Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Halte synthetische Präferenztabellen beim Zuordnungsmodul und prüfe die zurückgegebenen Partnerindizes gegen beide Tabellen, bevor du die Implementierung integrierst.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
from collections import deque
def stable_pairs(proposers, receivers):
if type(proposers) not in (list, tuple) or type(receivers) not in (list, tuple):
raise ValueError("preference tables must be lists or tuples")
n = len(proposers)
if n > 20 or len(receivers) != n: raise ValueError("equal sizes up to 20")
for rows in (proposers, receivers):
for row in rows:
if type(row) not in (list, tuple) or len(row) != n or any(type(v) is not int for v in row) or set(row) != set(range(n)):
raise ValueError("complete strict preferences")
ranks = [{v:i for i,v in enumerate(row)} for row in receivers]
free, next_choice = deque(range(n)), [0]*n
owner, partner = [None]*n, [None]*n
while free:
p = free.popleft()
r = proposers[p][next_choice[p]]
next_choice[p] += 1
old = owner[r]
if old is None or ranks[r][p] < ranks[r][old]:
owner[r], partner[p] = p, r
if old is not None: partner[old] = None; free.append(old)
else: free.append(p)
return partner