मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
spanning_forest.py में सबसे सस्ते वन को सबसे छोटे पथ या मनमाने समूह से अलग समझें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
def spanning_forest(count, edges):
if type(count) is not int or not 0 <= count <= 64 or type(edges) is not list or len(edges) > 1024:
raise ValueError("forest.input")
ordered = []
for edge in edges:
if type(edge) not in (list, tuple) or len(edge) != 3 or any(type(x) is not int for x in edge):
raise ValueError("forest.edge")
a, b, weight = edge
if not 0 <= a < count or not 0 <= b < count or abs(weight) > 10**9:
raise ValueError("forest.bounds")
ordered.append((weight, min(a, b), max(a, b)))
parent = list(range(count))
def root(node):
while parent[node] != node:
parent[node] = parent[parent[node]]
node = parent[node]
return node
selected, total = [], 0
for weight, a, b in sorted(ordered):
x, y = root(a), root(b)
if x != y:
parent[x] = y
selected.append((a, b, weight))
total += weight
return total, selected