Uygulamayı indirin
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
İş akışları
Kodlama iş akışları · Yönlü en kısa atlama sayıları
03
İş akışları
1 ile 1000 düğümlü bir grafikte bir düğümden en kısa yönlü atlama sayılarını hesaplayın. Döngüleri, yinelenen kenarları ve ulaşılamayan düğümleri deneyip boş grafiği veya geçersiz uçları dolaşmadan önce reddedin.
Proje klasörünü açın
Uyumlu bir endpoint seçin. Kullanılabilir araçlar ve yanıt kalitesi, yapılandırılan modele ve sunucuya bağlıdır.
Modeli bağlayıp test edin
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
Değişiklikleri inceleyip testleri çalıştırın
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
Yönlü en kısa atlama sayıları
İş akışları
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 distancesUygulamadan önce inceleyin. Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.