Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Produit
Fonctions du logiciel · Reconstruction d’arbres par parcours
01
Examinez les parcours de test à la frontière de l’analyseur, puis les positions des enfants reconstruits avant qu’un consommateur reçoive l’arbre imbriqué.
Projet
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Modifications
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Reconstruction d’arbres par parcours
● ● ●BranchSpire●
Méthodes de travail · Reconstruction d’arbres par parcours ×
def rebuild_tree(preorder, inorder):
for row in (preorder,inorder):
if type(row) not in (list,tuple) or len(row) > 100 or any(type(v) is not int for v in row):
raise ValueError("at most 100 integer nodes")
if len(set(preorder)) != len(preorder) or len(set(inorder)) != len(inorder) or set(preorder) != set(inorder):
raise ValueError("same distinct node labels")
positions, cursor = {v:i for i,v in enumerate(inorder)}, 0
def visit(lo,hi):
nonlocal cursor
if lo == hi: return None
value = preorder[cursor]; cursor += 1
at = positions[value]
if not lo <= at < hi: raise ValueError("inconsistent traversals")
left = visit(lo,at)
right = visit(at+1,hi)
return value,left,right
return visit(0,len(inorder))✳Reconstruisez un arbre binaire depuis des parcours préfixe et infixe d’au plus 100 étiquettes entières distinctes.
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail