Descarcă aplicația
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Fluxuri de lucru
Fluxuri de programare · Distanțe minime în arce orientate
03
Fluxuri de lucru
Calculează distanțe minime în arce orientate de la un vârf într-un graf cu 1 până la 1000 vârfuri. Testează cicluri, arce repetate și vârfuri inaccesibile, respingând un graf gol sau capete invalide înaintea parcurgerii.
Deschide dosarul proiectului
Alege un endpoint compatibil. Instrumentele disponibile și calitatea răspunsurilor depind de modelul și serverul configurate.
Conectează și testează modelul
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
Verifică modificările și rulează testele
Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.
Distanțe minime în arce orientate
Fluxuri de lucru
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 distancesVerifică înainte de aplicare. Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.