Cyaron项目v0.7.0版本发布：测试数据生成工具再升级
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cy/cyaron Cyaron是一个强大的测试数据生成工具，主要用于算法竞赛和编程题目测试用例的生成。它提供了丰富的API来生成各种数据结构、数学对象和随机数据，极大简化了出题人创建测试用例的工作。本次发布的v0.7.0版本带来了多项功能增强和问题修复，进一步提升了工具的稳定性和易用性。
核心功能更新
随机数种子控制
新版本增加了通过参数初始化随机数种子的功能。这一改进使得测试数据的生成过程更加可控和可复现。开发者现在可以通过设置特定的随机数种子，确保每次生成的测试数据完全一致，这对于调试和验证算法行为特别有价值。
# 示例代码：使用特定种子初始化随机数生成器
from cyaron import *
seed = 12345
Compare.program("a.out", input=Generator(lambda: {
"n": 100,
"data": [randint(1, 100) for _ in range(100)]
}, seed=seed))
图论数据结构增强
本次更新在图论数据结构生成方面有两项重要改进：
- 基于度数序列生成图：现在可以根据给定的度数序列生成对应的图结构，这为测试特定类型的图算法提供了便利。
# 示例：生成满足特定度数序列的图
degree_sequence = [2, 2, 2, 2] # 4个节点，每个度数为2
graph = Graph.graph(degree_sequence=degree_sequence)
- 随机森林生成：新增了生成随机森林的功能，可以方便地创建无环图结构，适用于测试树和森林相关算法。
# 示例：生成包含5棵树的森林，总节点数为20
forest = Graph.forest(5, 20)
稳定性与易用性改进
输出处理优化
解决了通过output_gen生成输出文件时的换行符问题，确保在不同操作系统环境下生成的测试文件格式一致。同时新增了清空文本内容的功能，使得测试文件的动态构建更加灵活。
# 示例：IO对象的新功能使用
io = IO()
io.input_write("初始内容")
io.clear() # 清空内容
io.input_write("新内容")
子进程管理增强
修复了子进程超时后可能无法正确终止的问题，提高了长时间运行测试时的系统稳定性。这一改进特别针对那些可能陷入无限循环的待测程序，确保测试框架能够可靠地回收资源。
路径自动创建
IO对象现在支持在找不到路径时自动创建文件夹，简化了文件操作流程，减少了因路径不存在导致的错误。
# 示例：自动创建不存在的目录
io = IO(file_prefix="testdata/new_folder/", data_id=1)
# 如果new_folder不存在，将自动创建
其他改进
- 修复了vector生成可重复序列时可能报错的问题，提高了数据生成的可靠性
- 优化了随机数生成器的内部实现，确保各种随机数据生成函数的一致性
总结
Cyaron v0.7.0版本通过新增多项实用功能和修复关键问题，进一步巩固了其作为算法竞赛测试数据生成首选工具的地位。特别是图论数据生成能力的增强和随机数种子的支持，为出题人提供了更强大的工具集。这些改进使得生成复杂、多样化的测试数据变得更加简单和可靠，有助于创建更全面的测试用例集，从而提高算法题目的质量。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
