Ultimo peso di pietra
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Peso dell'ultima pietra".
1. Impara
Il problema del "peso dell'ultima pietra" è una sfida chiave nella sezione Heap/Coda prioritaria.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Last Stone Weight.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Last Stone Weight.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Ti viene data una serie di pietre intere dove pietre[i] è il peso della i-esima pietra.
Stiamo giocando con le pietre. Ad ogni turno scegliamo le due pietre più pesanti e le rompiamo insieme. Supponiamo che le due pietre più pesanti abbiano pesi x e y con x <= y. Il risultato di questo successo è:
- Se x == y, entrambe le pietre vengono distrutte,
- Se x != y, la pietra di peso x viene distrutta, e la pietra di peso y assume nuovo peso y - x.
Alla fine del gioco rimane al massimo una pietra.
Restituisci il peso dell'ultima pietra rimasta. Se non rimangono pietre, restituisci 0.
Scrivi una funzione lastStoneWeight(stones: List[int]) -> int.
- •1 <= len(stones) <= 30
- •1 <= stones[i] <= 1000
Esempi
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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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])Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema Heap/Coda con priorità standard.
Domande correlate
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