Model
Atur endpoint kompatibel OpenAI atau Anthropic dengan URL dasar dan kunci API jika diperlukan. Uji koneksi. Server model lokal harus berjalan; alat jarak jauh dapat mengirim data secara terpisah.
Produk
Fitur program · Komponen terarah terhubung kuat
01
Periksa strong_components.py untuk membedakan keterjangkauan berarah timbal balik dari keterhubungan tak berarah biasa.
Proyek
Pilih folder dan minta asisten membaca berkas terkait sebelum mengeditnya. Tentukan tujuan serta batas tugas.
Perubahan
Tinjau perubahan dan keluaran perintah. Jalankan pemeriksaan proyek sebelum menerima hasilnya; kode yang dihasilkan tidak otomatis sudah diuji.
Komponen terarah terhubung kuat
● ● ●ComponentWisp●
Alur kerja · Komponen terarah terhubung kuat ×
def strong_components(graph):
if type(graph) is not list or len(graph) > 64:
raise ValueError("scc.graph")
n = len(graph)
if any(type(row) is not set or any(type(v) is not int or not 0 <= v < n for v in row) for row in graph):
raise ValueError("scc.edge")
seen, order = set(), []
for start in range(n):
if start in seen:
continue
seen.add(start)
stack = [(start, iter(sorted(graph[start])))]
while stack:
node, edges = stack[-1]
target = next(edges, None)
if target is None:
order.append(node)
stack.pop()
elif target not in seen:
seen.add(target)
stack.append((target, iter(sorted(graph[target]))))
reverse = [set() for _ in graph]
for node, edges in enumerate(graph):
for target in edges:
reverse[target].add(node)
seen, result = set(), []
for start in reversed(order):
if start in seen:
continue
group, pending = [], [start]
seen.add(start)
while pending:
node = pending.pop()
group.append(node)
for target in reverse[node]-seen:
seen.add(target)
pending.append(target)
result.append(sorted(group))
return sorted(result)
✳Komponen terarah terhubung kuat
✓ PerubahanTinjau sebelum menerapkan ↗
Ilustrasi ruang kerja