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-0.1.3.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-0.1.3-py3-none-any.whl (6.0 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file vibe_binary-0.1.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: vibe_binary-0.1.3.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-0.1.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 b9a5f3aa0c53047bf8d69180f6f9f21895ba21d693c9ec86626747e6ad69e263
MD5 a26ad5f3e2a348963c6308465adc8f43
BLAKE2b-256 dadbb235bdd78c8e03df223b4d46b64e88fdea69aed236320c023a6f9b88194f

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file vibe_binary-0.1.3-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: vibe_binary-0.1.3-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-0.1.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 20ee7c88cdc2f16962d1170ad52623615839df9502fbfb8d32be10da334e704a
MD5 2babaa5d0a81f7662de6bb5af690a94b
BLAKE2b-256 6ea0cde910b9d70e9073163981d12a93bba6562e4686d94a55f8a516753febdf

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