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Implementiere einen Abhängigkeitsauflöser in Python

Vergleiche Modellantworten fuer diese Programmierung-Benchmark-Aufgabe und pruefe Scores, Kommentare und verwandte Beispiele.

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Aufgabenstellung

Du sollst einen Dependency Resolver für ein einfaches Paketverwaltungssystem erstellen. Schreibe eine Python-Funktion `resolve_dependencies(package_definitions, target_package)`, die die korrekte Installationsreihenfolge für ein gegebenes Paket und seine Abhängigkeiten bestimmt. Das Argument `package_definitions` ist eine Liste von Strings. Jeder String definiert ein Paket und seine direkten Abhängigkeiten im Format: `'PackageName: Dep1, Dep2, ...'`. Wenn ein Paket keine Abhängigkeiten hat, lautet das Format `'Pac...

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Du sollst einen Dependency Resolver für ein einfaches Paketverwaltungssystem erstellen. Schreibe eine Python-Funktion `resolve_dependencies(package_definitions, target_package)`, die die korrekte Installationsreihenfolge für ein gegebenes Paket und seine Abhängigkeiten bestimmt. Das Argument `package_definitions` ist eine Liste von Strings. Jeder String definiert ein Paket und seine direkten Abhängigkeiten im Format: `'PackageName: Dep1, Dep2, ...'`. Wenn ein Paket keine Abhängigkeiten hat, lautet das Format `'PackageName:'`. Deine Funktion sollte: 1. Die Eingabestrings parsen, um einen Abhängigkeitsgraphen zu erstellen. 2. Für ein gegebenes `target_package` alle seine Abhängigkeiten (einschließlich transitiver Abhängigkeiten) ermitteln. 3. Eine einzelne Liste von Strings zurückgeben, die die Installationsreihenfolge repräsentiert. Diese Liste muss topologisch sortiert sein (eine Abhängigkeit muss immer vor dem Paket erscheinen, das von ihr abhängt). Das `target_package` selbst sollte das letzte Element in der Liste sein. Die Liste darf keine Duplikate enthalten. 4. Zyklische Abhängigkeiten erkennen. Wird ein Zyklus gefunden, soll eine `ValueError` ausgelöst werden mit einer Nachricht, die den Zyklus klar angibt (z. B. 'Zyklische Abhängigkeit festgestellt, beteiligt: A -> B -> A'). 5. Fehlende Pakete erkennen. Wenn ein Paket eine Abhängigkeit auflistet, die in `package_definitions` nicht definiert ist, soll eine `ValueError` ausgelöst werden mit einer Nachricht wie 'Fehlende Paketdefinition für: C'.

Erganzende Informationen

Hier ist ein Beispiel für gültige Eingabe und erwartete Ausgabe: `package_definitions = [` ` 'A: B, C',` ` 'B: D',` ` 'C: D, E',` ` 'D:',` ` 'E:'` `]` `target_package = 'A'` Erwartete Ausgabe für `resolve_dependencies(package_definitions, 'A')`: `['D', 'E', 'B', 'C', 'A']` oder `['E', 'D', 'B', 'C', 'A']` oder `['D', 'E', 'C', 'B', 'A']` (jede gültige topologische Sortierung ist akzeptabel). Beispiel für eine Eingabe, die eine `ValueError` wegen einer zyklischen Abhängigkeit auslösen sollte: `package_defini...

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Hier ist ein Beispiel für gültige Eingabe und erwartete Ausgabe: `package_definitions = [` ` 'A: B, C',` ` 'B: D',` ` 'C: D, E',` ` 'D:',` ` 'E:'` `]` `target_package = 'A'` Erwartete Ausgabe für `resolve_dependencies(package_definitions, 'A')`: `['D', 'E', 'B', 'C', 'A']` oder `['E', 'D', 'B', 'C', 'A']` oder `['D', 'E', 'C', 'B', 'A']` (jede gültige topologische Sortierung ist akzeptabel). Beispiel für eine Eingabe, die eine `ValueError` wegen einer zyklischen Abhängigkeit auslösen sollte: `package_definitions = ['A: B', 'B: A']` `target_package = 'A'` Beispiel für eine Eingabe, die eine `ValueError` wegen eines fehlenden Pakets auslösen sollte: `package_definitions = ['A: B', 'B: C']` (C ist nicht definiert) `target_package = 'A'`

Bewertungsrichtlinie

Eine korrekte Lösung muss eine ausführbare Python-Funktion oder -Klasse sein, die der spezifizierten Schnittstelle entspricht. Die Lösung wird nach mehreren Kriterien bewertet: 1. **Korrektheit:** Sie muss für alle gültigen Eingaben eine gültige, topologisch sortierte Liste der Abhängigkeiten erzeugen. Die Reihenfolge von Abhängigkeiten auf derselben Ebene (z. B. B und C im Beispiel) ist nicht relevant. 2. **Fehlerbehandlung:** Sie muss korrekt zyklische Abhängigkeiten und fehlende Paketdefinitionen erkennen und je...

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Eine korrekte Lösung muss eine ausführbare Python-Funktion oder -Klasse sein, die der spezifizierten Schnittstelle entspricht. Die Lösung wird nach mehreren Kriterien bewertet: 1. **Korrektheit:** Sie muss für alle gültigen Eingaben eine gültige, topologisch sortierte Liste der Abhängigkeiten erzeugen. Die Reihenfolge von Abhängigkeiten auf derselben Ebene (z. B. B und C im Beispiel) ist nicht relevant. 2. **Fehlerbehandlung:** Sie muss korrekt zyklische Abhängigkeiten und fehlende Paketdefinitionen erkennen und jeweils eine `ValueError` mit beschreibenden Nachrichten auslösen. 3. **Robustheit:** Der Code sollte das Eingabeformat korrekt parsen und Randfälle wie Pakete ohne Abhängigkeiten, Diamond-Abhängigkeiten und Selbstabhängigkeiten korrekt behandeln. 4. **Codequalität:** Die Lösung sollte gut strukturiert, lesbar und hinreichend effizient sein. Die Verwendung eines standardmäßigen Graph-Traversal-Algorithmus (wie eines Depth-First Search-basierten Ansatzes oder Kahn's Algorithm) wird erwartet. Die Implementierung sollte nicht übermäßig komplex sein. Gib JSON zurück unter Verwendung des Schemas: task_translation_v1

Antworten

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

#2

Siegstimmen

0 / 3

Durchschnittsscore

75
Bewertungsmodelle Google Gemini 2.5 Flash

Gesamtpunktzahl

79

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).

Bewertungsdetails anzeigen

Korrektheit

Gewichtung 35%
88

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%
70

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%
78

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%
70

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%
85

Die Lösung hält sich an die Funktionssignatur, den Rückgabetyp, die Fehlertypen und die angegebenen Fehlermeldungsformate. Sie implementiert die Kernanforderungen korrekt.

Bewertungsmodelle OpenAI GPT-5.2

Gesamtpunktzahl

72

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).

Bewertungsdetails anzeigen

Korrektheit

Gewichtung 35%
75

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%
70

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%
65

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%
65

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%
85

Implementiert die angeforderte Funktion und löst ValueError mit beschreibenden Meldungen aus, einschließlich eines Zykluspads; gibt das korrekte Format zurück.

Bewertungsmodelle Anthropic Claude Opus 4.6

Gesamtpunktzahl

74

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.

Bewertungsdetails anzeigen

Korrektheit

Gewichtung 35%
85

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%
65

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%
70

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%
65

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%
75

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.

Antwort B: OpenAI GPT-5.4

def resolve_dependencies(package_definitions, target_package): """ Abhängigkeiten für target_package auflösen und eine gültige Installationsreihenfolge zurückgeben. Args: package_definitions: list[str], jeweils im Format 'Paket: Dep1, Dep2' oder 'Paket:' target_package: str Returns: list[str]: topologisch sortierte Installationsreihenfolge, die mit target_package endet Raises: ValueError: bei fehlerhafter Eingabe, fehlenden Paketdefinitionen oder zirkulären Abhängigkeiten """ def parse_definitions(definitions): graph = {} for entry i...

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def resolve_dependencies(package_definitions, target_package): """ Abhängigkeiten für target_package auflösen und eine gültige Installationsreihenfolge zurückgeben. Args: package_definitions: list[str], jeweils im Format 'Paket: Dep1, Dep2' oder 'Paket:' target_package: str Returns: list[str]: topologisch sortierte Installationsreihenfolge, die mit target_package endet Raises: ValueError: bei fehlerhafter Eingabe, fehlenden Paketdefinitionen oder zirkulären Abhängigkeiten """ def parse_definitions(definitions): graph = {} for entry in definitions: if not isinstance(entry, str): raise ValueError(f"Ungültige Paketdefinition: {entry}") if ':' not in entry: raise ValueError(f"Ungültige Paketdefinition: {entry}") package, deps_part = entry.split(':', 1) package = package.strip() if not package: raise ValueError(f"Ungültige Paketdefinition: {entry}") deps_part = deps_part.strip() if deps_part: deps = [dep.strip() for dep in deps_part.split(',') if dep.strip()] else: deps = [] if package in graph: raise ValueError(f"Doppelte Paketdefinition für: {package}") graph[package] = deps return graph graph = parse_definitions(package_definitions) if target_package not in graph: raise ValueError(f"Fehlende Paketdefinition für: {target_package}") order = [] state = {} # 0/nicht besucht = unbesucht, 1 = wird besucht, 2 = besucht stack = [] def dfs(package): if package not in graph: raise ValueError(f"Fehlende Paketdefinition für: {package}") package_state = state.get(package, 0) if package_state == 1: try: start = stack.index(package) cycle_path = stack[start:] + [package] except ValueError: cycle_path = [package, package] raise ValueError( "Zirkuläre Abhängigkeit erkannt, die betrifft: " + " -> ".join(cycle_path) ) if package_state == 2: return state[package] = 1 stack.append(package) for dep in graph[package]: if dep not in graph: raise ValueError(f"Fehlende Paketdefinition für: {dep}") dfs(dep) stack.pop() state[package] = 2 order.append(package) dfs(target_package) return order # Beispielverwendung: if __name__ == "__main__": package_definitions = [ 'A: B, C', 'B: D', 'C: D, E', 'D:', 'E:' ] print(resolve_dependencies(package_definitions, 'A')) # Zyklusbeispiel: # print(resolve_dependencies(['A: B', 'B: A'], 'A')) # Fehlendes Paketbeispiel: # print(resolve_dependencies(['A: B', 'B: C'], 'A'))

Ergebnis

#1 | Sieger

Siegstimmen

3 / 3

Durchschnittsscore

83
Bewertungsmodelle Google Gemini 2.5 Flash

Gesamtpunktzahl

86

Gesamtkommentar

Antwort B ist eine äußerst robuste und gut strukturierte Lösung. Sie zeichnet sich durch die Eingabeverarbeitung aus und bewältigt doppelte Paketdefinitionen sowie verschiedene fehlerhafte Abhängigkeitslisten-Szenarien anmutig. Sie implementiert korrekt die topologische Sortierung, erkennt zyklische Abhängigkeiten und identifiziert fehlende Pakete mit genauen Fehlermeldungen. Die Verwendung einer Hilfsfunktion für die Analyse verbessert die Modularität. Eine geringfügige logische Eigenart besteht im `try-except`-Block der Zykluserkennung, beeinträchtigt jedoch nicht die Korrektheit der Lösung.

Bewertungsdetails anzeigen

Korrektheit

Gewichtung 35%
90

Die Lösung führt die topologische Sortierung korrekt durch und löst entsprechende Fehler aus. Sie behandelt verschiedene Analyse-Randfälle korrekt, wie z. B. dass 'A: , B' keine leere Zeichenkettenabhängigkeit erzeugt. Die Logik der Zykluserkennung ist solide, trotz einer geringfügigen, nicht beeinträchtigenden logischen Eigenart im `try-except`-Block.

Vollstandigkeit

Gewichtung 20%
85

Die Lösung ist sehr vollständig und implementiert alle erforderlichen Funktionen, einschließlich robuster Analyse, Graphenerstellung, topologischer Sortierung und umfassender Fehlerbehandlung. Sie behandelt korrekt doppelte Paketdefinitionen und verschiedene fehlerhafte Eingabeszenarien.

Codequalitat

Gewichtung 20%
82

Die Codequalität ist stark, mit guter Modularität, die durch die Trennung der Analyse in eine Hilfsfunktion erreicht wird. Sie enthält eine hilfreiche Docstring und verwendet eine Standard-DFS. Der `try-except`-Block in der Zykluserkennung ist eine geringfügige logische Eigenart, beeinträchtigt aber die Gesamtqualität nicht wesentlich.

Praktischer Nutzen

Gewichtung 15%
80

Die Lösung bietet einen hohen praktischen Wert aufgrund ihrer robusten Analyse und umfassenden Fehlerbehandlung, einschließlich der Erkennung doppelter Paketdefinitionen. Dies macht sie widerstandsfähiger und zuverlässiger für den Einsatz in einem Paketverwaltungssystem.

Befolgung der Anweisungen

Gewichtung 10%
90

Die Lösung folgt sorgfältig allen expliziten Anweisungen, einschließlich Funktionssignatur, Rückgabetyp, Fehlertypen und exakten Fehlermeldungsformaten. Sie geht auch über die expliziten Anforderungen hinaus, indem sie eine robustere Eingabeanalyse bietet, die gut mit dem Geist des Robustheitskriteriums der Aufgabe übereinstimmt.

Bewertungsmodelle OpenAI GPT-5.2

Gesamtpunktzahl

83

Gesamtkommentar

Bietet einen robusten, lauffähigen DFS-basierten Resolver mit guter Parsing-Validierung (Nicht-String-Einträge, fehlende ':', leerer Paketname, trimmt Abhängigkeiten und filtert leere Tokens heraus) und lehnt doppelte Paketdefinitionen ab. Er erkennt fehlende Pakete sowohl für das Ziel als auch für jede angetroffene Abhängigkeit korrekt und meldet Zyklen mit einer expliziten Pfadverfolgung. Der Code ist gut strukturiert und dokumentiert; die enthaltene Beispielverwendung ist harmlos, wenn auch für eine Benchmark-Antwort etwas überflüssig.

Bewertungsdetails anzeigen

Korrektheit

Gewichtung 35%
85

Erzeugt eine gültige topologische Reihenfolge, die mit dem Ziel endet, keine Duplikate, korrekte Handhabung von transitiven Abhängigkeiten, Selbstabhängigkeiten und Diamanten. Die Erkennung von Zyklen und fehlenden Paketen ist während der Traversierung korrekt und konsistent.

Vollstandigkeit

Gewichtung 20%
85

Deck alle spezifizierten Anforderungen ab und fügt sinnvolle Extras hinzu (Erkennung doppelter Definitionen, stärkere Prüfungen auf fehlerhafte Eingaben), ohne die Schnittstelle zu beeinträchtigen.

Codequalitat

Gewichtung 20%
80

Gut strukturiert mit Hilfs-Parsing-Funktion, Docstring, klarer Variablennennung und defensiven Prüfungen. Der Zyklusaufbau ist klar; insgesamt gut wartbar.

Praktischer Nutzen

Gewichtung 15%
80

Produktionsfreundlicher durch Validierung, Erkennung von Duplikaten und Bereinigung von Abhängigkeits-Tokens; die Beispielverwendung erleichtert die schnelle Überprüfung.

Befolgung der Anweisungen

Gewichtung 10%
80

Implementiert die angeforderte Funktion und Fehlermeldungen; enthält einen zusätzlichen Beispiel-Main-Block (nicht angefordert), der jedoch das Verhalten der Funktion nicht beeinträchtigt.

Bewertungsmodelle Anthropic Claude Opus 4.6

Gesamtpunktzahl

81

Gesamtkommentar

Antwort B bietet eine korrekte und robustere Implementierung des Abhängigkeitsauflösers. Sie enthält zusätzliche Validierungen wie die Erkennung doppelter Pakete, die Erkennung leerer Paketnamen, die Validierung von Eingaben, die keine Zeichenketten sind, und das Filtern leerer Abhängigkeitszeichenketten aus den Split-Ergebnissen. Sie verfügt über eine umfassende Docstring, gut strukturierten Code mit einer separaten Parse-Funktion und enthält ein Beispiel für die Verwendung. Der Code behandelt mehr Grenzfälle und behält dabei die Lesbarkeit bei.

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Korrektheit

Gewichtung 35%
85

Antwort B implementiert korrekt die topologische Sortierung mittels DFS, erkennt Zirkularabhängigkeiten korrekt mit genauer Anzeige des Zykluspfads, erkennt fehlende Pakete und erzeugt gültige Installationsreihenfolgen. Der Kernalgorithmus ist für alle angegebenen Testfälle korrekt. Die Prüfung auf fehlende Pakete erfolgt sowohl im Voraus als auch während der DFS-Durchquerung, was leicht redundant, aber nicht falsch ist.

Vollstandigkeit

Gewichtung 20%
80

Antwort B behandelt alle Hauptanforderungen sowie zusätzliche Grenzfälle: doppelte Paketdefinitionen, leere Paketnamen, Validierung von Eingaben, die keine Zeichenketten sind, und das Filtern leerer Abhängigkeitszeichenketten. Sie enthält auch einen Docstring, der die Schnittstelle, Argumente, Rückgabewerte und Ausnahmen dokumentiert.

Codequalitat

Gewichtung 20%
80

Antwort B hat eine bessere Codeorganisation mit einer separaten Hilfsfunktion parse_definitions, einem umfassenden Docstring, klaren Variablennamen und Inline-Kommentaren. Die Trennung der Zuständigkeiten macht den Code wartbarer und testbarer.

Praktischer Nutzen

Gewichtung 15%
75

Antwort B ist aufgrund ihrer zusätzlichen Eingabevalidierung, besseren Fehlermeldungen und des Beispielgebrauchs im __main__-Block praktischer. Die Erkennung von Duplikaten und die Prüfung des Eingabetyps machen sie besser für die Integration in ein reales Paketverwaltungssystem geeignet.

Befolgung der Anweisungen

Gewichtung 10%
80

Antwort B folgt allen Anweisungen und geht leicht darüber hinaus, indem sie einen Docstring, ein Beispiel für die Verwendung und zusätzliche Validierungen bereitstellt. Die Funktionssignatur stimmt exakt überein, Fehlermeldungen sind beschreibend und entsprechen dem erforderlichen Format, und die topologische Sortierung ist korrekt implementiert.

Vergleichsuebersicht

Fur jede Aufgabe und Diskussion wird die Endrangfolge per Richter-Rangaggregation bestimmt (Durchschnittsrang + Borda-Tie-Break). Der Durchschnittsscore wird als Referenz angezeigt.

Bewerter: 3

Siegstimmen

0 / 3

Durchschnittsscore

75
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Siegstimmen

3 / 3

Durchschnittsscore

83
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Bewertungsergebnisse

Bewertungsmodelle Anthropic Claude Opus 4.6

Warum diese Seite gewann

Antwort B gewinnt, da sie mehr Randfälle (doppelte Pakete, leere Paketnamen, Nicht-String-Eingaben, leere Abhängigkeitszeichenketten nach dem Aufteilen) behandelt, eine bessere Codeorganisation mit einer separaten Parse-Funktion aufweist, eine umfassende Docstring enthält und Beispielverwendung bereitstellt. Beide Antworten sind für die Kernfunktionalität korrekt, aber Antwort B ist robuster und hat eine höhere Codequalität. Die zusätzliche Validierung in Antwort B macht sie besser für den realen Einsatz geeignet.

Bewertungsmodelle OpenAI GPT-5.2

Warum diese Seite gewann

Antwort B gewinnt aufgrund stärkerer Robustheit und Eingabevalidierung, während sie dennoch alle funktionalen Anforderungen erfüllt: Sie behandelt Randfälle wie nachgestellte Kommas/leere Abhängigkeitstoken, erkennt doppelte Paketdefinitionen und gibt klare Fehler bei Zyklen/fehlenden Paketen aus. Antwort A ist weitgehend korrekt, kann aber fehlerhafte Abhängigkeitslisten (z. B. Einführung leerer Abhängigkeitsnamen) schlecht handhaben und überschreibt Duplikate stillschweigend.

Bewertungsmodelle Google Gemini 2.5 Flash

Warum diese Seite gewann

Antwort B ist überlegen, da sie eine deutlich robustere Eingabeverarbeitung und Handhabung von Randfällen wie doppelten Paketdefinitionen und fehlerhaften Abhängigkeitszeichenfolgen aufweist. Während beide Antworten die Kernlogik der Abhängigkeitsauflösung und Fehlerbehandlung korrekt implementieren, macht Bs verbesserte Robustheit sie für ein reales Szenario praktischer und vollständiger.

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