HHopwise
المنتج

ميزات البرنامج · أقصر مسافات القفزات الموجهة

01

تتبع hop_distances.py لتمييز رأس البداية ذي المسافة الصفرية عن الرأس الذي يتعذر الوصول إليه.

01

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.

02

المشروع

اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.

03

التغييرات

راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.

أقصر مسافات القفزات الموجهة

● ● ●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
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي

تبدأ فكرتك التالية هنا.

تنزيل لنظام Windows ↗