Peso de la última piedra
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'Peso de la última piedra'.
1. aprender
El problema del 'Peso de la última piedra' es un desafío clave en la sección Montón/Cola de prioridad.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico para el peso de la última piedra.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Peso de la última piedra.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Se le proporciona una serie de piedras enteras donde piedras [i] es el peso de la iésima piedra.
Estamos jugando un juego con las piedras. En cada turno, elegimos las dos piedras más pesadas y las aplastamos. Supongamos que las dos piedras más pesadas tienen pesos xey con x <= y. El resultado de este smash es:
- Si x == y, ambas piedras se destruyen,
- Si x != y, la piedra de peso x se destruye, y la piedra de peso y tiene un nuevo peso y - x.
Al final del juego queda como máximo una piedra.
Devuelve el peso de la última piedra restante. Si no quedan piedras, devuelve 0.
Escribe una función lastStoneWeight(stones: List[int]) -> int.
- •1 <= len(stones) <= 30
- •1 <= stones[i] <= 1000
Ejemplos
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
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
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])Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
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
Se aplican las propiedades del problema de cola de prioridad/montón estándar.
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