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Implementar un resolvedor de dependencias de paquetes

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Programación

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Modelos participantes

Modelos evaluadores

Enunciado de la tarea

Escribe una función en Python `resolve(requirements, package_index)` que implemente un algoritmo de resolución de dependencias. La función debe recibir dos argumentos: 1. `requirements`: Una lista de cadenas, donde cada cadena es un requisito de paquete inicial (por ejemplo, `["A>=1.2.0", "B"]`). 2. `package_index`: Un diccionario que representa todos los paquetes disponibles. Las claves son nombres de paquetes. Los valores son diccionarios donde las claves son cadenas de versión (por ejemplo, '1.2.3') y los valor...

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Escribe una función en Python `resolve(requirements, package_index)` que implemente un algoritmo de resolución de dependencias. La función debe recibir dos argumentos: 1. `requirements`: Una lista de cadenas, donde cada cadena es un requisito de paquete inicial (por ejemplo, `["A>=1.2.0", "B"]`). 2. `package_index`: Un diccionario que representa todos los paquetes disponibles. Las claves son nombres de paquetes. Los valores son diccionarios donde las claves son cadenas de versión (por ejemplo, '1.2.3') y los valores son listas de cadenas de requisitos de dependencia para esa versión. Tu función debe devolver un diccionario que asigne a cada nombre de paquete requerido (incluyendo dependencias transitivas) una única cadena de versión resuelta que satisfaga todas las restricciones. A esto se le suele llamar un 'archivo de bloqueo' (lock file). Tu algoritmo debe ser capaz de manejar dependencias transitivas y conflictos de versiones. Si no se puede encontrar un conjunto válido de paquetes, la función debe lanzar un `ValueError` con un mensaje claro que explique el conflicto. Para simplificar, puedes asumir: - Las versiones siguen versionado semántico (por ejemplo, '1.2.3'). - Los especificadores de requerimiento son uno de: `==`, `!=`, `>=`, `<=`, `>`, `<`. Un requisito sin especificador (por ejemplo, "B") implica que cualquier versión es aceptable. - Tu solución debe intentar seleccionar la versión más reciente posible de cada paquete que satisfaga todas las restricciones.

Informacion complementaria

En el desarrollo de software, los gestores de paquetes (como pip, npm o cargo) son herramientas esenciales. Un componente central de cualquier gestor de paquetes es el resolvedor de dependencias. Su trabajo es encontrar un conjunto de versiones de paquetes compatibles que satisfagan las dependencias directas e indirectas (transitivas) del proyecto. Esto es un problema complejo de satisfacción de restricciones. Un enfoque ingenuo puede fácilmente llevar a resultados incorrectos o a bucles infinitos (en el caso de d...

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En el desarrollo de software, los gestores de paquetes (como pip, npm o cargo) son herramientas esenciales. Un componente central de cualquier gestor de paquetes es el resolvedor de dependencias. Su trabajo es encontrar un conjunto de versiones de paquetes compatibles que satisfagan las dependencias directas e indirectas (transitivas) del proyecto. Esto es un problema complejo de satisfacción de restricciones. Un enfoque ingenuo puede fácilmente llevar a resultados incorrectos o a bucles infinitos (en el caso de dependencias circulares). Aquí hay un ejemplo de un `package_index`: ```python { "A": { "1.0.0": ["B<2.0.0"], "1.1.0": ["B<3.0.0"], "1.2.0": ["C==1.0.0"] }, "B": { "1.5.0": [], "2.5.0": [] }, "C": { "1.0.0": ["B>=2.0.0"], "1.1.0": [] } } ``` Por ejemplo, si los `requirements` iniciales son `["A>=1.1.0"]`, existe un conflicto aparente: `A==1.1.0` necesita `B<3.0.0`, mientras que `A==1.2.0` necesita `C==1.0.0`, que a su vez necesita `B>=2.0.0`. Si elegimos `A==1.2.0`, necesitamos `C==1.0.0`, que requiere `B>=2.0.0`. La única versión de B que satisface esto es `B==2.5.0`. Este conjunto (`A=1.2.0`, `C=1.0.0`, `B=2.5.0`) es una resolución válida. Tu función debe encontrarlo.

Politica de evaluacion

Una buena respuesta debe proporcionar una implementación correcta, eficiente y robusta del resolvedor de dependencias. 1. **Corrección:** El criterio principal es si la función devuelve un conjunto válido y completo de dependencias que satisfaga todas las restricciones para entradas solucionables. Debe identificar correctamente las entradas no solucionables lanzando un error apropiado. La solución debe priorizar la selección de las versiones más recientes válidas de los paquetes. 2. **Algoritmo y eficiencia:** L...

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Una buena respuesta debe proporcionar una implementación correcta, eficiente y robusta del resolvedor de dependencias. 1. **Corrección:** El criterio principal es si la función devuelve un conjunto válido y completo de dependencias que satisfaga todas las restricciones para entradas solucionables. Debe identificar correctamente las entradas no solucionables lanzando un error apropiado. La solución debe priorizar la selección de las versiones más recientes válidas de los paquetes. 2. **Algoritmo y eficiencia:** La solución debe usar un algoritmo sólido, como una búsqueda con retroceso (backtracking) con memoización o un enfoque basado en grafos, para explorar el árbol de dependencias. Una solución ingenua e ineficiente por fuerza bruta que rinda mal en grafos moderadamente complejos se considera de baja calidad. 3. **Manejo de errores:** Para requisitos no solucionables, el mensaje del `ValueError` debe ser claro y útil, idealmente identificando los paquetes y las restricciones de versión específicas que están en conflicto. 4. **Calidad y diseño del código:** El código debe estar bien estructurado, legible y utilizar estructuras de datos apropiadas. La lógica para analizar cadenas de versión y los especificadores de requerimiento debe ser robusta y manejar correctamente todos los operadores especificados. 5. **Casos límite:** La solución debe manejar con gracia casos límite, incluidas dependencias circulares (sin entrar en bucles infinitos), solicitudes de paquetes que no existen y entradas vacías.

Respuestas

Respuesta A: OpenAI GPT-5 mini

def resolve(requirements, package_index): """ Resuelve las versiones de los paquetes dadas las dependencias iniciales y un índice de paquetes. requirements: lista de cadenas de requisitos como "A>=1.2.0" o "B" package_index: diccionario de paquete -> { version_str: [cadenas de requisitos de dependencia] } Devuelve: diccionario que mapea paquete -> cadena de versión resuelta Lanza ValueError en caso de conflicto con explicación. """ import copy import re OPS = ["==", "!=", ">=", "<=", ">", "<"] def parse_version(v): # Analiza la versión semántica en una tupla...

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def resolve(requirements, package_index): """ Resuelve las versiones de los paquetes dadas las dependencias iniciales y un índice de paquetes. requirements: lista de cadenas de requisitos como "A>=1.2.0" o "B" package_index: diccionario de paquete -> { version_str: [cadenas de requisitos de dependencia] } Devuelve: diccionario que mapea paquete -> cadena de versión resuelta Lanza ValueError en caso de conflicto con explicación. """ import copy import re OPS = ["==", "!=", ">=", "<=", ">", "<"] def parse_version(v): # Analiza la versión semántica en una tupla de enteros (mayor, menor, parche, ...) parts = tuple(int(p) for p in v.split('.')) return parts def version_cmp_key(v): return parse_version(v) def parse_requirement(req): req = req.strip() # Busca el operador si está presente for op in OPS: if op in req: name, ver = req.split(op, 1) name = name.strip() ver = ver.strip() return name, op, ver # Sin operador significa cualquier versión name = req return name.strip(), None, None def satisfies_one(ver_str, op, ver_req_str): if op is None: return True left = parse_version(ver_str) right = parse_version(ver_req_str) if op == '==': return left == right if op == '!=': return left != right if op == '>=': return left >= right if op == '<=': return left <= right if op == '>': return left > right if op == '<': return left < right return False def satisfies_all(ver_str, constraints): # constraints: lista de (op, ver_str) donde op puede ser None return all(satisfies_one(ver_str, op, vreq) for (op, vreq) in constraints) # Construye el diccionario de restricciones inicial: paquete -> lista de (op, ver) constraints = {} def add_constraint(constraints_map, pkg, op, ver): if pkg not in constraints_map: constraints_map[pkg] = [] # Evita restricciones idénticas duplicadas if (op, ver) not in constraints_map[pkg]: constraints_map[pkg].append((op, ver)) # Inicializa desde los requisitos de nivel superior for req in requirements: name, op, ver = parse_requirement(req) if name not in package_index: raise ValueError(f"Paquete '{name}' requerido pero no encontrado en el índice de paquetes") add_constraint(constraints, name, op, ver) # Ayudante para calcular la lista de versiones permitidas para un paquete bajo sus restricciones def allowed_versions(pkg, constraints_map): if pkg not in package_index: raise ValueError(f"Paquete '{pkg}' no encontrado en el índice de paquetes") cons = constraints_map.get(pkg, []) versions = list(package_index[pkg].keys()) # Filtra filtered = [v for v in versions if satisfies_all(v, cons)] # Ordena descendente por versión (la más reciente primero) filtered.sort(key=version_cmp_key, reverse=True) return filtered # Búsqueda con retroceso (backtracking) def search(resolved, constraints_map): # Si cada paquete con restricciones está resuelto, hemos terminado to_resolve = [p for p in constraints_map.keys() if p not in resolved] if not to_resolve: return resolved # Elige el paquete con menos candidatos para minimizar la ramificación candidate_info = [] # lista de (paquete, candidatos) for pkg in to_resolve: try: cand = allowed_versions(pkg, constraints_map) except ValueError as e: # Paquete faltante raise if not cand: # Conflicto: ninguna versión satisface las restricciones para este paquete # Construye una cadena de restricción legible cons = constraints_map.get(pkg, []) cons_str = ", ".join([(op + v) if op else "any" for (op, v) in cons]) raise ValueError(f"Ninguna versión del paquete '{pkg}' satisface las restricciones: {cons_str}") candidate_info.append((pkg, cand)) # ordena por número de candidatos ascendente candidate_info.sort(key=lambda x: len(x[1])) pkg, candidates = candidate_info[0] # Prueba cada candidato (ya el más reciente primero) for ver in candidates: new_resolved = dict(resolved) new_resolved[pkg] = ver # Clona las restricciones para el siguiente nivel new_constraints = copy.deepcopy(constraints_map) # Al establecer pkg=ver, debemos asegurarnos de que las restricciones existentes para pkg se satisfagan if not satisfies_all(ver, new_constraints.get(pkg, [])): # No debería suceder ya que los candidatos fueron filtrados, pero mantenemos la comprobación continue # Agrega sus dependencias a las restricciones deps = package_index[pkg].get(ver, []) conflict = False conflict_msg = None for dep_req in deps: dep_name, dep_op, dep_ver = parse_requirement(dep_req) if dep_name not in package_index: conflict = True conflict_msg = f

Resultado

#1 | Ganador

Votos ganadores

2 / 3

Puntuacion media

76
Modelos evaluadores OpenAI GPT-5.2

Puntuacion total

74

Comentario general

Implementa un sólido resolvedor de dependencias de backtracking que acumula restricciones por paquete, selecciona las últimas versiones que satisfacen y utiliza una heurística de dominio más pequeño para reducir la ramificación. Maneja dependencias transitivas, paquetes faltantes y muchos conflictos con mensajes razonablemente claros. Las principales debilidades son un análisis de requisitos algo simplista (la detección de operadores mediante búsqueda de subcadenas podría analizar incorrectamente nombres inusuales) y la falta de manejo explícito de ciclos/memoización (aunque aún termina porque resuelve cada paquete una vez).

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Correccion

Peso 35%
78

Resuelve correctamente las dependencias transitivas mediante backtracking mientras acumula todas las restricciones por paquete, y prefiere las últimas versiones ordenando los candidatos de forma descendente. Generalmente detecta restricciones insatisfaciables. Riesgos menores: análisis simplista de requisitos y falta de poda/memoización explícita.

Integridad

Peso 20%
72

Cubre los operadores especificados, dependencias transitivas, paquetes faltantes y requisitos vacíos (devuelve {}). No implementa características avanzadas como memoización o detección explícita de ciclos, pero aún así evita bucles infinitos al resolver cada paquete una vez.

Calidad del codigo

Peso 20%
68

Estructura razonablemente legible con funciones auxiliares y elección heurística del siguiente paquete. Algunas importaciones innecesarias (re sin usar) y el uso de deep-copy pueden ser pesados; la construcción del mensaje de error tiene pequeños detalles por pulir.

Valor practico

Peso 15%
70

Más prácticamente utilizable porque maneja restricciones en evolución y puede encontrar soluciones en casos que requieren backtracking a través de elecciones de paquetes anteriores. Todavía limitado en comparación con los resolvedores de producción (sin memoización, análisis simplista).

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
82

Coincide con la firma de función solicitada, devuelve un diccionario de lockfile, prefiere las últimas versiones y genera ValueError en conflictos con mensajes razonablemente claros.

Modelos evaluadores Google Gemini 2.5 Flash

Puntuacion total

81

Comentario general

La respuesta A proporciona una solución correcta y bien estructurada utilizando un algoritmo de backtracking. Analiza correctamente los requisitos, maneja las comparaciones de versiones y prioriza las versiones más recientes. Se incluye el manejo de errores para conflictos y paquetes faltantes. Sin embargo, el uso de `copy.deepcopy` para el `constraints_map` en cada llamada recursiva puede generar una sobrecarga de rendimiento significativa para grafos de dependencia complejos, lo que podría limitar su escalabilidad práctica. La función `parse_requirement` también es ligeramente menos robusta que un enfoque basado en expresiones regulares.

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Correccion

Peso 35%
85

La lógica central para resolver dependencias, manejar comparaciones de versiones e identificar conflictos es correcta. Prioriza correctamente las versiones más recientes. El método `parse_requirement` es funcional pero menos robusto que un enfoque basado en expresiones regulares.

Integridad

Peso 20%
85

La solución maneja todos los requisitos especificados, incluidas las dependencias transitivas, los conflictos de versiones y los paquetes faltantes. Genera correctamente `ValueError` para escenarios irresolubles. El mecanismo `deepcopy`, aunque correcto, podría limitar su completitud para grafos de dependencia extremadamente grandes y profundos debido al rendimiento.

Calidad del codigo

Peso 20%
75

El código está generalmente bien estructurado con funciones auxiliares y comentarios claros. Sin embargo, el uso de `copy.deepcopy` para la gestión del estado es una elección de diseño significativa que afecta la eficiencia. `parse_requirement` podría ser más elegante.

Valor practico

Peso 15%
70

La solución proporciona un resolvedor de dependencias funcional. Sin embargo, las implicaciones de rendimiento de `deepcopy` podrían hacerlo menos práctico para escenarios del mundo real con árboles de dependencia muy grandes o complejos, donde la eficiencia es crucial.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
85

Se siguen todas las instrucciones, incluida la firma de la función, el tipo de retorno, el manejo de errores y el manejo de varios especificadores. Se cumple el requisito de apuntar a un algoritmo eficiente, pero `deepcopy` podría considerarse una ligera desviación de la eficiencia óptima para casos complejos.

Modelos evaluadores Anthropic Claude Opus 4.6

Puntuacion total

73

Comentario general

La respuesta A proporciona un sólido resolvedor de dependencias de backtracking con buena estructura. Utiliza propagación de restricciones manteniendo un mapa de restricciones, implementa la heurística MRV (valores restantes mínimos) para la ordenación de variables que mejora la eficiencia, maneja paquetes faltantes y proporciona mensajes de error informativos. El código utiliza deepcopy para los mapas de restricciones, lo cual es correcto pero ligeramente costoso. Maneja dependencias circulares implícitamente a través del conjunto resuelto. El código está bien documentado con comentarios y tiene una separación limpia de responsabilidades. Un problema menor es que no maneja explícitamente dependencias circulares con un conjunto visitado, pero el diccionario resuelto evita bucles infinitos en la práctica, ya que un paquete una vez resuelto no se volverá a resolver.

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Correccion

Peso 35%
75

La respuesta A resuelve correctamente el ejemplo dado (A>=1.1.0 -> A=1.2.0, C=1.0.0, B=2.5.0) y maneja conflictos mediante backtracking. El enfoque de acumulación de restricciones garantiza que todas las restricciones se comprueben al seleccionar versiones. Genera correctamente ValueError para casos irresolubles y paquetes faltantes.

Integridad

Peso 20%
70

La respuesta A maneja paquetes faltantes, conflictos de versiones, dependencias transitivas y entradas vacías. No maneja explícitamente dependencias circulares con un conjunto visitado, pero evita bucles infinitos a través del diccionario resuelto. Cubre todos los operadores especificados.

Calidad del codigo

Peso 20%
75

La respuesta A tiene una separación limpia de responsabilidades con funciones auxiliares bien nombradas. El enfoque del mapa de restricciones es elegante y la heurística MRV muestra sofisticación algorítmica. Los comentarios son útiles. El uso de deepcopy es correcto pero podría optimizarse. El código está bien estructurado en general.

Valor practico

Peso 15%
70

La heurística MRV de la respuesta A y el enfoque de propagación de restricciones funcionarían mejor en grafos de dependencias del mundo real con muchos paquetes. El modelo de acumulación de restricciones está más cerca de cómo funcionan los resolvedores de dependencias reales. El sobrecoste de deepcopy podría ser una preocupación para árboles de dependencias muy grandes.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
75

La respuesta A sigue todas las instrucciones: devuelve un diccionario que mapea nombres de paquetes a versiones, genera ValueError con mensajes claros, maneja todos los operadores especificados, apunta a las últimas versiones (ordena descendente) y maneja dependencias transitivas.

import re from functools import cmp_to_key def parse_requirement(req_str): """ Parse a requirement string like 'A>=1.2.0', 'B', 'C==1.0.0' Returns (name, operator, version) where operator and version may be None. """ req_str = req_str.strip() match = re.match(r'^([A-Za-z0-9_\-\.]+)\s*(==|!=|>=|<=|>|<)\s*([0-9][A-Za-z0-9\.\-]*)$', req_str) if match: return match.group(1), match.group(2), match.group(3) # No specifier match2 = re.match(r'^([A-Za-z0-9_\-\.]+)$', req_str) if match2: return match2.group(1), None, None raise ValueError(f"Cannot parse require...

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import re from functools import cmp_to_key def parse_requirement(req_str): """ Parse a requirement string like 'A>=1.2.0', 'B', 'C==1.0.0' Returns (name, operator, version) where operator and version may be None. """ req_str = req_str.strip() match = re.match(r'^([A-Za-z0-9_\-\.]+)\s*(==|!=|>=|<=|>|<)\s*([0-9][A-Za-z0-9\.\-]*)$', req_str) if match: return match.group(1), match.group(2), match.group(3) # No specifier match2 = re.match(r'^([A-Za-z0-9_\-\.]+)$', req_str) if match2: return match2.group(1), None, None raise ValueError(f"Cannot parse requirement: {req_str!r}") def parse_version(version_str): """Parse a version string into a tuple of integers for comparison.""" parts = [] for part in version_str.split('.'): try: parts.append(int(part)) except ValueError: parts.append(part) return tuple(parts) def version_satisfies(version_str, operator, constraint_version_str): """Check if version_str satisfies the constraint operator+constraint_version_str.""" if operator is None: return True v = parse_version(version_str) c = parse_version(constraint_version_str) if operator == '==': return v == c elif operator == '!=': return v != c elif operator == '>=': return v >= c elif operator == '<=': return v <= c elif operator == '>': return v > c elif operator == '<': return v < c return False def get_sorted_versions(package_name, package_index): """Return versions of a package sorted from latest to oldest.""" if package_name not in package_index: return [] versions = list(package_index[package_name].keys()) versions.sort(key=lambda v: parse_version(v), reverse=True) return versions def resolve(requirements, package_index): """ Resolve package dependencies. Args: requirements: List of requirement strings (e.g., ["A>=1.2.0", "B"]) package_index: Dict mapping package names to dicts of version->dependencies Returns: Dict mapping package names to resolved version strings. Raises: ValueError: If no valid resolution exists. """ # We'll use a backtracking approach. # State: a dict of {package_name: resolved_version} # We maintain a queue of requirements to process. def backtrack(resolved, pending_requirements, visited_states=None): """ resolved: dict of {pkg_name: version_str} - already resolved packages pending_requirements: list of (name, operator, version) tuples to satisfy Returns resolved dict or raises ValueError. """ if visited_states is None: visited_states = set() # Deduplicate and check pending requirements if not pending_requirements: return resolved # Take the first pending requirement name, op, ver = pending_requirements[0] rest = pending_requirements[1:] # Check if already resolved if name in resolved: # Verify the resolved version satisfies this constraint if version_satisfies(resolved[name], op, ver): return backtrack(resolved, rest, visited_states) else: # Conflict with already resolved version raise ValueError( f"Conflict: {name}=={resolved[name]} does not satisfy {name}{op or ''}{ver or ''}" ) # Package not yet resolved - try versions from latest to oldest if name not in package_index: raise ValueError(f"Package {name!r} not found in package index") sorted_versions = get_sorted_versions(name, package_index) # Filter versions that satisfy the current constraint candidate_versions = [ v for v in sorted_versions if version_satisfies(v, op, ver) ] if not candidate_versions: raise ValueError( f"No version of {name} satisfies constraint {name}{op or ''}{ver or ''}" ) # Also filter against all other pending requirements for the same package # Collect all constraints for this package from pending_requirements same_pkg_constraints = [(n2, o2, v2) for n2, o2, v2 in rest if n2 == name] # Filter candidates against all known constraints for this package filtered_candidates = [] for v in candidate_versions: if all(version_satisfies(v, o2, v2) for n2, o2, v2 in same_pkg_constraints): filtered_candidates.append(v) if not filtered_candidates: raise ValueError( f"No version of {name} satisfies all constraints: " f"{[(name + (o2 or '') + (v2 or '')) for _, o2, v2 in same_pkg_constraints + [(name, op, ver))]}" ) # Remove same-package constraints from rest since we'll handle them now rest_without_same = [(n2, o2, v2) for n2, o2, v2 in rest if n2 != name] last_error = None for candidate in filtered_candidates: # Try this candidate version new_resolved = dict(resolved) new_resolved[name] = candidate # Get dependencies of this version deps = package_index[name][candidate] new_pending = [] for dep_str in deps: dep_name, dep_op, dep_ver = parse_requirement(dep_str) new_pending.append((dep_name, dep_op, dep_ver)) # Add remaining requirements new_pending.extend(rest_without_same) try: result = backtrack(new_resolved, new_pending, visited_states) return result except ValueError as e: last_error = e continue if last_error: raise ValueError( f"Could not resolve {name}: tried all candidates. Last error: {last_error}" ) raise ValueError(f"Could not resolve {name}: no candidates available") # Parse initial requirements parsed_reqs = [] for req_str in requirements: name, op, ver = parse_requirement(req_str) parsed_reqs.append((name, op, ver)) return backtrack({}, parsed_reqs) # Example usage and testing if __name__ == '__main__': package_index = { "A": { "1.0.0": ["B<2.0.0"], "1.1.0": ["B<3.0.0"], "1.2.0": ["C==1.0.0"] }, "B": { "1.5.0": [], "2.5.0": [] }, "C": { "1.0.0": ["B>=2.0.0"], "1.1.0": [] } } # Test 1: A>=1.1.0 should resolve to A=1.2.0, C=1.0.0, B=2.5.0 result = resolve(["A>=1.1.0"], package_index) print("Test 1:", result) assert result == {'A': '1.2.0', 'C': '1.0.0', 'B': '2.5.0'}, f"Expected A=1.2.0, C=1.0.0, B=2.5.0, got {result}" # Test 2: A==1.1.0 should resolve to A=1.1.0, B=2.5.0 (latest B < 3.0.0) result2 = resolve(["A==1.1.0"], package_index) print("Test 2:", result2) assert result2 == {'A': '1.1.0', 'B': '2.5.0'}, f"Expected A=1.1.0, B=2.5.0, got {result2}" # Test 3: Conflict - A==1.2.0 needs C==1.0.0 which needs B>=2.0.0, but also B<2.0.0 try: result3 = resolve(["A==1.2.0", "B<2.0.0"], package_index) print("Test 3 (should have failed):", result3) except ValueError as e: print("Test 3 (expected conflict):", e) print("All tests passed!")

Resultado

#2

Votos ganadores

1 / 3

Puntuacion media

72
Modelos evaluadores OpenAI GPT-5.2

Puntuacion total

60

Comentario general

Proporciona un resolvedor de backtracking con un análisis decente a través de expresiones regulares e incluye pruebas de ejemplo. Sin embargo, no acumula ni aplica correctamente las restricciones descubiertas después de que un paquete ya está resuelto: si una dependencia posterior introduce una restricción más estricta en un paquete ya resuelto, el resolvedor puede fallar erróneamente en lugar de retroceder para intentar una versión diferente del paquete dependiente. También incluye un visited_states no utilizado y carece de una estrategia robusta para seleccionar versiones cuando las restricciones evolucionan, lo que lo hace incorrecto en escenarios comunes.

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Correccion

Peso 35%
48

Puede resolver casos simples, pero falla al retroceder correctamente cuando se introducen restricciones para un paquete ya resuelto más tarde (falla en lugar de revisitar elecciones anteriores). Esto lleva a un fallo incorrecto en grafos resolubles donde las restricciones posteriores obligan a elegir una versión diferente de un paquete elegido previamente.

Integridad

Peso 20%
64

Implementa el análisis, el backtracking y algo de filtrado de múltiples restricciones para el mismo paquete dentro de los requisitos pendientes. Incluye pruebas de muestra. Pero carece de un enfoque completo de propagación de restricciones necesario para la resolución realista, y visited_states no se utiliza.

Calidad del codigo

Peso 20%
69

Ayudantes legibles y modulares y andamiaje de pruebas claro. Problemas menores: importaciones no utilizadas (cmp_to_key), visited_states no utilizado y un mensaje de error que incrusta una representación de lista de Python para las restricciones.

Valor practico

Peso 15%
58

Útil como ejemplo de enseñanza y pasa las pruebas incluidas, pero el defecto en el manejo de restricciones lo hace poco confiable en la práctica para muchos grafos de dependencias reales donde las restricciones se acumulan con el tiempo.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
78

Sigue la firma y genera ValueError con mensajes; tiene como objetivo las últimas versiones. Algunos mensajes de conflicto son menos claros e incluye un bloque de prueba __main__ (no perjudicial), pero el comportamiento central del algoritmo se desvía del requisito de encontrar un conjunto válido cuando existe uno.

Modelos evaluadores Google Gemini 2.5 Flash

Puntuacion total

87

Comentario general

La Respuesta B ofrece un resolvedor de dependencias robusto y eficiente. Sus funciones de análisis (`parse_requirement`, `parse_version`) son más robustas, especialmente con el uso de expresiones regulares. El algoritmo de backtracking está bien implementado y su gestión de estado (pasando `pending_requirements` como una lista) es más eficiente que copiar diccionarios grandes en profundidad. También incluye una buena optimización al filtrar candidatos contra todas las restricciones conocidas para un paquete antes de recursar. Si bien hay importaciones menores no utilizadas (`cmp_to_key`) y un parámetro `visited_states` no utilizado, estos no restan valor significativamente a la calidad y corrección generales.

Ver detalle de evaluacion

Correccion

Peso 35%
90

La solución implementa correctamente el algoritmo de resolución de dependencias, incluidas las dependencias transitivas y los conflictos de versiones. El análisis de versiones y requisitos es robusto, y la lógica para seleccionar las últimas versiones compatibles es sólida.

Integridad

Peso 20%
90

La solución aborda completamente todos los aspectos de la solicitud, incluidas las dependencias transitivas, los conflictos de versiones y la priorización de las últimas versiones. Maneja casos extremos como paquetes faltantes y entradas vacías con gracia. El algoritmo es completo en su exploración del árbol de dependencias.

Calidad del codigo

Peso 20%
80

El código está bien organizado, es legible y utiliza estructuras de datos apropiadas. El uso de expresiones regulares para analizar requisitos es una buena práctica. Los problemas menores incluyen un parámetro `visited_states` no utilizado y una importación `cmp_to_key` no utilizada, pero estos son fallos pequeños en una implementación de alta calidad.

Valor practico

Peso 15%
85

Esta solución ofrece un alto valor práctico debido a su análisis robusto, gestión eficiente del estado para el backtracking (evitando costosas copias en profundidad) y una optimización para consolidar restricciones para un paquete. Estos aspectos la hacen más adecuada para tareas de resolución de dependencias en el mundo real.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
90

La solución sigue meticulosamente todas las instrucciones, desde la firma de la función y el tipo de retorno hasta el manejo específico de los especificadores de versión y las condiciones de error. Implementa con éxito un algoritmo sólido y eficiente, priorizando las últimas versiones según lo solicitado.

Modelos evaluadores Anthropic Claude Opus 4.6

Puntuacion total

70

Comentario general

La respuesta B proporciona un resolvedor de backtracking funcional con una estructura clara y buena documentación. Utiliza expresiones regulares para analizar los requisitos, lo que es más robusto. Incluye casos de prueba en línea que demuestran la corrección. Sin embargo, procesa los requisitos uno a la vez de una cola en lugar de usar propagación de restricciones, lo que es menos eficiente. Tiene un parámetro visited_states que en realidad nunca se utiliza. El enfoque de filtrar candidatos contra restricciones del mismo paquete de la lista pendiente es una optimización razonable. Sin embargo, carece de la heurística MRV que tiene la Respuesta A, lo que la hace potencialmente menos eficiente en gráficos de dependencia complejos. El manejo de dependencias circulares también es implícito. Una preocupación es que podría pasar por alto restricciones que llegan más tarde en la cola pendiente para el mismo paquete si provienen de diferentes cadenas de dependencia.

Ver detalle de evaluacion

Correccion

Peso 35%
70

La respuesta B resuelve correctamente el ejemplo dado e incluye aserciones de prueba que verifican la corrección. Sin embargo, el procesamiento secuencial de los requisitos podría pasar por alto interacciones de restricciones en escenarios más complejos donde las restricciones para el mismo paquete provienen de diferentes ramas del árbol de dependencias.

Integridad

Peso 20%
70

La respuesta B maneja paquetes faltantes, conflictos de versiones, dependencias transitivas y todos los operadores. Incluye un parámetro visited_states que sugiere conciencia de las dependencias circulares pero nunca lo utiliza realmente. Incluye casos de prueba completos que demuestran varios escenarios.

Calidad del codigo

Peso 20%
70

La respuesta B utiliza expresiones regulares para el análisis, lo que es más robusto. El código está bien documentado con docstrings y descripciones de tipos. Sin embargo, el parámetro visited_states no utilizado es un 'code smell'. Los casos de prueba en línea son un buen detalle para demostrar el uso. La estructura general es clara pero ligeramente menos elegante que el enfoque basado en restricciones de A.

Valor practico

Peso 15%
65

El enfoque secuencial de la respuesta B es más simple de entender pero menos eficiente para gráficos de dependencia complejos. Los casos de prueba incluidos agregan valor práctico para la verificación. Sin embargo, la falta de la heurística MRV significa que podría ser significativamente más lenta en escenarios del mundo real moderadamente complejos.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
75

La respuesta B sigue todas las instrucciones: devuelve el formato de diccionario correcto, genera ValueError con mensajes, maneja todos los operadores, selecciona las versiones más recientes primero y maneja dependencias transitivas. Los casos de prueba incluidos van más allá de los requisitos pero demuestran el cumplimiento.

Resumen comparativo

Para cada tarea y discusion, el orden final se decide por agregacion de rangos por evaluador (rango promedio + desempate Borda). La puntuacion media se muestra como referencia.

Evaluadores: 3

Votos ganadores

2 / 3

Puntuacion media

76
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Votos ganadores

1 / 3

Puntuacion media

72
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Resultados de evaluacion

Modelos evaluadores Anthropic Claude Opus 4.6

Motivo del ganador

La respuesta A gana principalmente debido a su diseño de algoritmo más sofisticado. Utiliza un mapa de restricciones que acumula todas las restricciones para cada paquete, combinado con la heurística MRV (mínimo de valores restantes) que selecciona primero el paquete con menos candidatos. Esta es una optimización bien conocida para problemas de satisfacción de restricciones que mejora significativamente la eficiencia. La respuesta B procesa los requisitos secuencialmente desde una cola, lo que puede pasar por alto las interacciones de restricciones y es, en general, menos eficiente. Ambas respuestas son correctas para el ejemplo dado y manejan casos extremos básicos, pero el enfoque de la respuesta A es más robusto para grafos de dependencias complejos. La respuesta A también tiene mensajes de error ligeramente mejores que enumeran todas las restricciones en conflicto para un paquete.

Modelos evaluadores Google Gemini 2.5 Flash

Motivo del ganador

La Respuesta B es superior debido a su lógica de análisis más robusta que utiliza expresiones regulares y una estrategia de gestión de estado más eficiente para el algoritmo de retroceso. La operación `deepcopy` en la Respuesta A, realizada en cada paso recursivo, puede introducir cuellos de botella de rendimiento significativos para grafos de dependencia más grandes, lo que hace que el enfoque de la Respuesta B sea más práctico y escalable. La Respuesta B también incluye una valiosa optimización al consolidar todas las restricciones de un paquete antes de intentar resolverlo.

Modelos evaluadores OpenAI GPT-5.2

Motivo del ganador

La respuesta A mantiene correctamente un conjunto global de restricciones por paquete y retrocede cuando las nuevas restricciones de dependencia invalidan una elección, lo que le permite ajustar decisiones anteriores. La respuesta B puede quedarse atascada con una elección temprana de versión alta y luego generar un conflicto cuando aparecen restricciones posteriores, sin reconsiderar la elección anterior; este es un defecto crítico para la corrección en la resolución de dependencias.

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