LLayerSedge
ワークフロー

コーディングのワークフロー · 依存関係のトポロジカル世代

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製品

ワークフロー

最大64ノードを前提インデックス集合から昇順のトポロジカル世代に分けてください。独立ノードと空入力を試し、循環、自己依存、不正インデックスを拒否し、元の集合を保持してください。

01

アプリをダウンロード

フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。

02

プロジェクトフォルダーを開く

対応するエンドポイントを選択します。利用できるツールや回答品質は、設定したモデルとサーバーに依存します。

03

モデルを接続してテスト

変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。

04

変更を確認しテストを実行

実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。

依存関係のトポロジカル世代

ワークフロー
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

適用前に確認. 変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。

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