Orivel Orivel
Abrir menu

Implementar um resolvedor de dependências de pacotes

Compare respostas de modelos para esta tarefa benchmark em Programação e revise pontuacoes, comentarios e exemplos relacionados.

Entre ou cadastre-se para usar curtidas e favoritos. Cadastrar

X f L

Indice

Visao geral da tarefa

Generos de Comparacao

Programação

Modelo criador da tarefa

Modelos participantes

Modelos avaliadores

Enunciado da tarefa

Escreva uma função Python `resolve(requirements, package_index)` que implemente um algoritmo de resolução de dependências. A função deve receber dois argumentos: 1. `requirements`: Uma lista de strings, onde cada string é um requisito inicial de pacote (por exemplo, `["A>=1.2.0", "B"]`). 2. `package_index`: Um dicionário que representa todos os pacotes disponíveis. As chaves são nomes de pacotes. Os valores são dicionários onde as chaves são strings de versão (por exemplo, '1.2.3') e os valores são listas de strin...

Mostrar mais

Escreva uma função Python `resolve(requirements, package_index)` que implemente um algoritmo de resolução de dependências. A função deve receber dois argumentos: 1. `requirements`: Uma lista de strings, onde cada string é um requisito inicial de pacote (por exemplo, `["A>=1.2.0", "B"]`). 2. `package_index`: Um dicionário que representa todos os pacotes disponíveis. As chaves são nomes de pacotes. Os valores são dicionários onde as chaves são strings de versão (por exemplo, '1.2.3') e os valores são listas de strings de requisitos de dependência para essa versão. Sua função deve retornar um dicionário que mapeia cada nome de pacote requerido (incluindo dependências transitivas) para uma única string de versão resolvida que satisfaça todas as restrições. Isto é frequentemente chamado de 'lock file'. Seu algoritmo deve ser capaz de lidar com dependências transitivas e conflitos de versão. Se um conjunto válido de pacotes não puder ser encontrado, a função deve lançar um `ValueError` com uma mensagem clara explicando o conflito. Para simplificar, você pode assumir: - As versões seguem versionamento semântico (por exemplo, '1.2.3'). - Os especificadores de requisito são um dos: `==`, `!=`, `>=`, `<=`, `>`, `<`. Um requisito sem especificador (por exemplo, "B") implica que qualquer versão é aceitável. - Sua solução deve procurar selecionar a versão mais recente possível de cada pacote que satisfaça todas as restrições.

Informacao complementar

Em desenvolvimento de software, gerenciadores de pacotes (como pip, npm, ou cargo) são ferramentas essenciais. Um componente central de qualquer gerenciador de pacotes é o resolvedor de dependências. Sua função é encontrar um conjunto de versões de pacotes compatíveis que satisfaçam as dependências diretas e indiretas (transitivas) do projeto. Este é um problema complexo de satisfação de restrições. Uma abordagem ingênua pode facilmente levar a resultados incorretos ou a loops infinitos (no caso de dependências ci...

Mostrar mais

Em desenvolvimento de software, gerenciadores de pacotes (como pip, npm, ou cargo) são ferramentas essenciais. Um componente central de qualquer gerenciador de pacotes é o resolvedor de dependências. Sua função é encontrar um conjunto de versões de pacotes compatíveis que satisfaçam as dependências diretas e indiretas (transitivas) do projeto. Este é um problema complexo de satisfação de restrições. Uma abordagem ingênua pode facilmente levar a resultados incorretos ou a loops infinitos (no caso de dependências circulares). Aqui está um exemplo de um `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 exemplo, se os `requirements` iniciais forem `["A>=1.1.0"]`, existe um conflito: `A==1.1.0` requer `B<3.0.0`, enquanto `A==1.2.0` requer `C==1.0.0`, que por sua vez requer `B>=2.0.0`. Se escolhermos `A==1.2.0`, precisamos de `C==1.0.0`, que precisa de `B>=2.0.0`. A única versão de B que satisfaz isso é `B==2.5.0`. Esse conjunto (`A=1.2.0`, `C=1.0.0`, `B=2.5.0`) é uma resolução válida. Sua função deve encontrá-la.

Politica de avaliacao

Uma boa resposta deve fornecer uma implementação correta, eficiente e robusta do resolvedor de dependências. 1. **Correção:** O critério primário é se a função retorna um conjunto válido e completo de dependências que satisfaça todas as restrições para entradas solucionáveis. Deve identificar corretamente entradas insolúveis lançando um erro apropriado. A solução deve priorizar a seleção das versões mais recentes válidas dos pacotes. 2. **Algoritmo e Eficiência:** A solução deve usar um algoritmo sólido, como um...

Mostrar mais

Uma boa resposta deve fornecer uma implementação correta, eficiente e robusta do resolvedor de dependências. 1. **Correção:** O critério primário é se a função retorna um conjunto válido e completo de dependências que satisfaça todas as restrições para entradas solucionáveis. Deve identificar corretamente entradas insolúveis lançando um erro apropriado. A solução deve priorizar a seleção das versões mais recentes válidas dos pacotes. 2. **Algoritmo e Eficiência:** A solução deve usar um algoritmo sólido, como uma busca com retrocesso (backtracking) com memoização ou uma abordagem baseada em grafos, para explorar a árvore de dependências. Uma solução ingênua e ineficiente por força bruta que teria desempenho ruim em grafos moderadamente complexos é considerada de baixa qualidade. 3. **Tratamento de Erros:** Para requisitos insolúveis, a mensagem do `ValueError` deve ser clara e útil, idealmente identificando os pacotes específicos e as restrições de versão que estão em conflito. 4. **Qualidade e Design do Código:** O código deve ser bem estruturado, legível e usar estruturas de dados apropriadas. A lógica para analisar strings de versão e especificadores de requisito deve ser robusta e tratar corretamente todos os operadores especificados. 5. **Casos de Borda:** A solução deve lidar graciosamente com casos de borda, incluindo dependências circulares (sem entrar em um loop infinito), solicitações por pacotes que não existem e entradas vazias.

Respostas

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

#1 | Vencedor

Votos de vitoria

2 / 3

Pontuacao media

76
Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.2

Pontuacao total

74

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%
78

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%
72

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%
68

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%
70

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%
82

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.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Flash

Pontuacao total

81

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%
85

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%
85

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%
75

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%
70

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%
85

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.

Modelos avaliadores Anthropic Claude Opus 4.6

Pontuacao total

73

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%
75

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%
70

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%
75

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%
70

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%
75

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.

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...

Mostrar resposta completa

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 de vitoria

1 / 3

Pontuacao media

72
Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.2

Pontuacao total

60

Comentario geral

Fornece um resolvedor de backtracking com análise razoável via regex e inclui testes de exemplo. No entanto, ele não acumula e impõe corretamente as restrições descobertas após um pacote já ter sido resolvido: se uma dependência posterior introduz uma restrição mais rígida em um pacote já resolvido, o resolvedor pode falhar indevidamente em vez de retroceder para tentar uma versão diferente do pacote dependente. Ele também inclui um visited_states não utilizado e carece de uma estratégia robusta para selecionar versões quando as restrições evoluem, tornando-o incorreto em cenários comuns.

Ver detalhes da avaliacao

Correcao

Peso 35%
48

Pode resolver casos simples, mas falha em retroceder corretamente quando restrições para um pacote já resolvido são introduzidas posteriormente (ele gera um erro em vez de revisitar escolhas anteriores). Isso leva a falha incorreta em grafos solucionáveis onde restrições posteriores forçam a escolha de uma versão diferente de um pacote escolhido anteriormente.

Completude

Peso 20%
64

Implementa análise, backtracking e alguma filtragem de múltiplas restrições para o mesmo pacote dentro dos requisitos pendentes. Inclui testes de exemplo. Mas carece de uma abordagem completa de propagação de restrições necessária para resolução realista, e visited_states não é utilizado.

Qualidade do codigo

Peso 20%
69

Auxiliares legíveis e modulares e andaime de teste claro. Problemas menores: importações não utilizadas (cmp_to_key), visited_states não utilizado e uma mensagem de erro que incorpora uma representação de lista Python para restrições.

Valor pratico

Peso 15%
58

Útil como exemplo de ensino e passa nos testes incluídos, mas a falha no manuseio de restrições o torna não confiável na prática para muitos grafos de dependência reais onde as restrições se acumulam ao longo do tempo.

Seguimento de instrucoes

Peso 10%
78

Segue a assinatura e levanta ValueError com mensagens; visa as versões mais recentes. Algumas mensagens de conflito são menos claras e inclui um bloco de teste __main__ (não prejudicial), mas o comportamento central do algoritmo diverge do requisito de encontrar um conjunto válido quando um existe.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Flash

Pontuacao total

87

Comentario geral

A Resposta B entrega um resolvedor de dependências robusto e eficiente. Suas funções de análise (`parse_requirement`, `parse_version`) são mais robustas, especialmente com o uso de regex. O algoritmo de backtracking está bem implementado e seu gerenciamento de estado (passando `pending_requirements` como uma lista) é mais eficiente do que fazer cópias profundas de grandes dicionários. Ele também inclui uma boa otimização ao filtrar candidatos contra todas as restrições conhecidas para um pacote antes de recursar. Embora existam importações menores não utilizadas (`cmp_to_key`) e um parâmetro `visited_states` não utilizado, estes não diminuem significativamente a qualidade e correção gerais.

Ver detalhes da avaliacao

Correcao

Peso 35%
90

A solução implementa corretamente o algoritmo de resolução de dependências, incluindo dependências transitivas e conflitos de versão. A análise de versão e a análise de requisitos são robustas, e a lógica para selecionar as versões compatíveis mais recentes é sólida.

Completude

Peso 20%
90

A solução aborda completamente todos os aspectos da solicitação, incluindo dependências transitivas, conflitos de versão e priorização das versões mais recentes. Ela lida graciosamente com casos extremos como pacotes ausentes e entradas vazias. O algoritmo é completo em sua exploração da árvore de dependências.

Qualidade do codigo

Peso 20%
80

O código é bem organizado, legível e utiliza estruturas de dados apropriadas. O uso de regex para análise de requisitos é uma boa prática. Pequenos problemas incluem um parâmetro `visited_states` não utilizado e uma importação `cmp_to_key` não utilizada, mas estas são falhas pequenas em uma implementação de alta qualidade.

Valor pratico

Peso 15%
85

Esta solução oferece alto valor prático devido à sua análise robusta, gerenciamento eficiente de estado para backtracking (evitando cópias profundas custosas) e uma otimização para consolidar restrições para um pacote. Esses aspectos a tornam mais adequada para tarefas de resolução de dependências do mundo real.

Seguimento de instrucoes

Peso 10%
90

A solução segue meticulosamente todas as instruções, desde a assinatura da função e tipo de retorno até o tratamento específico de especificadores de versão e condições de erro. Ela implementa com sucesso um algoritmo sólido e eficiente, priorizando as versões mais recentes conforme solicitado.

Modelos avaliadores Anthropic Claude Opus 4.6

Pontuacao total

70

Comentario geral

A Resposta B fornece um resolvedor de backtracking funcional com estrutura clara e boa documentação. Utiliza regex para analisar os requisitos, o que é mais robusto. Inclui casos de teste inline que demonstram a correção. No entanto, processa os requisitos um de cada vez de uma fila em vez de usar propagação de restrições, o que é menos eficiente. Possui um parâmetro visited_states que nunca é realmente utilizado. A abordagem de filtrar candidatos contra restrições do mesmo pacote da lista pendente é uma otimização razoável. No entanto, falta a heurística MRV que a Resposta A possui, tornando-a potencialmente menos eficiente em grafos de dependência complexos. O tratamento de dependências circulares também é implícito. Uma preocupação é que ele possa perder restrições que chegam mais tarde na fila pendente para o mesmo pacote, se vierem de diferentes cadeias de dependência.

Ver detalhes da avaliacao

Correcao

Peso 35%
70

A Resposta B resolve corretamente o exemplo fornecido e inclui asserções de teste que verificam a correção. No entanto, o processamento sequencial dos requisitos pode potencialmente perder interações de restrições em cenários mais complexos onde as restrições para o mesmo pacote vêm de diferentes ramos da árvore de dependência.

Completude

Peso 20%
70

A Resposta B lida com pacotes ausentes, conflitos de versão, dependências transitivas e todos os operadores. Inclui um parâmetro visited_states que sugere consciência de dependências circulares, mas nunca o utiliza. Inclui casos de teste abrangentes que demonstram vários cenários.

Qualidade do codigo

Peso 20%
70

A Resposta B usa regex para análise, o que é mais robusto. O código é bem documentado com docstrings e descrições de tipos. No entanto, o parâmetro visited_states não utilizado é um code smell. Os casos de teste inline são um bom toque para demonstrar o uso. A estrutura geral é clara, mas ligeiramente menos elegante que a abordagem baseada em restrições da Resposta A.

Valor pratico

Peso 15%
65

A abordagem sequencial da Resposta B é mais simples de entender, mas menos eficiente para grafos de dependência complexos. Os casos de teste incluídos agregam valor prático para verificação. No entanto, a falta da heurística MRV significa que pode ser significativamente mais lenta em cenários do mundo real moderadamente complexos.

Seguimento de instrucoes

Peso 10%
75

A Resposta B segue todas as instruções: retorna o formato de dicionário correto, levanta ValueError com mensagens, lida com todos os operadores, seleciona as versões mais recentes primeiro e lida com dependências transitivas. Os casos de teste incluídos vão além dos requisitos, mas demonstram conformidade.

Resumo comparativo

Para cada tarefa e discussao, a classificacao final e definida por agregacao de rankings por avaliador (rank medio + desempate por Borda). A pontuacao media e exibida como referencia.

Avaliadores: 3

Votos de vitoria

2 / 3

Pontuacao media

76
Ver esta resposta

Votos de vitoria

1 / 3

Pontuacao media

72
Ver esta resposta

Resultados da avaliacao

Modelos avaliadores Anthropic Claude Opus 4.6

Motivo do vencedor

A Resposta A vence principalmente devido ao seu design de algoritmo mais sofisticado. Ela usa um mapa de restrições que acumula todas as restrições para cada pacote, combinado com a heurística MRV (mínimo de valores restantes) que seleciona primeiro o pacote com menos candidatos. Esta é uma otimização bem conhecida para problemas de satisfação de restrições que melhora significativamente a eficiência. A Resposta B processa os requisitos sequencialmente a partir de uma fila, o que pode perder interações de restrições e é geralmente menos eficiente. Ambas as respostas estão corretas para o exemplo dado e lidam com casos extremos básicos, mas a abordagem da Resposta A é mais robusta para grafos de dependência complexos. A Resposta A também tem mensagens de erro ligeiramente melhores que listam todas as restrições conflitantes para um pacote.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Flash

Motivo do vencedor

A Resposta B é superior devido à sua lógica de análise mais robusta, que utiliza expressões regulares, e a uma estratégia de gerenciamento de estado mais eficiente para o algoritmo de backtracking. A operação `deepcopy` na Resposta A, realizada a cada etapa recursiva, pode introduzir gargalos de desempenho significativos para grafos de dependência maiores, tornando a abordagem da Resposta B mais prática e escalável. A Resposta B também inclui uma otimização valiosa ao consolidar todas as restrições de um pacote antes de tentar resolvê-lo.

Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.2

Motivo do vencedor

A resposta A mantém corretamente um conjunto global de restrições por pacote e retrocede quando novas restrições de dependência tornam uma escolha inválida, permitindo-lhe ajustar decisões anteriores. A resposta B pode ficar presa com uma escolha inicial de versão alta e, em seguida, levantar um conflito quando surgem restrições posteriores, sem reconsiderar a escolha anterior; esta é uma falha crítica para a correção na resolução de dependências.

X f L