求助

#!/usr/bin/env python

from cyaron import * # 引入CYaRon的库

_n = ati([0, 7, 50, 1E4]) # ati函数将数组中的每一个元素转换为整形，方便您可以使用1E4一类的数来表示数据大小
_m = ati([0, 11, 100, 1E4]) 

# 这是一个图论题的数据生成器，该题目在洛谷的题号为P1339
for i in range(1, 4): # 即在[1, 4)范围内循环，也就是从1到3
    test_data = IO(file_prefix="heat", data_id=i) # 生成 heat[1|2|3].in/out 三组测试数据

    n = _n[i] # 点数
    m = _m[i] # 边数
    s = randint(1, n) # 源点，随机选取一个
    t = randint(1, n) # 汇点，随机选取一个
    test_data.input_writeln(n, m, s, t) # 写入到输入文件里，自动以空格分割并换行

    graph = Graph.graph(n, m, weight_limit=5) # 生成一个n点，m边的随机图，边权限制为5
    test_data.input_writeln(graph) # 自动写入到输入文件里，默认以一行一组u v w的形式输出

    test_data.output_gen("D:\\std_binary.exe") # 标程编译后的可执行文件，不需要freopen等，CYaRon自动给该程序输入并获得输出作为.out

graph = Graph.graph(n, m) # 生成一个n点，m边的无向图，边权均为1
graph = Graph.graph(n, m, directed=True, weight_limit=(5, 300)) # 生成一个n点，m边的有向图，边权范围是5到300
graph = Graph.graph(n, m, weight_limit=20) # 生成一个n点，m边的无向图，边权范围是1到20
graph = Graph.graph(n, m, weight_gen=my_func) # 生成一个n点，m边的无向图，使用自定义随机函数my_func的返回值作为边权
graph = Graph.graph(n, m, self_loop=False, repeated_edges=False) # 生成一个n点，m边的无向图，禁止重边和自环
# 以上的directed, weight_limit, weight_gen参数，对如下的所有函数都有效。

chain = Graph.chain(n) # 生成一条n个节点的链，是Graph.tree(n, 1, 0)的别名
flower = Graph.flower(n) # 生成一朵n个节点的菊花图，是Graph.tree(n, 0, 1)的别名
tree = Graph.tree(n) # 生成一棵n个节点的随机树
tree = Graph.tree(n, 0.4, 0.35) # 生成一棵n个节点的树，其中40%的节点呈现链状，35%的节点呈现菊花图状，剩余25%的节点随机加入
binary_tree = Graph.binary_tree(n) # 生成一棵n个节点的随机二叉树
binary_tree = Graph.binary_tree(n, 0.4, 0.35) # 生成一棵n个节点的二叉树，其中节点有40%的概率是左儿子，35%的概率是右儿子，25%的概率被随机选择
graph = Graph.hack_spfa(n) # 生成一个n点，1.5*n(下取整)边的图，具有卡SPFA的特点
graph = Graph.hack_spfa(n, extra_edge=m) # 生成一个n点，1.5*n+m(下取整)边的图，具有卡SPFA的特点
# 下列方法生成的图保证连通
# 支持 self_loop, repeated_edges, weight_limit, weight_gen 参数，但不支持 directed，DAG 的 self_loop 默认为 False
graph = Graph.DAG(n, m) # 生成一个 n 点，m 边的有向无环图
graph = Graph.DAG(n, m, loop=True) # 生成一个 n 点，m 边的有向有环图
graph = Graph.UDAG(n, m) # 生成一个 n 点，m 边的无向联通图