：给你一个整数数组 `nums`，数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的子集（幂集）。
🧪样例：
    输入：nums = [1,2,3]
    输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]
💡重点：
    1. 组合问题，每个元素选或不选
    2. 每个节点都是答案的一部分
"""
def subsets(nums: List[int]) -> List[List[int]]:
    result = []

    def backtrack(start, path):
        result.append(path[:])  # 每个节点都是一个子集
        for i in range(start, len(nums)):
            path.append(nums[i])
            backtrack(i + 1, path)
            path.pop()

    backtrack(0, [])
    return result

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"""
📖描述：数字 `n` 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。
🧪样例：
    输入：n = 3
    输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]
💡重点：
    1. 左括号数量必须小于 n，右括号数量必须小于左括号数量
    2. 剪枝优化：不满足条件提前终止
"""
def generateParenthesis(n: int) -> List[str]:
    result = []

    def backtrack(s, left, right):
        if len(s) == 2 * n:
            result.append(s)
            return
        if left < n:
            backtrack(s + '(', left + 1, right)
        if right < left:
            backtrack(s + ')', left, right + 1)

    backtrack('', 0, 0)
    return result

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📖描述：给定一个 `m x n` 二维字符网格 `board` 和一个字符串单词 `word`。
    如果 `word` 存在于网格中，返回 `true`；否则，返回 `false`。
🧪样例：
    输入：board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED"
    输出：true
💡重点：
    1. DFS + 回溯，注意标记已访问的格子
    2. 找到一条路径即可返回 true
"""
def exist(board: List[List[str]], word: str) -> bool:
    m, n = len(board), len(board[0])

    def dfs(i, j, k):
        if k == len(word):
            return True
        if i < 0 or i >= m or j < 0 or j >= n or board[i][j] != word[k]:
            return False

        temp = board[i][j]
        board[i][j] = '#'  # 标记已访问
        found = (dfs(i+1, j, k+1) or dfs(i-1, j, k+1) or
                 dfs(i, j+1, k+1) or dfs(i, j-1, k+1))
        board[i][j] = temp  # 恢复
        return found

    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if dfs(i, j, 0):
                return True
    return False