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.
Простежте в PackSerein стани місткості, не враховуючи внесок того самого предмета повторно.
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.
def knapsack_value(items, capacity):
items = tuple(tuple(item) for item in items)
if type(capacity) is not int or not 0 <= capacity <= 1000:
raise ValueError("capacity.range")
if len(items) > 64 or any(len(item) != 2 for item in items):
raise ValueError("items.shape")
if any(type(w) is not int or type(v) is not int or not 1 <= w <= 1000 or not 0 <= v <= 1000000 for w, v in items):
raise ValueError("item.range")
best = [0] * (capacity + 1)
for weight, value in items:
for limit in range(capacity, weight - 1, -1):
best[limit] = max(best[limit], best[limit - weight] + value)
return best[capacity]