Modellen
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Onderzoek spanning_forest.py om het goedkoopste bos te onderscheiden van een kortste route of willekeurige groepering.
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Selecteer een map en laat de assistent de relevante bestanden lezen voordat hij ze wijzigt. Benoem het doel en de grenzen van je opdracht.
Controleer wijzigingen en uitvoer van opdrachten. Voer de projectcontroles uit voordat je het resultaat overneemt; gegenereerde code is niet automatisch getest.
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