HHopwise
ผลิตภัณฑ์

คุณสมบัติของโปรแกรม · จำนวนก้าวมีทิศทางที่สั้นที่สุด

01

ติดตาม hop_distances.py เพื่อแยกจุดยอดเริ่มต้นที่มีระยะศูนย์ออกจากจุดยอดที่ไปไม่ถึง.

01

โมเดล

ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก

02

โปรเจกต์

เลือกโฟลเดอร์และให้ผู้ช่วยอ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้องก่อนแก้ไข ระบุเป้าหมายและขอบเขตของงานให้ชัดเจน

03

การเปลี่ยนแปลง

ตรวจสอบการแก้ไขและผลลัพธ์คำสั่ง รันการตรวจสอบของโปรเจกต์ก่อนยอมรับผล โค้ดที่สร้างขึ้นไม่ได้ผ่านการทดสอบโดยอัตโนมัติ

จำนวนก้าวมีทิศทางที่สั้นที่สุด

● ● ●Hopwise●
ขั้นตอนการทำงาน · จำนวนก้าวมีทิศทางที่สั้นที่สุด ×
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
✳จำนวนก้าวมีทิศทางที่สั้นที่สุด
✓ การเปลี่ยนแปลงตรวจสอบก่อนนำไปใช้ ↗
ภาพประกอบพื้นที่ทำงาน
พื้นที่เขียนโค้ดด้วย AI

ไอเดียถัดไปเริ่มต้นที่นี่

ดาวน์โหลดสำหรับ Windows ↗