Trọng lượng đá cuối cùng
Hướng dẫn chi tiết và cách thực hiện Python cho bài toán 'Trọng lượng đá cuối cùng'.
1. Tìm hiểu
Bài toán “Trọng lượng đá cuối cùng” là một thách thức then chốt trong phần Heap/Hàng đợi ưu tiên.
Việc triển khai này tập trung vào logic cấp độ dễ trong Python.
Chúng tôi ưu tiên độ chính xác về mặt kỹ thuật và khả năng đọc mã trong các giải pháp được cung cấp của chúng tôi.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Trực quan hóa luồng logic cho Trọng lượng viên đá cuối cùng.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Đọc kỹ phần trình bày vấn đề về Trọng lượng viên đá cuối cùng.
2. Formulate brute force
Soạn thảo một giải pháp lặp lại đơn giản.
3. Identify inefficiency
Tìm các phép tính dư thừa.
4. Optimize search path
Sử dụng hàm băm hoặc sắp xếp để tăng tốc quá trình.
5. Final Implementation
Làm sạch mã cho tiêu chuẩn sản xuất.
Tuyên bố vấn đề
Bạn được cho một dãy các số nguyên đá trong đó đá[i] là trọng lượng của viên đá thứ i.
Chúng tôi đang chơi trò chơi với những viên đá. Ở mỗi lượt, chúng ta chọn hai viên đá nặng nhất và đập chúng vào nhau. Giả sử hai viên đá nặng nhất có trọng lượng x và y với x <= y. Kết quả của cú đập này là:
- Nếu x == y thì cả hai viên đá đều bị phá hủy,
- Nếu x != y thì viên đá có trọng lượng x bị phá hủy và viên đá có trọng lượng y có trọng lượng mới y - x.
Khi kết thúc trò chơi, chỉ còn lại nhiều nhất một viên đá.
Trả lại trọng lượng của viên đá cuối cùng còn lại. Nếu không còn viên đá nào, trả về 0.
Viết hàm lastStoneWeight(stones: List[int]) -> int.
- •1 <= len(stones) <= 30
- •1 <= stones[i] <= 1000
Ví dụ
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
- Cấu trúc đầu vào trống
- Đầu vào phần tử đơn
- Giới hạn số lớn
Sẵn sàng để giải quyết?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Thông tin chi tiết và biến thể của cuộc phỏng vấn
Phân tích độ phức tạp
Tại sao thời gian: Directly evaluates all possibilities.
Tại sao không gian: Uses standard local memory.
Tại sao thời gian: Optimized paths reduce total operations.
Tại sao không gian: May trade memory for speed.
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
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])Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
Mã Brute Force (Bảo vệ 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
Áp dụng các thuộc tính vấn đề về Heap/Hàng ưu tiên tiêu chuẩn.
Câu hỏi liên quan
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Vòng lặp Python
Tìm hiểu cách sử dụng vòng lặp Python để lặp lại dữ liệu. Nắm vững các phương pháp hay nhất về vòng lặp for, while, ngắt, tiếp tục và lặp bằng các ví dụ tương tác.
Cách sắp xếp danh sách trong Python
Tìm hiểu cách sắp xếp danh sách trong Python bằng phương thức Sort() và hàm Sort(). Khám phá các ví dụ về sắp xếp khóa tùy chỉnh và thứ tự đảo ngược.
Bảng cheat phương thức chuỗi Python
Hướng dẫn tham khảo đầy đủ về thao tác chuỗi Python. Làm chủ định dạng, tìm kiếm, phân tách, thay thế và kiểm tra thuộc tính chuỗi.
Python vs JavaScript: Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất?
So sánh toàn diện giữa Python và JavaScript. Khám phá sự khác biệt về cú pháp, hiệu suất, trường hợp sử dụng (phụ trợ so với giao diện người dùng) và các ví dụ về mã hóa.