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Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Costruisci un inviluppo convesso antiorario di al massimo 1000 punti interi partendo dal minimo lessicografico. Prova ingresso vuoto, duplicati e punti collineari, conservando solo gli estremi e rifiutando coordinate frazionarie.
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Scegli un endpoint compatibile. Gli strumenti disponibili e la qualità delle risposte dipendono dal modello e dal server configurati.
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
Confronta il comportamento effettivo con il risultato atteso. Se una verifica fallisce, indaga la causa prima di altre modifiche.
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]Controlla prima di applicare. Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.