Peso da Última Pedra
Guia detalhado e implementação de Python para o problema do 'Peso da Última Pedra'.
1. Aprenda
O problema do 'Peso da Última Pedra' é um desafio chave na seção Heap/Priority Queue.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Last Stone Weight.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Last Stone Weight.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Você recebe uma série de pedras inteiras, onde pedras[i] é o peso da i-ésima pedra.
Estamos jogando um jogo com as pedras. Em cada turno, escolhemos as duas pedras mais pesadas e as esmagamos. Suponha que as duas pedras mais pesadas tenham pesos xey com x <= y. O resultado desse sucesso é:
- Se x == y, ambas as pedras são destruídas,
- Se x != y, a pedra de peso x é destruída, e a pedra de peso y tem novo peso y - x.
No final do jogo, resta no máximo uma pedra.
Devolva o peso da última pedra restante. Se não sobrar nenhuma pedra, retorne 0.
Escreva uma função lastStoneWeight(stones: List[int]) -> int.
- •1 <= len(stones) <= 30
- •1 <= stones[i] <= 1000
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por 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
Aplicam-se propriedades de problema de heap padrão/fila de prioridade.
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