Comptez exactement les formes d’arbres binaires pleins ordonnés avec zéro à 100 nœuds internes.
def tree_shapes(internal_nodes):
if type(internal_nodes) is not int or not 0 <= internal_nodes <= 100:
raise ValueError("shapes.nodes")
counts = [1] + [0]*internal_nodes
for size in range(1, internal_nodes+1):
counts[size] = sum(counts[left]*counts[size-1-left] for left in range(size))
return counts[internal_nodes]
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.
Testez la feuille seule et les petits résultats connus, en rejetant booléens et valeurs hors limites sans construire les arbres.
Comparez le comportement observé au résultat attendu. Si une vérification échoue, cherchez la cause avant de poursuivre les modifications.
def tree_shapes(internal_nodes):
if type(internal_nodes) is not int or not 0 <= internal_nodes <= 100:
raise ValueError("shapes.nodes")
counts = [1] + [0]*internal_nodes
for size in range(1, internal_nodes+1):
counts[size] = sum(counts[left]*counts[size-1-left] for left in range(size))
return counts[internal_nodes]
ShapeCalyx vous offre un espace de programmation sous Windows pour examiner la logique des structures avec un modèle d’IA connecté à votre projet. Commencez par expliquer ce que représente une structure et quelles distinctions constituent des résultats différents. Demandez à l’assistant d’examiner le code source et ses appelants avant de proposer une modification, afin qu’une sortie numérique apparemment simple conserve le sens requis par l’application.
Le dénombrement des formes d’arbres binaires pleins ordonnés est un exemple de tâche. Fournissez de petits dénombrements connus et décrivez le cas d’une feuille unique avant de discuter de la récurrence. Vérifiez si le code proposé dénombre les structures ou les construit, et s’il préserve les résultats entiers exacts. Ces choix comptent pour l’appelant même si les deux implémentations semblent raisonnables sur les plus petites entrées.
Après examen de la correction, exécutez les vérifications de référence du projet et les cas d’entrées rejetées, notamment la limite supérieure déclarée. Comparez tout changement du traitement de sortie à l’exigence initiale plutôt que de juger seulement la dernière ligne du calcul. ShapeCalyx se connecte aux points de terminaison compatibles OpenAI ou Anthropic pris en charge avec des identifiants si nécessaire. Un modèle sans filtre est une option si votre service en propose un ; ses outils et limites de contexte dépendent du serveur. Le travail reste une modification logicielle vérifiable liée à des définitions structurelles explicites.
Cela détermine les structures considérées comme différentes. Le placement à gauche et à droite peut distinguer des formes selon une définition ordonnée. Incluez de petits exemples révélant cette distinction pour qu’un remplacement proposé ne dénombre pas silencieusement une autre famille d’objets.
Le contrat illustré compte une feuille unique comme une forme. Gardez ce cas de base explicite dans les tests et les explications, car le modifier affecte les dénombrements ultérieurs et le sens d’une structure vide ou minimale.
La tâche existante demande un dénombrement en entiers exacts. Construire toutes les structures change considérablement le travail et la sortie. Si vous avez besoin des arbres eux-mêmes, faites-en une exigence distincte plutôt que de l’accepter comme une réécriture accessoire.
Examinez les contrôles de type, les limites prises en charge et le traitement de l’entier renvoyé par l’appelant. Testez les entrées booléennes et hors plage ainsi que les dénombrements connus pour qu’une réécriture numériquement correcte n’affaiblisse pas le contrat logiciel environnant.
ShapeCalyx · Mis à jour 2026-10-25