Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Розмістіть приклади рангів біля викликів, чутливих до порядку, та перевірте вибір залишкового елемента в кожному факторіальному блоці з явно визначеною зовнішньою індексацією.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
from math import factorial
def unrank_permutation(size, rank):
if type(size) is not int or not 0 <= size <= 10:
raise ValueError("size 0 through 10")
if type(rank) is not int or not 0 <= rank < factorial(size):
raise ValueError("rank outside permutation count")
available, result = list(range(size)), []
for remaining in range(size,0,-1):
index, rank = divmod(rank, factorial(remaining-1))
result.append(available.pop(index))
return result