Skip to main content

Библиотека бинарных алгоритмов с AI-магией

Project description

Vibe Binary 🔮

Умная библиотека бинарных алгоритмов с нейросетью для угадывания чисел

Python Version License PyPI

🌟 Особенности

  • 🔍 Умный бинарный поиск с визуализацией процесса
  • 🧠 Нейросеть для угадывания чисел через OpenRouter API
  • 🎯 Два режима работы: подробный и тихий (с суффиксом .c)
  • 🚀 Работает из коробки - не требует API ключей для демо-режима

📦 Установка

pip install vibe-binary

⚡ Быстрый старт Базовый бинарный поиск

from vibe_binary import binary_search, binary_search_c

numbers = [5, 2, 8, 1, 9, 3, 7, 4, 6]

# С подробным выводом процесса
result = binary_search(numbers, 7, verbose=True)
# 📦 Сортируем массив...
# 🔍 Ищем 7 в массиве из 9 элементов
# Шаг 1: [0-8] mid=4 → 5
#    ➡️ Идём вправо
# Шаг 2: [5-8] mid=6 → 7
# ✅ Найдено! Индекс: 6

# Чистая версия без вывода (для продакшена)
result = binary_search_c(numbers, 7)
print(result)  # 6

Угадывание чисел с нейросетью

from vibe_binary import neural_guess_number, neural_guess_c

# Запуск игры с нейросетью
neural_guess_number(100)  # Угадать число от 1 до 100

# Тихая версия
neural_guess_c(50)  # Угадать число от 1 до 50

Пример игры:

🔮 Vibe Binary с НЕЙРОСЕТЬЮ угадает число от 1 до 100!
Правила: + (мое число БОЛЬШЕ), - (мое число МЕНЬШЕ), = (угадал)
💫 Режим: НАСТОЯЩАЯ НЕЙРОСЕТЬ через API
──────────────────────────────────────────────────
🤔 Нейросеть предполагает: 50
Твой ответ (+, -, =): -
🤔 Нейросеть предполагает: 25
Твой ответ (+, -, =): +
🤔 Нейросеть предполагает: 37
Твой ответ (+, -, =): =
🎉 Нейросеть угадала за 3 попыток!

🛠 API Reference Функции поиска binary_search(arr, target, verbose=False, auto_sort=True) Бинарный поиск с визуализацией процесса.

Параметры:

arr - массив для поиска

target - искомый элемент

verbose - вывод процесса (по умолчанию False)

auto_sort - автоматическая сортировка массива (по умолчанию True)

Возвращает: индекс элемента или -1 если не найден

binary_search_c(arr, target, auto_sort=True) Чистая версия бинарного поиска без вывода.

Функции угадывания neural_guess_number(max_number=100, use_real_ai=True) Угадывание числа с помощью нейросети.

Параметры:

max_number - верхняя граница диапазона (по умолчанию 100)

use_real_ai - использовать настоящую нейросеть (по умолчанию True)

neural_guess_c(max_number=100) Чистая версия угадывания чисел.

Классы NeuralGuesser(max_number=100, use_real_ai=True) Класс для кастомных игр в угадывание чисел.

from vibe_binary import NeuralGuesser

guesser = NeuralGuesser(max_number=1000, use_real_ai=True)
guesser.start_game()

🚀 Продвинутое использование Кастомная настройка нейросети

from vibe_binary import NeuralAPI

# Создание собственного подключения к API
ai = NeuralAPI()
guess = ai.ask_neural_guess([(50, '-'), (25, '+')], 100)
print(f"Следующее предположение: {guess}")

Отключение нейросети

# Использование локального бинарного поиска вместо нейросети
neural_guess_number(100, use_real_ai=False)

🔧 Разработка Установка для разработки

git clone https://github.com/yourusername/vibe-binary.git
cd vibe-binary
pip install -e .

Запуск тестов

python -m pytest tests/

🤝 Вклад в проект Мы приветствуем вклады! Пожалуйста:

Форкните репозиторий

Создайте ветку для фичи (git checkout -b feature/amazing-feature)

Закоммитьте изменения (git commit -m 'Add amazing feature')

Запушьте в ветку (git push origin feature/amazing-feature)

Откройте Pull Request

📄 Лицензия Этот проект распространяется под лицензией MIT. Подробнее в файле LICENSE.

Сделано с ❤️ и бинарной магией

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

vibe_binary-0.1.4.tar.gz (5.6 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

vibe_binary-0.1.4-py3-none-any.whl (6.0 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file vibe_binary-0.1.4.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: vibe_binary-0.1.4.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 5.6 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9

File hashes

Hashes for vibe_binary-0.1.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a4367c47f90fb8d9b5303dc30eba485a84cfd6e4bef46dbbd3287b571800632b
MD5 07aeaaf9365da14a4e7de386ae087fac
BLAKE2b-256 bf71a2e787b595efdd04dbf57622f4e12146d7dbb46349cdb2eb906dcc8fb609

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file vibe_binary-0.1.4-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: vibe_binary-0.1.4-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 6.0 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9

File hashes

Hashes for vibe_binary-0.1.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 731e1fd857a3227a0d99b8bf8fc6016abdb939e89cc5ec4cbe49b1075d0329aa
MD5 0c368848513c2c87b8b82bc09f0bb20a
BLAKE2b-256 b41cdf8b88801bcc84b75f28602ab6f70658979a30897850d94d32585317e808

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page