Amelia 做了一个 2×n 大小的矩形盒子，里面有两个平行的轨道和一个矩形的横杆。短方块的尺寸为 1×a，长方块的尺寸为 1×b。长方块两端各有一个止动栏杆，短方块始终位于这两个止动栏杆之间。 只要短方块在两个止动栏杆之间，方块就可以沿着轨道移动，一次移动一个方块。因此，在每次移动时，Amelia 都会选择其中一个方块并移动它，而另一个方块则保持在原位。最初，两个方块对齐到框的一侧，Amelia 希望它们在移动次数尽可能少的情况下到另一侧对齐，如图所示。 为了达到目标，应该做的移动次数最少的动作是什么？

根据您的描述，矩形盒子中有两个平行的轨道和一个矩形的横杆。其中一个方块是短方块，尺寸为1×a，另一个方块是长方块，尺寸为1×b。长方块的两端有止动栏杆，短方块位于这两个栏杆之间。

为了将两个方块从框的一侧对齐到另一侧，需要考虑两种情况：短方块在前还是长方块在前。

1. 当短方块在前时，需要将长方块移到短方块的后面。这可以通过以下步骤实现：
a) 将长方块移动到短方块的后面，需要移动b-1次。
b) 将短方块移动到长方块的前面，需要移动a次。

因此，总共需要移动次数为 (b-1) + a = a + b - 1。

2. 当长方块在前时，需要将短方块移到长方块的后面。这可以通过以下步骤实现：
a) 将短方块移动到长方块的后面，需要移动a-1次。
b) 将长方块移动到短方块的前面，需要移动b次。

因此，总共需要移动次数为 (a-1) + b = a + b - 1。

综上所述，无论短方块在前还是长方块在前，所需的移动次数都是 a + b - 1。因此，最少的移动次数是 a + b - 1。

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get_weighted_ego_graph(heros, "LONGBOW/AMELIA GREER")

假设你已经定义了一个函数 `get_weighted_ego_graph`，该函数用于获取以指定节点为中心的带权 ego 图。那么，要获取以节点 "LONGBOW/AMELIA GREER" 为中心的带权 ego 图，可以按照以下代码进行操作：

# 假设你已经定义了一个包含所有节点和边的 Graph 对象 heros
# 假设你已经定义了一个函数 get_weighted_ego_graph，用于获取带权 ego 图

# 获取以节点 "LONGBOW/AMELIA GREER" 为中心的带权 ego 图
weighted_ego_graph = get_weighted_ego_graph(heros, "LONGBOW/AMELIA GREER")

# 打印带权 ego 图中每个节点的权重
for node in weighted_ego_graph.nodes():
    print(node, weighted_ego_graph.nodes[node]['weight'])

这样，你就可以获取以节点 "LONGBOW/AMELIA GREER" 为中心的带权 ego 图，并打印出每个节点的权重。注意，这里假设你已经定义了函数 `get_weighted_ego_graph`，如果没有定义，你需要先定义该函数。