Poids de la dernière pierre
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Dernier poids de pierre ».
1. Apprendre
Le problème du « poids du dernier poids » est un défi clé dans la section Tas/File d'attente prioritaire.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le dernier poids de pierre.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Last Stone Weight.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Vous recevez un tableau de pierres entières où pierres[i] est le poids de la ième pierre.
Nous jouons à un jeu avec les pierres. A chaque tour, on choisit les deux pierres les plus lourdes et on les écrase ensemble. Supposons que les deux pierres les plus lourdes aient des poids x et y avec x <= y. Le résultat de ce smash est :
- Si x == y, les deux pierres sont détruites,
- Si x != y, la pierre de poids x est détruite, et la pierre de poids y a un nouveau poids y - x.
A la fin de la partie, il ne reste plus qu'une pierre.
Renvoie le poids de la dernière pierre restante. S'il ne reste plus de pierres, renvoyez 0.
Écrivez une fonction lastStoneWeight(stones: List[int]) -> int.
- •1 <= len(stones) <= 30
- •1 <= stones[i] <= 1000
Exemples
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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
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])Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème de tas/file d’attente prioritaire s’appliquent.
Questions connexes
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