Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Revise em lower_bound.py a primeira posição válida entre duplicatas, incluindo a inserção após a lista.
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
def lower_bound(values, target):
if type(values) is not list or type(target) is not int:
raise ValueError("bound.input")
if any(type(v) is not int for v in values):
raise ValueError("bound.member")
if any(a > b for a,b in zip(values, values[1:])):
raise ValueError("bound.order")
lo, hi = 0, len(values)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
if values[mid] < target:
lo = mid+1
else:
hi = mid
return lo