Letztes Steingewicht
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Last Stone Weight“.
1. Lernen
Das „Last Stone Weight“-Problem ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt Heap/Prioritätswarteschlange.
Diese Implementierung konzentriert sich auf einfache Logik in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikflusses für Last Stone Weight.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Last Stone Weight sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Sie erhalten eine Reihe ganzzahliger Steine, wobei Steine[i] das Gewicht des i-ten Steins ist.
Wir spielen ein Spiel mit den Steinen. In jeder Runde wählen wir die beiden schwersten Steine aus und zerschmettern sie. Angenommen, die schwersten zwei Steine haben die Gewichte x und y mit x <= y. Das Ergebnis dieses Smashs ist:
- Wenn x == y, werden beide Steine zerstört,
- Wenn x != y, wird der Stein mit dem Gewicht x zerstört und der Stein mit dem Gewicht y hat das neue Gewicht y - x.
Am Ende des Spiels ist höchstens ein Stein übrig.
Geben Sie das Gewicht des letzten verbleibenden Steins zurück. Wenn keine Steine mehr übrig sind, wird 0 zurückgegeben.
Schreiben Sie eine Funktion lastStoneWeight(stones: List[int]) -> int.
- •1 <= len(stones) <= 30
- •1 <= stones[i] <= 1000
Beispiele
stones = [2,7,4,1,8,1]
1
Smash 7 and 8 to get 1, array becomes [2,4,1,1,1]. Smash 2 and 4 to get 2, array becomes [2,1,1,1]. Smash 2 and 1 to get 1, array becomes [1,1,1]. Smash 1 and 1 to get 0, array becomes [1]. The last remaining stone is 1.
stones = [1]
1
Only one stone, so weight is 1.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
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Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
import heapq
def last_stone_weight_opt(stones):
stones = [-s for s in stones]
heapq.heapify(stones)
while len(stones) > 1:
first = heapq.heappop(stones)
second = heapq.heappop(stones)
if second > first: heapq.heappush(stones, first - second)
stones.append(0)
return abs(stones[0])Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def last_stone_weight_brute(stones):
while len(stones) > 1:
stones.sort()
s1, s2 = stones.pop(), stones.pop()
if s1 != s2: stones.append(s1 - s2)
return stones[0] if stones else 0Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die standardmäßigen Heap-/Prioritätswarteschlangen-Problemeigenschaften.
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