Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Розгляньте strong_components.py, відрізняючи взаємну орієнтовану досяжність від неорієнтованої зв’язності.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
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)