一、前言

视频讲解链接：https://www.bilibili.com/video/BV1p34y1z7Xd

本文默认读者有一定的python基础，故不会怎么着重去讲关于语法的东西，请自行了解学习，我推荐三个网址：

菜鸟教程

廖雪峰的python

CYaRon官方python速成

官网链接：https://github.com/luogu-dev/cyaron/wiki

二、使用范例

#!/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

这个是官方文档的一个例子，看不懂的话也不要着急，这是造了一个图论的数据，注释写的很非常的清楚，我们只需要关注其中的某一些东西即可，下面我将会一一列举

三、安装下载

3.1 python环境

可以去官网下载：https://www.python.org/downloads/

然后选择你想要的版本然后下载Windows installer (64-bit)(如果你是32位的话)

3.2 安装CYaRon包

在你的终端中输入pip install cyaron,这里需要注意一一下你的环境

到这里就结束了

四、输入输出IO

4.1 创建输入输出的IO

IO("test1.in", "test1.out") # test1.in, test1.out
IO(file_prefix="test") # test.in, test.out
IO(file_prefix="test", data_id=3) # test3.in, test3.out
IO(file_prefix="test", data_id=6, input_suffix=".input", output_suffix=".answer") # test6.input, test6.answer
IO("test2.in") # test2.in, .out文件生成为临时文件
IO(file_prefix="test", data_id=5, disable_output=True) # test5.in, 不建立.out
IO() # .in, .out文件均生成为临时文件，一般配合对拍器使用

这些都是创建的IO方式

例如第一个就是创建一对输入输出，第二个有个file_prefix，就是说创建的输入输出的前缀名，我们可以通过后面添加data_id的方式创造多组数据

4.2 IO库的方法

io = IO("test1.in", "test1.out") # 先新建一组数据
io.input_write(1, 2, 3) # 写入1 2 3到输入文件
io.input_writeln(4, 5, 6) # 写入4 5 6到输入文件并换行
io.output_write(1, 2, 3) # 写入1 2 3到输出文件
io.output_writeln(4, 5, 6) # 写入4 5 6到输出文件并换行
io.input_write([1, 2, 3]) # 写入1 2 3到输入文件
io.output_write(1, 2, [1, 2, 3], [4]) # 写入1 2 1 2 3 4到输出文件
io.input_write(1, 2, 3, separator=',') # 写入1,2,3,到输入文件，目前版本尾部会多一个逗号，之后可能修改行为
io.output_gen("~/Documents/std") # 执行shell命令或二进制文件，把输入文件的内容通过stdin送入，获得stdout的内容生成输出
io.output_gen("C:\\Users\\Aqours\\std.exe") # 当然Windows也可以

第一个就是创建一个IO的对象，第二个就是讲这三个写入到文件，但是不换行，其他的你看看后面的注释即可

五、生成向量、列表

5.1 一维列表

直接通过Vector对象的random函数

这个函数有三个参数：

• 参数 num：生成的向量个数。
• 参数 position_range：一个list。内有几个元素那么就是输出几维向量。每个元素可以是一个二维整数（或实数）元组(min,max)表示每一维的取值是[min,max]，也可以是可以是一个整数（或实数）k，则范围是[0,k]。当该参数只有一个元素是，则生成的是一组数列而不是向量
• 参数 mode：模式选择。0为互相不重复的整数向量，1为允许出现重复的整数向量（各维完全独立随机），2为实数向量。

一些例子：

output = Vector.random()
#默认值，随机生成5个[0,10]的不重复数字的数列。

output = Vector.random(10, [(10,50)])
#生成10个范围在[10,50]之间的不重复数字数列。

output = Vector.random(30, [(10,50), 20])
#生成30个第一维范围[10,50]之间、第二维范围在[0,20]之间的不重复的二维向量。

output = Vector.random(30, [(1,10), (1,10), (1,10)], 2)
#生成30个每一维范围[1,10]之间的三维实数向量。

output = Vector.random(30, [10], 1)
#生成30个[0,10]之间的随机数，当然肯定会有重复咯。

5.2 多维列表（矩阵）

直接不能生成矩阵我们其实可以换一个思路，每一行写入m个长度的一维列表，然后写入n行即可

eg:

len = int(n)
    while len:
        v = Vector.random(n,[1000],1)
        test_data.input_writeln(v)
        len-=1

因为实际上我们是使用in这个文件里面的数据，所以不会有影响

六、随机字符串生成

6.1 常用对象方法

str = String.random(5) # 生成一个5个字母的单词，从小写字母中随机选择
str = String.random((10, 20), charset="abcd1234") # 生成一个10到20个字母之间的单词，从abcd1234共8个字符中随机选择
str = String.random(10, charset="#######...") # 生成一个10个字母的只有'#'和'.'组成的字符串，'#'的可能性是70%，'.'可能30%。
str = String.random(None, charset=["foo", "bar"]) # 从foo、bar两个单词中随机选择一个返回
# charset参数对于以下所有指令也有效。

str = String.random_sentence(5) # 生成一个5个单词的句子，以空格分割，第一个单词首字母自动大写，结尾有句号或感叹号，每个单词3到8个字母长
str = String.random_sentence((10, 20), word_separators=",;", sentence_terminators=None, first_letter_uppercase=False, word_length_range=(2, 10), charset="abcdefg") # 生成一个10到20个单词的句子，以逗号或分号随机分割，第一个单词首字母不大写，结尾没有任何符号，每个单词2到10字母长，从abcdefg共7个字符中随机选择
# 以上所有参数，对于以下所有指令也有效

str = String.random_paragraph((3, 10)) # 生成一个3到10个句子的段落，句子之间以句号或感叹号分割，小句之间以逗号或分号分割，句子和小句结束后均接有一个空格，句子开头首字母大写而小句开头首字母不大写。生成句子的可能性为30%而小句的可能性为70%。
str = String.random_paragraph(6, sentence_joiners="|", sentence_separators=",", sentence_terminators=".?", termination_percentage=0.1) # 生成一个6个句子的段落，句子之间以句号或问号号分割，小句之间以逗号分割，句子和小句结束后均接有一个"|"号，句子开头首字母大写而小句开头首字母不大写。生成句子的可能性为10%而小句的可能性为90%。

# 注意：如果您需要以两个空格分割单词，应该使用如下写法：
str = String.random_sentence(5, word_separators=["  "]) # 以两个空格分割单词
# 而不是：
str = String.random_sentence(5, word_separators="  ") # 这会导致从两个空格中随机选择一个，也就是只有一个空格

可以多看看注释，很容易理解的

七、造图

7.1 Graph库函数

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

7.2 一个建图例子

graph = Graph(10) # 建立一个10个节点的无向图
graph = Graph(10, directed=True) # 建立一个10个节点的有向图
# 这两个图的节点编号范围都为1到10

graph.add_edge(1, 5) # 建立一条从1到5，权值为1的边，若是无向图，还会建立从5到1的边
graph.add_edge(1, 6, weight=3) # 建立一条从1到6，权值为3的边，若是无向图，还会建立从6到1的边

graph.edges # 一个邻接表数组，每一维度i保存的是i点出发的所有边，以Edge对象存储
for edge in graph.iterate_edges(): # 遍历所有边，其中edge内保存的也是Edge对象
    edge.start # 获取这条边的起点
    edge.end # 获取这条边的终点
    edge.weight # 获取这条边的边权
    io.input_writeln(edge) # 输出这条边，以u v w的形式

io.input_writeln(graph) # 输出这个图，以每条边u v w一行的格式
io.input_writeln(graph.to_str(shuffle=True)) # 打乱边的顺序并输出这个图
io.input_writeln(graph.to_str(output=my_func)) # 使用my_func函数替代默认的输出函数，请查看源代码以理解使用方法
io.input_writeln(graph.to_str(output=Edge.unweighted_edge)) # 输出无权图，以每条边u v一行的格式