Resposta A: OpenAI GPT-5 mini
Resposta: def resolve(requirements, package_index): """ Resolver versões de pacotes dadas as dependências iniciais e um índice de pacotes. requirements: lista de strings de requisitos como "A>=1.2.0" ou "B" package_index: dict de pacote -> { version_str: [strings de requisitos de dependência] } Retorna: dict mapeando pacote -> string de versão resolvida Lança ValueError em caso de conflito com explicação. """ import copy import re OPS = ["==", "!=", ">=", "<=", ">", "<"] def parse_version(v): # Analisa versão semântica em tupla de inteiros (major, minor, pat...
Mostrar resposta completa ▼
Resposta: def resolve(requirements, package_index): """ Resolver versões de pacotes dadas as dependências iniciais e um índice de pacotes. requirements: lista de strings de requisitos como "A>=1.2.0" ou "B" package_index: dict de pacote -> { version_str: [strings de requisitos de dependência] } Retorna: dict mapeando pacote -> string de versão resolvida Lança ValueError em caso de conflito com explicação. """ import copy import re OPS = ["==", "!=", ">=", "<=", ">", "<"] def parse_version(v): # Analisa versão semântica em tupla de inteiros (major, minor, patch, ...) 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() # Encontrar operador, se 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 # Sem operador significa qualquer versão 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) onde op pode ser None return all(satisfies_one(ver_str, op, vreq) for (op, vreq) in constraints) # Construir dicionário inicial de restrições: pacote -> lista de (op, ver) constraints = {} def add_constraint(constraints_map, pkg, op, ver): if pkg not in constraints_map: constraints_map[pkg] = [] # Evitar restrições idênticas duplicadas if (op, ver) not in constraints_map[pkg]: constraints_map[pkg].append((op, ver)) # Inicializar a partir dos requisitos de topo for req in requirements: name, op, ver = parse_requirement(req) if name not in package_index: raise ValueError(f"Pacote '{name}' requerido, mas não encontrado no índice de pacotes") add_constraint(constraints, name, op, ver) # Helper para computar a lista de versões permitidas para um pacote sob suas restrições def allowed_versions(pkg, constraints_map): if pkg not in package_index: raise ValueError(f"Pacote '{pkg}' não encontrado no índice de pacotes") cons = constraints_map.get(pkg, []) versions = list(package_index[pkg].keys()) # Filtrar filtered = [v for v in versions if satisfies_all(v, cons)] # Ordenar em ordem decrescente por versão (mais recente primeiro) filtered.sort(key=version_cmp_key, reverse=True) return filtered # Busca por backtracking def search(resolved, constraints_map): # Se todo pacote com restrições estiver resolvido, terminamos to_resolve = [p for p in constraints_map.keys() if p not in resolved] if not to_resolve: return resolved # Escolher o pacote com menos candidatos para minimizar branching candidate_info = [] # lista de (pkg, candidatos) for pkg in to_resolve: try: cand = allowed_versions(pkg, constraints_map) except ValueError as e: # Pacote ausente raise if not cand: # Conflito: nenhuma versão satisfaz as restrições para este pacote # Construir string legível de restrições cons = constraints_map.get(pkg, []) cons_str = ", ".join([(op + v) if op else "any" for (op, v) in cons]) raise ValueError(f"Nenhuma versão do pacote '{pkg}' satisfaz as restrições: {cons_str}") candidate_info.append((pkg, cand)) # ordenar por número de candidatos ascendente candidate_info.sort(key=lambda x: len(x[1])) pkg, candidates = candidate_info[0] # Tentar cada candidato (já em ordem do mais recente primeiro) for ver in candidates: new_resolved = dict(resolved) new_resolved[pkg] = ver # Clonar restrições para o próximo nível new_constraints = copy.deepcopy(constraints_map) # Quando definimos pkg=ver, devemos garantir que as restrições existentes para pkg sejam satisfeitas if not satisfies_all(ver, new_constraints.get(pkg, [])): # Não deveria acontecer porque os candidatos foram filtrados, mas manter verificação continue # Adicionar suas dependências às restrições 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"'{pkg}=={ver}' requer o pacote ausente '{dep_name}'" break add_constraint(new_constraints, dep_name, dep_op, dep_ver) # Se dep já estiver resolvido, garantir consistência if dep_name in new_resolved: assigned = new_resolved[dep_name] if not satisfies_all(assigned, new_constraints.get(dep_name, [])): conflict = True conflict_msg = (f"Conflito: {pkg}=={ver} requer {dep_req}, " f"o que é incompatível com o já resolvido {dep_name}=={assigned}") break if conflict: # tentar próximo candidato continue # Também é possível que adicionar essas restrições faça com que algum outro pacote não resolvido # não tenha candidatos; detectaremos isso quando a recursão tentar computar allowed_versions e lançar. try: result = search(new_resolved, new_constraints) return result except ValueError as e: # tentar próximo candidato last_err = e continue # Se todos os candidatos falharem, lançar conflito. Tentar fornecer mensagem informativa. # Construir descrição de restrição para pkg cons = constraints_map.get(pkg, []) cons_str = ", ".join([(op + v) if op else "any" for (op, v) in cons]) raise ValueError(f"Impossível resolver o pacote '{pkg}' com restrições: {cons_str}") # Iniciar busca resolved = {} result = search(resolved, constraints) return result # Exemplo de uso (descomente para executar um teste rápido): # if __name__ == '__main__': # 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": [] # } # } # print(resolve(["A>=1.1.0"], index))
Resultado
Votos de vitoria
2 / 3
Pontuacao media
Pontuacao total
Comentario geral
Implementa um resolvedor de dependências de backtracking sólido que acumula restrições por pacote, seleciona as versões mais recentes que satisfazem e usa uma heurística de menor domínio para reduzir ramificações. Lida com dependências transitivas, pacotes ausentes e muitos conflitos com mensagens razoavelmente claras. As principais fraquezas são a análise de requisitos um tanto simplista (a detecção de operadores por pesquisa de subcadeia pode analisar incorretamente nomes incomuns) e a ausência de tratamento explícito de ciclos/memoização (embora ainda termine porque resolve cada pacote uma vez).
Ver detalhes da avaliacao ▼
Correcao
Peso 35%Resolve corretamente dependências transitivas por backtracking enquanto acumula todas as restrições por pacote e prefere as versões mais recentes ordenando os candidatos em ordem decrescente. Geralmente detecta restrições insatisfatóveis. Riscos menores: análise simplista de requisitos e ausência de poda/memoização explícita.
Completude
Peso 20%Cobre os operadores especificados, dependências transitivas, pacotes ausentes e requisitos vazios (retorna {}). Não implementa recursos avançados como memoização ou detecção explícita de ciclos, mas ainda evita loops infinitos resolvendo cada pacote uma vez.
Qualidade do codigo
Peso 20%Estrutura razoavelmente legível com funções auxiliares e escolha heurística do próximo pacote. Algumas importações desnecessárias (re não utilizado) e o uso de cópia profunda podem ser pesados; a construção da mensagem de erro tem pequenas arestas.
Valor pratico
Peso 15%Mais praticamente utilizável porque lida com restrições em evolução e pode encontrar soluções em casos que exigem backtracking em escolhas de pacotes anteriores. Ainda limitado em comparação com resolvedores de produção (sem memoização, análise simplista).
Seguimento de instrucoes
Peso 10%Corresponde à assinatura da função solicitada, retorna um dicionário de lockfile, prefere as versões mais recentes e levanta ValueError em conflitos com mensagens razoavelmente claras.
Pontuacao total
Comentario geral
A Resposta A fornece uma solução correta e bem estruturada usando um algoritmo de backtracking. Ela analisa corretamente os requisitos, lida com comparações de versão e prioriza as versões mais recentes. O tratamento de erros para conflitos e pacotes ausentes está presente. No entanto, o uso de `copy.deepcopy` para o `constraints_map` em cada chamada recursiva pode levar a uma sobrecarga de desempenho significativa para grafos de dependência complexos, limitando potencialmente sua escalabilidade prática. A função `parse_requirement` também é ligeiramente menos robusta do que uma abordagem baseada em regex.
Ver detalhes da avaliacao ▼
Correcao
Peso 35%A lógica principal para resolver dependências, lidar com comparações de versão e identificar conflitos está correta. Ela prioriza corretamente as versões mais recentes. O método `parse_requirement` é funcional, mas menos robusto do que uma abordagem baseada em regex.
Completude
Peso 20%A solução lida com todos os requisitos especificados, incluindo dependências transitivas, conflitos de versão e pacotes ausentes. Ela levanta corretamente `ValueError` para cenários irresolúveis. O mecanismo `deepcopy`, embora correto, pode limitar sua completude para grafos de dependência extremamente grandes e profundos devido ao desempenho.
Qualidade do codigo
Peso 20%O código é geralmente bem estruturado, com funções auxiliares claras e comentários. No entanto, o uso de `copy.deepcopy` para gerenciamento de estado é uma escolha de design significativa que afeta a eficiência. O `parse_requirement` poderia ser mais elegante.
Valor pratico
Peso 15%A solução fornece um resolvedor de dependências funcional. No entanto, as implicações de desempenho do `deepcopy` podem torná-lo menos prático para cenários do mundo real com árvores de dependência muito grandes ou complexas, onde a eficiência é crucial.
Seguimento de instrucoes
Peso 10%Todas as instruções são seguidas, incluindo a assinatura da função, tipo de retorno, tratamento de erros e manipulação de vários especificadores. O requisito de buscar um algoritmo eficiente é atendido, mas o `deepcopy` pode ser visto como um leve desvio da eficiência ideal para casos complexos.
Pontuacao total
Comentario geral
A Resposta A fornece um resolvedor de dependências de backtracking sólido com boa estrutura. Utiliza propagação de restrições mantendo um mapa de restrições, implementa a heurística MRV (mínimo de valores restantes) para ordenação de variáveis que melhora a eficiência, lida com pacotes ausentes e fornece mensagens de erro informativas. O código usa deepcopy para mapas de restrições, o que está correto, mas é ligeiramente custoso. Lida com dependências circulares implicitamente através do conjunto resolvido. O código é bem documentado com comentários e tem uma separação clara de responsabilidades. Um pequeno problema é que ele não lida explicitamente com dependências circulares com um conjunto de visitados, mas o dicionário resolvido evita loops infinitos na prática, pois um pacote uma vez resolvido não será resolvido novamente.
Ver detalhes da avaliacao ▼
Correcao
Peso 35%A Resposta A resolve corretamente o exemplo fornecido (A>=1.1.0 -> A=1.2.0, C=1.0.0, B=2.5.0) e lida com conflitos por backtracking. A abordagem de acumulação de restrições garante que todas as restrições sejam verificadas ao selecionar versões. Ela levanta corretamente ValueError para casos insolúveis e pacotes ausentes.
Completude
Peso 20%A Resposta A lida com pacotes ausentes, conflitos de versão, dependências transitivas e entradas vazias. Ela não lida explicitamente com dependências circulares com um conjunto de visitados, mas evita loops infinitos através do dicionário resolvido. Ela cobre todos os operadores especificados.
Qualidade do codigo
Peso 20%A Resposta A tem uma separação clara de responsabilidades com funções auxiliares bem nomeadas. A abordagem do mapa de restrições é elegante e a heurística MRV mostra sofisticação algorítmica. Os comentários são úteis. O uso de deepcopy está correto, mas poderia ser otimizado. O código é bem estruturado no geral.
Valor pratico
Peso 15%A heurística MRV da Resposta A e a abordagem de propagação de restrições teriam melhor desempenho em grafos de dependência do mundo real com muitos pacotes. O modelo de acumulação de restrições está mais próximo de como os resolvedores de dependência reais funcionam. O overhead do deepcopy pode ser uma preocupação para árvores de dependência muito grandes.
Seguimento de instrucoes
Peso 10%A Resposta A segue todas as instruções: retorna um dicionário mapeando nomes de pacotes para versões, levanta ValueError com mensagens claras, lida com todos os operadores especificados, visa as versões mais recentes (ordena decrescente) e lida com dependências transitivas.