文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （368）-- 算法导论24.3 10题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （368）-- 算法导论24.3 10题
福大大架构师每日一题
发布于 2024-10-14 15:48:45
发布于 2024-10-14 15:48:45
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十、假设给定带权重的有向图 $G=(V，E)$，从源结点 $s$ 发出的边的权重可以为负值，而其他所有边的权重全部是非负值，同时，图中不包含权重为负值的环路。证明：Dikstra 算法可以正确计算出从源结点 $s$ 到所有其他结点之间的最短路径。如果要写代码，请用go语言。
文心一言：
首先，让我们证明在给定条件下，Dijkstra 算法可以正确计算出从源结点 s 到所有其他结点之间的最短路径。
证明
- 1. 初始化：Dijkstra 算法从一个源结点 s 开始，初始化距离数组 dist，使得 dist[s] = 0，而 dist[v] 对于所有其他结点 v 设置为无穷大（或图中的最大权重值，确保这些值在更新过程中会被覆盖）。
- 2. 没有负权环：由于图中不包含权重为负值的环路，因此任何从 s 出发的路径如果包含了一个负权重的边，那么这条路径必定在有限步内结束，因为之后的边都是非负权重。
- 3. 贪心选择：算法每次从未处理结点中选择 dist 值最小的结点 u，这个选择在当前已知信息下是最优的，因为如果存在一个更短的路径从 s 到 u，那么这条路径上的某个结点必然已经被处理过并且其距离已经被更新过。
- 4. 边权重特性：由于从 s 发出的边的权重可以是负值，而其他所有边的权重是非负值，因此在处理从 s 直接连接的边时，这些负权重边可以立即减少 dist 值。由于后续边都是非负权重，这些更新后的 dist 值将不会再次被减少（除非是通过一个更长的路径，这在贪心选择过程中已经排除了）。
- 5. 正确性：最终，当所有结点都被处理过之后，dist 数组中的值就是从 s 到各个结点的最短路径长度。因为每一步的选择都是基于当前已知信息下的最优选择，并且不存在通过未处理结点更短的路径（否则在前面的步骤中就已经更新了）。
Go 语言实现
下面是 Dijkstra 算法在 Go 语言中的实现：
package main
import(
"container/heap"
"fmt"
"math"
)
// Edge represents a directed edge in the graph
typeEdgestruct{
to int
weight int
}
// Graph represents a weighted directed graph
typeGraphstruct{
vertices int
edges map[int][]Edge
}
// NewGraph creates a new graph with a given number of vertices
func NewGraph(vertices int)*Graph{
return&Graph{
vertices: vertices,
edges:make(map[int][]Edge),
}
}
// AddEdge adds a directed edge to the graph
func (g *Graph)AddEdge(from, to, weight int){
g.edges[from]=append(g.edges[from],Edge{to, weight})
}
// Item represents an item in the priority queue
typeItemstruct{
vertex int
dist int
index int
}
// PriorityQueue implements heap.Interface and holds Items
typePriorityQueue[]*Item
func (pq PriorityQueue)Len()int{returnlen(pq)}
func (pq PriorityQueue)Less(i, j int)bool{
return pq[i].dist < pq[j].dist
}
func (pq PriorityQueue)Swap(i, j int){
pq[i], pq[j]= pq[j], pq[i]
pq[i].index = i
pq[j].index = j
}
func (pq *PriorityQueue)Push(x interface{}){
n :=len(*pq)
item := x.(*Item)
item.index = n
*pq =append(*pq, item)
}
func (pq *PriorityQueue)Pop()interface{}{
old :=*pq
n :=len(old)
item := old[n-1]
old[n-1]=nil// avoid memory leak
item.index =-1// for safety
*pq = old[0: n-1]
return item
}
func (pq *PriorityQueue) update(item *Item, dist int){
item.dist = dist
heap.Fix(pq, item.index)
}
// Dijkstra calculates the shortest paths from a source vertex
func (g *Graph)Dijkstra(source int)[]int{
dist :=make([]int, g.vertices)
for i :=range dist {
dist[i]= math.MaxInt32
}
dist[source]=0
pq :=make(PriorityQueue,0, g.vertices)
heap.Init(&pq)
heap.Push(&pq,&Item{vertex: source, dist:0})
for pq.Len()>0{
u := heap.Pop(&pq).(*Item).vertex
for _, edge :=range g.edges[u]{
alt := dist[u]+ edge.weight
if alt < dist[edge.to]{
dist[edge.to]= alt
heap.Push(&pq,&Item{vertex: edge.to, dist: alt})
}
}
}
return dist
}
func main(){
graph :=NewGraph(5)
graph.AddEdge(0,1,-1)
graph.AddEdge(0,2,4)
graph.AddEdge(1,2,3)
graph.AddEdge(1,3,2)
graph.AddEdge(1,4,2)
graph.AddEdge(3,2,5)
graph.AddEdge(3,1,1)
graph.AddEdge(4,3,-3)
source :=0
distances := graph.Dijkstra(source)
fmt.Printf("Shortest distances from vertex %d:\n", source)
for i, d :=range distances {
fmt.Printf("Vertex %d: %d\n", i, d)
}
}在这个例子中，图包含了一些负权重的边，但没有负权重的环路，因此 Dijkstra 算法可以正确计算出从源结点 0 到所有其他结点的最短路径。
讯飞星火：
首先，我们需要理解 Dijkstra 算法的基本思想。Dijkstra 算法是一种用于在带权有向图中查找从源节点到所有其他节点的最短路径的算法。它的基本思想是每次选择距离源节点最近的未访问节点，然后更新其相邻节点的距离。
由于题目中提到图中不包含权重为负值的环路，这意味着我们可以使用 Dijkstra 算法来找到最短路径。但是，需要注意的是，Dijkstra 算法不能处理负权重边的情况。因此，如果图中存在负权重边，我们需要使用其他算法，如 Bellman-Ford 算法。
下面是使用 Go 语言实现的 Dijkstra 算法：
package main
import(
"fmt"
"math"
)
typeEdgestruct{
to int
cost int
}
func dijkstra(graph [][]Edge, start int)[]int{
n :=len(graph)
dist :=make([]int, n)
for i :=range dist {
dist[i]= math.MaxInt32
}
dist[start]=0
visited :=make([]bool, n)
for i :=0; i < n; i++{
minDist := math.MaxInt32
minIndex :=-1
for j :=0; j < n; j++{
if!visited[j]&& dist[j]< minDist {
minDist = dist[j]
minIndex = j
}
}
if minIndex ==-1{
break
}
visited[minIndex]=true
for _, edge :=range graph[minIndex]{
newDist := dist[minIndex]+ edge.cost
if newDist < dist[edge.to]{
dist[edge.to]= newDist
}
}
}
return dist
}
func main(){
graph :=[][]Edge{
{},
{{2,7},{3,9},{6,14}},
{{1,7},{3,10},{4,15}},
{{2,9},{4,11},{6,2}},
{{3,15},{5,6}},
{{4,6},{6,9}},
{{1,14},{3,2},{5,9}},
}
start :=1
distances := dijkstra(graph, start)
fmt.Println("Distances from node", start,":", distances)
}这段代码定义了一个 dijkstra 函数，它接受一个图（表示为邻接表）和一个起始节点作为输入，并返回一个整数数组，其中每个元素表示从起始节点到对应节点的最短距离。注意，这个实现假设图中没有负权重的边。
智谱清言：
要证明Dijkstra算法在这种情况下可以正确计算出从源结点 s 到所有其他结点之间的最短路径，我们需要考虑以下几个关键点：
- 1. 不存在负权重环路：由于图中不包含权重为负值的环路，这意味着从源结点 s 出发，任何到达某个结点的路径上，负权重的边只能出现一次，即只能出现在从源结点出发的第一条边上。
- 2. Dijkstra算法的基本性质：Dijkstra算法保证在每一步中，选择的都是当前未处理结点中与源结点距离最短的结点。算法通过这个性质逐步构建最短路径树。 下面是证明的步骤：
证明：
- • 初始化：算法开始时，将源结点 s 的距离设置为 0，其他所有结点的距离设置为无穷大。这是合理的，因为我们还没有找到到其他结点的路径。
- • 迭代过程：在每一步中，算法选择当前未处理结点中距离最小的结点 u 。由于图中不存在负权重环路，从源结点 s 到 u 的最短路径已经被找到，并且不会再被更新为更长的路径。
- • 边的权重：由于除了从源结点 s 发出的边，其他所有边的权重都是非负的，因此在算法的迭代过程中，任何通过非源结点发出的边都不会产生比当前已知的路径更短的路径。
- • 负权重边处理：如果存在从源结点 s 发出的负权重边，它只会影响源结点直接连接的结点。由于不存在负权重环路，这样的负权重边不会影响其他结点的最短路径计算。
- • 终止：当所有结点都被处理完毕时，算法保证了从源结点 s 到每个结点的最短路径已经被找到。 下面是使用Go语言实现的Dijkstra算法的简化版本：
package main
import(
"container/heap"
"fmt"
)
typeEdgestruct{
to int
weight int
}
typeItemstruct{
node int
dist int
index int
}
typePriorityQueue[]*Item
func (pq PriorityQueue)Len()int{returnlen(pq)}
func (pq PriorityQueue)Less(i, j int)bool{
return pq[i].dist < pq[j].dist
}
func (pq PriorityQueue)Swap(i, j int){
pq[i], pq[j]= pq[j], pq[i]
pq[i].index = i
pq[j].index = j
}
func (pq *PriorityQueue)Push(x interface{}){
n :=len(*pq)
item := x.(*Item)
item.index = n
*pq =append(*pq, item)
}
func (pq *PriorityQueue)Pop()interface{}{
old :=*pq
n :=len(old)
item := old[n-1]
old[n-1]=nil
item.index =-1
*pq = old[0: n-1]
return item
}
func (pq *PriorityQueue) update(item *Item, dist int){
item.dist = dist
heap.Fix(pq, item.index)
}
func dijkstra(graph map[int][]Edge, s int)map[int]int{
dist :=make(map[int]int)
for node :=range graph {
dist[node]=int(^uint(0)>>1)// set to "infinity"
}
dist[s]=0
pq :=make(PriorityQueue,1)
pq[0]=&Item{
node: s,
dist:0,
index:0,
}
heap.Init(&pq)
for pq.Len()>0{
item := heap.Pop(&pq).(*Item)
u := item.node
for _, e :=range graph[u]{
v := e.to
weight := e.weight
if newDist := dist[u]+ weight; newDist < dist[v]{
dist[v]= newDist
heap.Push(&pq,&Item{node: v, dist: newDist})
}
}
}
return dist
}
func main(){
graph :=map[int][]Edge{
0:{{to:1, weight:-1},{to:2, weight:4}},
1:{{to:2, weight:3},{to:3, weight:2},{to:4, weight:2}},
2:{{to:3, weight:5},{to:4, weight:3}},
3:{{to:4, weight:-3}},
4:{},
}
dist := dijkstra(graph,0)
for node, d :=range dist天工：
证明 Dijkstra 算法在特定条件下的正确性
对于给定的带权重的有向图 G=(V, E)，其中从源节点 s 发出的边的权重可以为负值，而其他所有边的权重都是非负值，并且图中没有权重为负的环路，Dijkstra 算法确实可以正确计算出从 s 到所有其他节点之间的最短路径。
证明：
- 1. 初始化阶段： Dijkstra 算法将源节点 s 的距离标记为 0，其他节点的距离标记为无穷大。这一步在任何情况下都是正确的。
- 2. 迭代阶段： 算法每次选择当前未确定最短路径的节点中距离 s 最小的节点 u。由于从 s 发出的边可以有负权重，但其他所有边都是非负的，且没有负权重的环，这意味着一旦一个节点被加入到确定最短路径的集合中，其距离值将不再改变。
- 3. 关键观察： 由于从 s 发出的边可以有负权重，但其他边权重非负，这意味着从 s 直接到达的节点可能具有负权重路径。然而，一旦一个节点通过非负边路径到达，其路径长度将只增不减（因为没有负权重的边）。因此，当算法选择一个节点时，它已经确定了该节点从 s 到达的最短路径。
- 4. 无负权重环： 由于图中没有负权重的环，这意味着算法不会在任何时刻更新一个已经确定最短路径的节点的距离。这保证了算法的正确性。
- 5. 结论： 由于算法在每次迭代中都正确地选择了距离最小的未确定节点，并且在没有负权重环的情况下不会错误地更新节点的距离，因此 Dijkstra 算法在给定条件下可以正确地计算出从 s 到所有其他节点的最短路径。
然而，值得注意的是，Dijkstra 算法的通常实现不直接处理负权重的边。对于从源点发出的边可以是负权重的情况，算法的正确性依赖于没有负权重环的假设。
Go 语言实现
尽管证明了算法在特定条件下的正确性，直接用 Dijkstra 算法处理负权重边的实现需要特别注意。下面是一个 Go 语言中 Dijkstra 算法的实现，但不直接处理负权重边，因为标准实现不支持负权重边：
package main
import(
"container/heap"
"fmt"
)
type node struct{
index int
cost int
}
type priorityQueue []*node
func (pq priorityQueue)Len()int{returnlen(pq)}
func (pq priorityQueue)Less(i, j int)bool{
return pq[i].cost < pq[j].cost
}
func (pq priorityQueue)Swap(i, j int){
pq[i], pq[j]= pq[j], pq[i]
}
func (pq *priorityQueue)Push(x interface{}){
item := x.(*node)
*pq =append(*pq, item)
}
func (pq *priorityQueue)Pop()interface{}{
old :=*pq
n :=len(old)
item := old[n-1]
*pq = old[0: n-1]
return item
}
func dijkstra(graph [][]int, src int)[]int{
n :=len(graph)
dist :=make([]int, n)
for i :=range dist {
dist[i]=99999
}
dist[src]=0
pq :=make(priorityQueue,0)
heap.Init(&pq)
heap.Push(&pq,&node{index: src, cost:0})
for pq.Len()>0{
u := heap.Pop(&pq).(*node)
for v, w :=range graph[u.index]{
if w !=0&& dist[u.index]+w < dist[v]{
dist[v]= dist[u.index]+ w
heap.Push(&pq,&node{index: v, cost: dist[v]})
}
}
}
return dist
}
func main(){
graph :=[][]int{
{0,10,5,0},
{0,0,2,1},
{0,0,0,3},
{0,0,0,0},
}
dist := dijkstra(graph,0)
fmt.Println(dist)
}此代码实现了一个标准的 Dijkstra 算法，不直接处理负权重边。对于从源点发出的边可以是负权重的情况，需要对算法进行适当调整或使用其他算法如 Bellman-Ford。
chatgpt：
要证明 Dijkstra 算法在这种特殊情况下的正确性，首先需要说明在权重非负且没有负权重环路的条件下，Dijkstra 算法对于单源最短路径问题是正确的。然后针对题目中的特殊情况做进一步的讨论。
在该问题中，由于所有边的权重非负，Dijkstra 算法首先会从源结点 s 开始，逐步扩展最短路径集合，直到找到所有结点的最短路径。当存在权重为负值的边时，Dijkstra 算法可能会产生错误的结果，因为它会选择当前最短路径上的结点，而不考虑负权重可能引起的替代路径。但是，当不存在负权重环路时，Dijkstra 算法在该问题中仍然能够得到正确的结果。
下面是使用 Go 语言实现 Dijkstra 算法来计算从源结点到所有其他结点的最短路径的代码：
package main
import"fmt"
typeEdgestruct{
to int
cost int
}
func dijkstra(graph map[int][]Edge, start int)map[int]int{
inf :=1<<31-1
dist :=make(map[int]int)
visited :=make(map[int]bool)
for node :=range graph {
dist[node]= inf
}
dist[start]=0
for i :=0; i <len(graph); i++{
u :=-1
for v :=range dist {
if!visited[v]&&(u ==-1|| dist[v]< dist[u]){
u = v
}
}
if dist[u]== inf {
break
}
visited[u]=true
for _, edge :=range graph[u]{
if newDist := dist[u]+ edge.cost; newDist < dist[edge.to]{
dist[edge.to]= newDist
}
}
}
return dist
}
func main(){
graph :=make(map[int][]Edge)
graph[1]=[]Edge{{2,1},{3,3}}
graph[2]=[]Edge{{3,1},{4,1}}
graph[3]=[]Edge{{4,2}}
start :=1
shortestPaths := dijkstra(graph, start)
fmt.Println("Shortest paths from node", start,":")
for node, dist :=range shortestPaths {
fmt.Printf("Node %d, Distance: %d\n", node, dist)
}
}这段代码实现了 Dijkstra 算法，并计算了从源结点到其他所有结点的最短路径。您可以根据自己的图形结构和权重信息，将其输入到代码中以得到所需的结果。希望这个例子能帮助您理解如何用 Go 语言实现 Dijkstra 算法。如果您有任何其他问题，欢迎随时询问！
kimi：
要证明Dijkstra算法可以正确计算出从源结点 ( s ) 到所有其他结点之间的最短路径，我们需要考虑以下几个关键点：
- 1. 非负权重边：除了从源点 ( s ) 出发的边可以有负权重外，图中所有其他边的权重都是非负的。这意味着，一旦一个顶点被确定为最短路径的一部分，任何从该顶点出发的边都不会导致路径长度的减少。
- 2. 无负权重环：图中不存在权重为负的环路。这是Dijkstra算法能够正确工作的前提条件，因为如果有负权重环，算法可能会陷入无限循环，不断更新路径长度。
- 3. 松弛操作：Dijkstra算法的核心是松弛操作，即检查通过中间顶点是否可以找到到达目标顶点的更短路径。由于除了从源点出发的边外，其他边的权重都是非负的，所以一旦一个顶点的最短路径被确定，通过该顶点的任何路径都不会比当前的最短路径更短。
- 4. 贪心选择：Dijkstra算法通过贪心选择来工作，即在每一步选择当前已知最短路径的顶点作为下一个顶点。由于除了从源点出发的边外，其他边的权重都是非负的，这种贪心选择是安全的，因为它保证了算法总是朝着减少路径长度的方向前进。
基于以上理由，Dijkstra算法能够正确计算出从源结点 ( s ) 到所有其他结点之间的最短路径。
下面是一个用Go语言实现的Dijkstra算法的示例代码：
package main
import(
"fmt"
"math"
)
typeEdgestruct{
to int
cost int
}
typeGraphstruct{
V int
E []*Edge
}
func (g *Graph)AddEdge(from, to int, cost int){
g.E =append(g.E,&Edge{to: to, cost: cost})
}
func Dijkstra(g *Graph, s int)[]int{
dist :=make([]int, g.V)
visited :=make([]bool, g.V)
for i :=range dist {
dist[i]= math.MaxInt32
}
dist[s]=0
for i :=0; i < g.V; i++{
u :=-1
min := math.MaxInt32
// Find the vertex with the smallest distance
for j :=0; j < g.V; j++{
if!visited[j]&& dist[j]< min {
min = dist[j]
u = j
}
}
// If we didn't find any not visited vertex, break the loop
if u ==-1{
break
}
visited[u]=true
// Update distance for adjacent vertices
for _, e :=range g.E {
if e.to != u &&!visited[e.to]&& dist[u]+e.cost < dist[e.to]{
dist[e.to]= dist[u]+ e.cost
}
}
}
return dist
}
func main(){
g :=&Graph{V:6}
g.AddEdge(0,1,-2)
g.AddEdge(0,2,4)
g.AddEdge(0,3,3)
g.AddEdge(1,3,2)
g.AddEdge(1,2,1)
g.AddEdge(2,4,1)
g.AddEdge(3,5,1)
g.AddEdge(4,5,3)
dist :=Dijkstra(g,0)
fmt.Println("Vertex Distance from Source")
for i, d :=range dist {
if d != math.MaxInt32{
fmt.Printf("\nVertex %d\t Distance %d", i, d)
}else{
fmt.Printf("\nVertex %d\t Distance Infinite", i)
}
}
}这段代码定义了一个图结构，并实现了Dijkstra算法来计算从源点到所有其他顶点的最短路径。请注意，这段代码假设图中的顶点编号从0开始。
混元：
要证明 Dijkstra 算法可以正确计算出从源结点 ( s ) 到所有其他结点之间的最短路径，我们需要考虑以下几点：
- 1. Dijkstra 算法的基本原理：
- • Dijkstra 算法是一种贪心算法，用于解决单源最短路径问题。
- • 它维护一个集合 ( S ) 表示已经找到最短路径的节点，以及一个集合 ( Q ) 表示尚未找到最短路径的节点。
- • 在每一步中，算法从 ( Q ) 中选择一个距离最小的节点加入 ( S )，并更新从该节点到其他节点的距离。
- 2. 负权重边的影响：
- • Dijkstra 算法假设所有边的权重都是非负的，因为它依赖于贪心选择性质，即在每一步选择当前距离最小的节点。
- • 如果图中存在负权重边，Dijkstra 算法可能会产生错误的结果，因为它无法正确处理负权重边的更新。
- 3. 特定条件下的适用性：
- • 在本题中，源结点 ( s ) 发出的边的权重可以为负值，而其他所有边的权重全部是非负值，并且图中不包含权重为负值的环路。
- • 在这种情况下，Dijkstra 算法仍然可以正确工作，因为从源结点 ( s ) 发出的负权重边不会影响其他节点的最短路径计算。
证明
- 1. 初始化：
- • 设 ( d[v] ) 表示从源结点 ( s ) 到节点 ( v ) 的当前最短路径距离。
- • 初始化 ( d[s] = 0 )，对于所有其他节点 ( v )，( d[v] = \infty )。
- 2. 贪心选择：
- • 在每一步中，选择 ( d[v] ) 最小的节点 ( v ) 加入集合 ( S )。
- • 更新从节点 ( v ) 到其他节点 ( u ) 的距离：如果 ( d[v] + w(v, u) < d[u] )，则更新 ( d[u] = d[v] + w(v, u) )。
- 3. 正确性：
- • 由于源结点 ( s ) 发出的边的权重可以为负值，初始阶段可能会选择负权重边。
- • 但是，一旦选择了某个节点 ( v ) 加入集合 ( S )，从 ( s ) 到 ( v ) 的路径就被认为是最短路径。
- • 对于其他节点 ( u )，如果存在从 ( v ) 到 ( u ) 的非负权重边，更新 ( d[u] ) 的过程仍然是正确的。
- • 因此，Dijkstra 算法可以正确计算出从源结点 ( s ) 到所有其他结点之间的最短路径。
Go 语言实现
package main
import(
"container/heap"
"fmt"
)
typeEdgestruct{
node int
weight int
}
typePriorityQueue[]*Item
typeItemstruct{
value int
priority int
index int
}
func (pq PriorityQueue)Len()int{returnlen(pq)}
func (pq PriorityQueue)Less(i, j int)bool{
return pq[i].priority < pq[j].priority
}
func (pq PriorityQueue)Swap(i, j int){
pq[i], pq[j]= pq[j], pq[i]
pq[i].index = i
pq[j].index = j
}
func (pq *PriorityQueue)Push(x interface{}){
n :=len(*pq)
item := x.(*Item)
item.index = n
*pq =append(*pq, item)
}
func (pq *PriorityQueue)Pop()interface{}{
old :=*pq
n :=len(old)
item := old[n-1]
old[n-1]=nil
item.index =-1
*pq = old[0: n-1]
return item
}
func Dijkstra(graph [][]Edge, start int)[]int{
n :=len(graph)
dist :=make([]int, n)
for i :=range dist {
dist[i]=1e9// 初始化为无穷大
}
dist[start]=0
pq :=&PriorityQueue{}
heap.Init(pq)
heap.Push(pq,&Item{value: start, priority:0})
for pq.Len()>0{
item := heap.Pop(pq).(*Item)
u := item.value
for _, edge :=range graph[u]{
v := edge.node
if dist[u]+edge.weight < dist[v]{
dist[v]= dist[u]+ edge.weight
heap.Push(pq,&Item{value: v, priority: dist[v]})
}
}
}
return dist
}
func main(){
graph :=[][]Edge{
{{node:1, weight:-1},{node:2, weight:4}},
{{node:2, weight:3},{node:3, weight:2},{node:4, weight:2}},
{},
{{node:1, weight:1},{node:4, weight:5}},
{{node:3, weight:-3}},
}
start :=0
dist :=Dijkstra(graph, start)
fmt.Println("Shortest distances from node", start,"to all other nodes:", dist)
}这个 Go 语言实现展示了如何在特定条件下使用 Dijkstra 算法计算从源结点 ( s ) 到所有其他结点之间的最短路径。
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原始发表：2024-10-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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