本文介绍一种无需存储全部磁铁数据、仅需常量空间即可求解磁铁分组数量的优化方法，核心在于逐行读取并动态比较相邻磁铁类型。
本文介绍一种无需存储全部磁铁数据、仅需常量空间即可求解磁铁分组数量的优化方法，核心在于逐行读取并动态比较相邻磁铁类型。
在“磁铁分组”问题中，每块磁铁以字符串形式输入（仅限 "01" 或 "10"），表示其南北极方向；当相邻两块磁铁类型不同时（即 "01" 后接 "10" 或反之），它们无法首尾相吸，从而形成新的独立组；而相同类型则会因同极相对而排斥，保持分离——因此连续相同的磁铁各自独立成组，而类型切换处标志着新组的开始。
原始解法使用 list 存储全部 n 个磁铁，并借助 itertools.tee 实现成对遍历，虽逻辑清晰，但空间复杂度为 O(n)，对大规模输入不友好。实际上，我们只需知道当前磁铁与前一块是否相同，即可判断是否新增一组——完全无需保留历史记录。
以下是优化后的标准解法：
n = int(input())
groups = 0
prev = None
for _ in range(n):
magnet = input().strip()
if magnet != prev:
groups += 1
prev = magnet
print(groups)
✅ 关键优势：
- 空间复杂度降至 O(1)：仅用两个变量 groups 和 prev；
- 时间复杂度仍为 O(n)：单次遍历，无额外开销；
- 代码更简洁健壮：避免列表构建、迭代器管理及边界处理（如空输入）；
- 逻辑更贴近物理本质：每次类型变化即代表磁力链断裂，自然产生新组。
⚠️ 注意事项：
- 输入保证为 "01" 或 "10"，无需校验，但实际工程中建议添加 assert magnet in ("01", "10")；
- prev = None 确保首个磁铁必然触发 groups += 1（因 None != "01" 成立），符合“至少一组”的题设；
- 使用 .strip() 防止因换行符或空格导致误判。
该方法体现了“流式处理”思想——在数据到达时即时决策，是处理大规模序列问题的典型范式。
