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Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Flujos de trabajo
Flujos de programación · Generaciones topológicas de dependencias
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Flujos de trabajo
Agrupa hasta 64 nodos en generaciones topológicas ordenadas según conjuntos de índices de requisitos. Prueba nodos independientes y entrada vacía, rechaza ciclos, dependencias propias e índices inválidos y conserva los conjuntos originales.
Abre la carpeta del proyecto
Elige un endpoint compatible. Las herramientas disponibles y la calidad de las respuestas dependen del modelo y del servidor configurados.
Conecta y prueba el modelo
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
Revisa los cambios y ejecuta las pruebas
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
Generaciones topológicas de dependencias
Flujos de trabajo
def dependency_layers(dependencies):
if type(dependencies) is not list or len(dependencies) > 64:
raise ValueError("layers.input")
count = len(dependencies)
if any(type(row) is not set or any(type(v) is not int or not 0 <= v < count for v in row) for row in dependencies):
raise ValueError("layers.edge")
pending, done, layers = set(range(count)), set(), []
while pending:
ready = sorted(i for i in pending if dependencies[i] <= done)
if not ready:
raise ValueError("layers.cycle")
layers.append(ready)
pending.difference_update(ready)
done.update(ready)
return layers
Revisa antes de aplicar. Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.