Antwort A: Anthropic Claude Sonnet 4.6
def resolve_dependencies(package_definitions, target_package): # Parse package definitions graph = {} for definition in package_definitions: if ':' not in definition: raise ValueError(f'Ungültige Paketdefinition: {definition}') name, _, deps_str = definition.partition(':') name = name.strip() deps_str = deps_str.strip() if deps_str: deps = [d.strip() for d in deps_str.split(',')] else: deps = [] graph[name] = deps # Check for missing packages for pkg, deps in graph.items(): for dep in deps:...
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def resolve_dependencies(package_definitions, target_package): # Parse package definitions graph = {} for definition in package_definitions: if ':' not in definition: raise ValueError(f'Ungültige Paketdefinition: {definition}') name, _, deps_str = definition.partition(':') name = name.strip() deps_str = deps_str.strip() if deps_str: deps = [d.strip() for d in deps_str.split(',')] else: deps = [] graph[name] = deps # Check for missing packages for pkg, deps in graph.items(): for dep in deps: if dep not in graph: raise ValueError(f'Fehlende Paketdefinition für: {dep}') if target_package not in graph: raise ValueError(f'Fehlende Paketdefinition für: {target_package}') # Topological sort using DFS, only for packages reachable from target_package # States: 0 = unvisited, 1 = in progress, 2 = done state = {} result = [] path = [] # track current path for cycle detection def dfs(pkg): if state.get(pkg) == 2: return if state.get(pkg) == 1: # Find cycle in path cycle_start = path.index(pkg) cycle = path[cycle_start:] + [pkg] raise ValueError(f'Zirkuläre Abhängigkeit erkannt, die betrifft: {" -> ".join(cycle)}') state[pkg] = 1 path.append(pkg) for dep in graph[pkg]: dfs(dep) path.pop() state[pkg] = 2 result.append(pkg) dfs(target_package) return result
Ergebnis
Siegstimmen
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Durchschnittsscore
Gesamtpunktzahl
Gesamtkommentar
Antwort A bietet einen korrekten und funktionalen Abhängigkeitsauflöser unter Verwendung eines Standard-DFS-Ansatzes. Sie behandelt zirkuläre Abhängigkeiten und fehlende Pakete korrekt mit den angegebenen Fehlermeldungen. Die Eingabeverarbeitung ist jedoch weniger robust, insbesondere in Bezug auf doppelte Paketdefinitionen (die sie überschreibt) und fehlerhafte Abhängigkeitslisten (z. B. würde 'A: , B' zu einer leeren Zeichenfolgenabhängigkeit führen).
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Korrektheit
Gewichtung 35%Die Lösung führt eine topologische Sortierung korrekt durch und löst entsprechende Fehler für zirkuläre und fehlende Abhängigkeiten aus. Das Parsen von Abhängigkeitszeichenfolgen wie 'A: , B' würde jedoch fälschlicherweise eine leere Zeichenfolge als Abhängigkeit einschließen, was einen geringfügigen Korrektheitsfehler bei der Graphenkonstruktion darstellt.
Vollstandigkeit
Gewichtung 20%Die Lösung implementiert alle Kernfunktionen, behandelt jedoch keine doppelten Paketdefinitionen (sie überschreibt sie) und ist weniger robust beim Parsen fehlerhafter Abhängigkeitszeichenfolgen, was ihre Vollständigkeit für reale Eingaben verringert.
Codequalitat
Gewichtung 20%Der Code ist lesbar und verwendet einen Standard-DFS-Algorithmus. Die Parsing-Logik ist direkt in die Hauptfunktion integriert. Er ist einigermaßen effizient und nicht übermäßig komplex.
Praktischer Nutzen
Gewichtung 15%Die Lösung ist funktional, aber weniger robust gegenüber gängigen realen Eingabevariationen wie doppelten Paketdefinitionen oder leicht fehlerhaften Abhängigkeitslisten, was ihre praktische Anwendbarkeit ohne weitere Verfeinerung einschränkt.
Befolgung der Anweisungen
Gewichtung 10%Die Lösung hält sich an die Funktionssignatur, den Rückgabetyp, die Fehlertypen und die angegebenen Fehlermeldungsformate. Sie implementiert die Kernanforderungen korrekt.
Gesamtpunktzahl
Gesamtkommentar
Implementiert eine korrekte DFS-basierte topologische Sortierung, die auf den erreichbaren Teilgraphen des Ziels beschränkt ist, mit Zyklenerkennung über einen expliziten Pfadstapel und klarer Zyklusmeldung. Es werden fehlende Paketdefinitionen (einschließlich fehlender Ziele) vor der Traversierung korrekt geprüft. Schwächen: Die Analyse ist etwas locker (filtert keine leeren Abhängigkeitstoken wie 'A: B,' heraus, sodass ein Fehler wegen eines fehlenden Pakets für eine leere Zeichenfolge auftreten kann); doppelte Paketdefinitionen werden stillschweigend überschrieben, anstatt sie abzulehnen; und es wird ein globaler Scan auf fehlende Abhängigkeiten über alle Pakete durchgeführt, anstatt nur über die erreichbare Teilmenge (nicht falsch, aber potenziell überraschend).
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Korrektheit
Gewichtung 35%Korrekte DFS-topologische Reihenfolge für den Zielteilgraphen; Zyklenerkennung und Erkennung fehlender Pakete funktionieren im Allgemeinen. Nachgestellte Kommas können jedoch einen leeren Abhängigkeitsnamen erzeugen, der einen irreführenden Fehler wegen eines fehlenden Pakets auslöst, was die Korrektheit bei locker formatierten Eingaben verringert.
Vollstandigkeit
Gewichtung 20%Erfüllt Kernanforderungen (Analyse, Topo-Sortierung, Fehler bei Zyklen/fehlenden Paketen). Behandelt keine doppelten Definitionen und bereinigt keine leeren Abhängigkeitstoken, was häufige kleinere Formatprobleme sind.
Codequalitat
Gewichtung 20%Lesbar und kurz; verwendet Standard-DFS-Zustände. Kleinere Probleme: Pfad.index-Suche innerhalb des Zykluszustands und stillschweigendes Überschreiben bei Duplikaten; weniger defensive Analyse.
Praktischer Nutzen
Gewichtung 15%Nützlich wie vorhanden für saubere Eingaben, aber weniger widerstandsfähig gegen leicht unordentliche Definitionen und Duplikate, was den praktischen Nutzen verringert.
Befolgung der Anweisungen
Gewichtung 10%Implementiert die angeforderte Funktion und löst ValueError mit beschreibenden Meldungen aus, einschließlich eines Zykluspads; gibt das korrekte Format zurück.
Gesamtpunktzahl
Gesamtkommentar
Antwort A bietet eine korrekte und saubere Implementierung des Abhängigkeitsauflösers. Sie parst die Eingabe korrekt, erkennt fehlende Pakete, erkennt zirkuläre Abhängigkeiten mit Pfadverfolgung und führt eine DFS-basierte topologische Sortierung durch. Der Code ist prägnant und lesbar. Es fehlen jedoch einige Randfallbehandlungen wie doppelte Paketdefinitionen, leere Paketnamen und Nicht-String-Eingaben. Es fehlt auch ein Docstring und ein Anwendungsbeispiel.
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Korrektheit
Gewichtung 35%Antwort A implementiert korrekt die topologische Sortierung mittels DFS, erkennt zirkuläre Abhängigkeiten korrekt mit genauer Pfadberichterstattung für Zyklen, erkennt fehlende Pakete und liefert gültige Installationsreihenfolgen. Der Kernalgorithmus ist für alle angegebenen Testfälle korrekt.
Vollstandigkeit
Gewichtung 20%Antwort A behandelt die Hauptanforderungen: Parsing, topologische Sortierung, Zykluserkennung und Erkennung fehlender Pakete. Sie behandelt jedoch keine Randfälle wie doppelte Paketdefinitionen, leere Paketnamen, Nicht-String-Eingaben oder leere Strings, die beim Aufteilen von Abhängigkeiten entstehen.
Codequalitat
Gewichtung 20%Antwort A ist prägnant und lesbar mit klaren Variablennamen und Kommentaren. Die Code-Struktur ist unkompliziert. Es fehlt jedoch ein Docstring und die Parsing-Logik ist inline anstatt in einer Hilfsfunktion getrennt.
Praktischer Nutzen
Gewichtung 15%Antwort A ist funktionsfähig und würde bei gut formatierten Eingaben in der Praxis funktionieren. Das Fehlen einer Eingabevalidierung für Randfälle reduziert jedoch ihre Robustheit in realen Szenarien, in denen Eingaben fehlerhaft sein können.
Befolgung der Anweisungen
Gewichtung 10%Antwort A folgt den Anweisungen gut: Sie implementiert die erforderliche Funktionssignatur, parst das Eingabeformat, führt eine topologische Sortierung durch, erkennt Zyklen mit beschreibenden Meldungen und erkennt fehlende Pakete. Das Format der Fehlermeldung entspricht den Beispielen.