الأغلفة المحدبة للنقاط الصحيحة
ابن غلافاً محدباً بعكس عقارب الساعة لما لا يزيد عن 1000 نقطة صحيحة بدءاً من الأصغر معجمياً.
def convex_hull(points):
if type(points) is not list or len(points) > 1000:
raise ValueError("hull.input")
if any(type(p) not in (tuple, list) or len(p) != 2 or
any(type(v) is not int for v in p) for p in points):
raise ValueError("hull.point")
ordered = sorted(set(map(tuple, points)))
if len(ordered) <= 1:
return ordered
def turn(a,b,c):
return (b[0]-a[0])*(c[1]-a[1])-(b[1]-a[1])*(c[0]-a[0])
def chain(sequence):
out = []
for p in sequence:
while len(out) >= 2 and turn(out[-2],out[-1],p) <= 0:
out.pop()
out.append(p)
return out
return chain(ordered)[:-1]+chain(reversed(ordered))[:-1]- المشروع
- اختبر الفراغ والتكرارات والنقاط على استقامة واحدة واحتفظ فقط بالنهايات القصوى وارفض الإحداثيات الكسرية.
- راجع قبل التطبيق
- قارن السلوك الفعلي بالنتيجة المتوقعة. إذا فشل فحص، تحقّق من السبب قبل إجراء تغييرات إضافية.
- النماذج
- اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.
def convex_hull(points):
if type(points) is not list or len(points) > 1000:
raise ValueError("hull.input")
if any(type(p) not in (tuple, list) or len(p) != 2 or
any(type(v) is not int for v in p) for p in points):
raise ValueError("hull.point")
ordered = sorted(set(map(tuple, points)))
if len(ordered) <= 1:
return ordered
def turn(a,b,c):
return (b[0]-a[0])*(c[1]-a[1])-(b[1]-a[1])*(c[0]-a[0])
def chain(sequence):
out = []
for p in sequence:
while len(out) >= 2 and turn(out[-2],out[-1],p) <= 0:
out.pop()
out.append(p)
return out
return chain(ordered)[:-1]+chain(reversed(ordered))[:-1]اربط تعديلات الهندسة بالتطبيق الذي يستخدمها
تسهل مراجعة الشيفرة الهندسية عندما تحدد المخرجات المطلوبة بمصطلحات التطبيق. Hullspring بيئة برمجة بالذكاء الاصطناعي على Windows لدراسة المتطلب مع فتح مشروعك. اطلب من النموذج المتصل فحص الحساب المعني ومستهلكيه قبل اقتراح تعديلات كي يستجيب المقترح لسلوك فعلي بدلا من مجرد إعادة ترتيب صيغة.
مثلا قد تستخدم أداة تحديد حدا خارجيا حول مجموعة نقاط. اطلب مراجعة أثر النقاط المكررة والواقعة على خط واحد في الحد، واشرح هل تنتمي النقاط الوسطية على الحافة إلى النتيجة. أرفق مستدعي العرض وحالات اختبار ممثلة. يمنح هذا المساعد مهمة محددة دون افتراض تضمين أداة تحديد في Hullspring.
راجع الرقعة المقترحة من حيث ترتيب المخرجات والتحقق من المدخلات والحالة الفارغة والشكل المعتاد. شغل مشروعك بخط من النقاط وإحداثيات مكررة ومضلع صغير. قارن التسلسل المعاد بتوقعات المستهلك؛ فقد تنتج مجموعة نقاط صحيحة هندسيا عرضا خاطئا عند اختلاف قواعد الترتيب أو الإغلاق.
يدعم Hullspring اتصالات النماذج عبر نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI أو تابعة لـ Anthropic. يمكن اختيار نموذج أزيلت آليات رفضه عند توفره، لكن خدمته تحدد القيود وسعة السياق والأدوات. استخدم المحادثة لتوضيح خيارات التنفيذ وأبق التحقق مستندا إلى حالات اختبار المشروع نفسه.
إعداد طلب صيانة هندسية
- هل ينبغي إبقاء نقاط الحافة الواقعة على خط واحد في الحد؟
حدد متطلبات المستهلك. تحتاج بعض الاستخدامات الرؤوس القصوى فقط، وتحافظ أخرى على النقاط الوسطية. اطلب فحص القاعدة الحالية والتصريح بأي تغيير للسياسة في المقترح والاختبارات.
- لماذا أرفق شيفرة العرض بمراجعة الحساب؟
قد تتوقع ترتيب اجتياز معينا أو رأسا مكررا للإغلاق. قد يعيد الحساب النقاط المقصودة مع مخالفة تلك الواجهة. يساعد فحص المستهلك على منع إصلاح موضعي من إحداث تراجع مرئي.
- ما حالات الاختبار التي تكشف الافتراضات بسرعة؟
استخدم مجموعة فارغة ونقطة واحدة وتكرارات وخطا مستقيما ومضلعا صغيرا بنقطة داخلية. اكتب قاعدة المخرجات المتوقعة لكل حالة. شغلها في مشروعك بدلا من الاعتماد على الشكل المرسوم وحده.
- هل يمكن لرقعة أن توسع أنواع الإحداثيات المقبولة عرضيا؟
اعتبر ذلك تغييرا منفصلا للعقد. قد تؤثر التمثيلات العددية المختلفة في المقارنات والتحقق. اسأل عن ضرورة التوسيع وافحص المستدعين قبل قبوله ضمن إصلاح هندسي محدد النطاق.
Hullspring · آخر تحديث 2026-10-25