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フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。
ワークフロー
コーディングのワークフロー · ストリームのリザーバサンプリング
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ワークフロー
シードを指定したローカル生成器で、最大1000項目の有限ストリームから最大32項目のリザーバを選びます。同じシードで再現性を確認し、標本より短いストリームを拒否して入力リストを変更しません。
プロジェクトフォルダーを開く
対応するエンドポイントを選択します。利用できるツールや回答品質は、設定したモデルとサーバーに依存します。
モデルを接続してテスト
変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
変更を確認しテストを実行
実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。
ストリームのリザーバサンプリング
ワークフロー
from random import Random
def reservoir_sample(items, size, seed):
if type(size) is not int or not 0 <= size <= 32:
raise ValueError("size.range")
if type(seed) is not int or not 0 <= seed < 2**32:
raise ValueError("seed.range")
rng, sample, count = Random(seed), [], 0
for index, item in enumerate(items):
count = index + 1
if count > 1000:
raise ValueError("stream.limit")
if index < size:
sample.append(item)
elif size:
position = rng.randrange(count)
if position < size:
sample[position] = item
if size > count:
raise ValueError("stream.short")
return sample適用前に確認. 変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。