النماذج
اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي
أقصر مسافات القفزات الموجهة
احسب أقصر عدد قفزات موجهة من رأس في رسم يحوي من 1 إلى 1000 رأس.
● ● ●Hopwise●
سير العمل · أقصر مسافات القفزات الموجهة ×
from collections import deque
def hop_distances(graph, start):
if type(graph) is not list or not 1 <= len(graph) <= 1000:
raise ValueError("graph.size")
n = len(graph)
if type(start) is not int or not 0 <= start < n:
raise ValueError("graph.start")
if any(type(row) is not list or any(type(v) is not int or
not 0 <= v < n for v in row) for row in graph):
raise ValueError("graph.edges")
distances = [None]*n
distances[start] = 0
queue = deque([start])
while queue:
u = queue.popleft()
for v in graph[u]:
if distances[v] is None:
distances[v] = distances[u]+1
queue.append(v)
return distances✳أقصر مسافات القفزات الموجهة
✓ التغييراتراجع قبل التطبيق ↗
رسم توضيحي لمساحة العمل
المشروع
اختبر الدورات والحواف المكررة والرؤوس غير الممكن بلوغها وارفض الرسم الفارغ أو النهايات غير الصالحة قبل الاجتياز.
راجع قبل التطبيق
قارن السلوك الفعلي بالنتيجة المتوقعة. إذا فشل فحص، تحقّق من السبب قبل إجراء تغييرات إضافية.
سير العمل
from collections import deque
def hop_distances(graph, start):
if type(graph) is not list or not 1 <= len(graph) <= 1000:
raise ValueError("graph.size")
n = len(graph)
if type(start) is not int or not 0 <= start < n:
raise ValueError("graph.start")
if any(type(row) is not list or any(type(v) is not int or
not 0 <= v < n for v in row) for row in graph):
raise ValueError("graph.edges")
distances = [None]*n
distances[start] = 0
queue = deque([start])
while queue:
u = queue.popleft()
for v in graph[u]:
if distances[v] is None:
distances[v] = distances[u]+1
queue.append(v)
return distancesاجعل نتائج الرسم البياني ذات معنى للتطبيق
لا تفيد نتيجة الرسم البياني إلا إذا فهم المستدعي معنى كل قيمة. يوفر Hopwise للشيفرة المتعلقة بالرسوم البيانية بيئة برمجة بالذكاء الاصطناعي على Windows تربط المصدر بمحادثة حول عقده. ابدأ بتمثيل المدخلات وطريقة عرض التطبيق للنتيجة أو استخدامها بدلا من طلب استبدال خوارزمية معزولة.
لمهمة أقصر عدد قفزات، اعرض رسما موجها صغيرا فيه رؤوس يمكن الوصول إليها وأخرى لا يمكن. اطلب من النموذج المتصل فحص تمييز التنفيذ بين رأس البداية ورأس لا يوجد مسار إليه. أدرج دورة لتشمل المراجعة الاكتشاف المتكرر وأبسط سلسلة أمامية.
افحص بعد ذلك الحد الذي تدخل عنده بيانات الرسم إلى الدالة. ينبغي أن تتبع مراجع الرؤوس غير الصالحة سياسة مقصودة، وأن يطابق الاتجاه معنى الحافة في التطبيق. راجع التعديلات مع الشيفرة المستهلكة ثم شغل حالات تؤكد نتائج دقيقة لكل رأس. أبق معالجة حالة عدم الوصول ظاهرة في الواجهة بعد الحساب.
يدعم Hopwise نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI أو تابعة لـ Anthropic، بما فيها نموذج ذكاء اصطناعي بلا رقابة إن توفر. يعتمد سلوك الاستجابة الفعلي وحدود السياق والأدوات على هذا الإعداد. تدعم البيئة التحقيق؛ وتحدد أدلة حالات الرسم واختبارات التكامل مدى جاهزية التعديل للاحتفاظ به.
نتائج الرسم البياني ومعناها للتطبيق — أسئلة قبل التعديل
- أي رسم بياني أستخدم لشرح المشكلة؟
اختر مثالا موجها صغيرا بدورة ورأس يتعذر الوصول إليه وبداية محددة بوضوح. اكتب النتيجة المتوقعة لكل رأس. ييسر ذلك فحص الاتجاه ودلالات غياب المسار مقارنة برسم إنتاج كبير.
- لماذا أميز صفر قفزات عن تعذر الوصول؟
يصف الصفر مسافة رأس البداية إلى نفسه، أما تعذر الوصول فيعني عدم العثور على مسار وفقا لعقد الرسم. إذا خلط المستدعون بينهما، فقد تعرض الواجهة اتصالا غير موجود. راجع تمثيل النتيجة ومستهلكيه معا.
- هل يمكن استخدام عدد القفزات للمسارات الموزونة؟
فقط عندما تمثل كل حافة الكلفة نفسها لغرض المهمة. إذا كانت الأوزان مهمة، فاشرح المتطلب قبل طلب التعديلات. لا ينبغي تقديم تنفيذ أقصر عدد قفزات على أنه يحقق هدف تحسين مختلفا.
- أين ينبغي معالجة مراجع الرؤوس غير الصالحة؟
حدد السياسة عند حد الإدخال وافحص المستدعين الحاليين. اطلب الحفاظ على مسار واضح للرفض أو التحقق. ينبغي أن تشمل الاختبارات مراجع معيبة حتى لا يصبح سلوك فهرسة عرضي عقد التطبيق.
Hopwise · آخر تحديث 2026-10-25