Som dameplaatsingen zonder aanvallen op voor bordgroottes nul tot acht.
def queens(size):
if type(size) is not int or not 0 <= size <= 8:
raise ValueError("size.range")
result = []
def visit(columns, down, up):
row = len(columns)
if row == size:
result.append(tuple(columns))
return
for column in range(size):
if column not in columns and row-column not in down and row+column not in up:
visit(columns + [column], down | {row-column}, up | {row+column})
visit([], set(), set())
return resultStel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Test de lege plaatsing en onmogelijke kleine borden en weiger ongeldige groottes; controleer rijen, kolommen en diagonalen.
Vergelijk het werkelijke gedrag met het verwachte resultaat. Onderzoek een mislukte controle voordat je verdergaat met wijzigingen.
def queens(size):
if type(size) is not int or not 0 <= size <= 8:
raise ValueError("size.range")
result = []
def visit(columns, down, up):
row = len(columns)
if row == size:
result.append(tuple(columns))
return
for column in range(size):
if column not in columns and row-column not in down and row+column not in up:
visit(columns + [column], down | {row-column}, up | {row+column})
visit([], set(), set())
return resultQueenVellum is een AI-programmeeromgeving voor Windows voor ontwikkelaars die zoekroutines en de voorwaarden voor hun uitvoer beoordelen. Begin met de projectmap en leg uit wat als oplossing geldt, welke invoer wordt ondersteund en hoe de toepassing een leeg resultaat weergeeft. De verbonden assistent kan de huidige code onderzoeken en helpen een wijziging volgens die afspraken voor te bereiden.
Een begrensde taak voor het plaatsen van dames maakt die vragen concreet. Vraag om beoordeling van de voorwaarden en uitvoerstructuur met het bestaande voorbeeld voor bordgroottes van nul tot en met acht. Bespreek het verschil tussen een lege plaatsing en een bord zonder geldige plaatsingen voordat je een voorgestelde wijziging accepteert. Het doel is je eigen zoekcode te ontwikkelen en testen, met de betekenis steeds zichtbaar in het gesprek.
Inspecteer teruggegeven structuren in je projecttests in plaats van alleen het aantal resultaten te controleren. Verifieer elke vereiste voorwaarde, voer de ongeldige-invoergevallen uit en vergelijk codewijzigingen met de oorspronkelijke taak. QueenVellum staat ondersteunde OpenAI-compatibele of Anthropic-verbindingen toe, inclusief een ongefilterd model als het endpoint dat aanbiedt. Verstrek vereiste inloggegevens en controleer modelcontext en toolondersteuning. Een overtuigende uitleg blijft een voorstel totdat implementatie en uitvoer aan die eisen zijn getoetst.
Gebruik beide waar passend. Het aantal kan kloppen terwijl afzonderlijke uitkomsten ongeldig of dubbel zijn. Verifieer elke plaatsing aan de vereiste voorwaarden en vergelijk bekende kleine gevallen, zodat tests de betekenis van een oplossing controleren.
Leg de conventie expliciet vast. Het bestaande scenario bevat een lege plaatsing; dat verschilt van geen oplossingen teruggeven. Beoordeel de interpretatie van de aanroeper, zodat een herstructurering niet twee uitkomsten samenvoegt die de toepassing moet onderscheiden.
Behandel dat als een afzonderlijke eis met een eigen beoordeling. Het huidige voorbeeld is begrensd. Een ander bereik beïnvloedt de verwachte hoeveelheid werk en uitvoer, dus leid uit een kleine geslaagde demonstratie geen ondersteuning voor grotere invoer af.
Houd kleine bekende gevallen, afgewezen invoer en structuurcontroles bijeen. Vraag de assistent uit te leggen welke voorwaarden elke vertakking behoudt en vergelijk die uitleg vervolgens met de voorgestelde broncode en de resultaten van je eigen testuitvoering.
QueenVellum · Bijgewerkt 2026-10-25