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.
Produkt
Funktionen der Software · Nim-Züge im Normalspiel
01
NimClover hilft beim Prüfen von Haufenverkleinerungen mit Gewinn durch das letzte Objekt und bei der Kontrolle der xor-Invariante.
Projekt
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Änderungen
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
Nim-Züge im Normalspiel
● ● ●NimClover●
Arbeitsabläufe · Nim-Züge im Normalspiel ×
def nim_move(piles):
if type(piles) not in (list, tuple) or len(piles) > 128 or any(type(v) is not int or not 0 <= v <= 10**9 for v in piles):
raise ValueError("nim.piles")
balance = 0
for pile in piles:
balance ^= pile
if balance == 0:
return None
for index, pile in enumerate(piles):
reduced = pile ^ balance
if reduced < pile:
return index, reduced✳Wähle einen Gewinnzug im normalen Nim aus höchstens 128 Haufen mit null bis einer Milliarde Objekten.
✓ ÄnderungenVor dem Anwenden prüfen ↗
Illustration der Arbeitsumgebung