{ "instances": { "A1-00": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "8d435af9a901391cdc1484215bf6ef3df7fd93e9e98003cb0db24665c91c50a9" }, "gold": 144.54, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `region` and `revenue`. Find the region with the highest mean revenue, and report that mean revenue rounded to 2 decimal places. Report the number with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `region` i `revenue`. Znajdź region o najwyższej średniej wartości revenue i podaj tę średnią zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Podaj liczbę w formacie FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A1", "visible_tests": null }, "A1-01": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "590b28913962385901d289e0e6fde002a27fd3b5897547af7cd4f76b09ecbe73" }, "gold": 120.16, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `region` and `revenue`. Find the region with the highest mean revenue, and report that mean revenue rounded to 2 decimal places. Report the number with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `region` i `revenue`. Znajdź region o najwyższej średniej wartości revenue i podaj tę średnią zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Podaj liczbę w formacie FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A1", "visible_tests": null }, "A1-02": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "f56508dfca2daa971fd631d8f568e81477749055f9501e254fcb911c65be4ab6" }, "gold": 130.13, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `region` and `revenue`. Find the region with the highest mean revenue, and report that mean revenue rounded to 2 decimal places. Report the number with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `region` i `revenue`. Znajdź region o najwyższej średniej wartości revenue i podaj tę średnią zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Podaj liczbę w formacie FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A1", "visible_tests": null }, "A1-03": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "3cfb42c514848c27fa8bfcd938cf35187cd64acf4c8112d76986a6daa4f16e10" }, "gold": 149.61, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `region` and `revenue`. Find the region with the highest mean revenue, and report that mean revenue rounded to 2 decimal places. Report the number with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `region` i `revenue`. Znajdź region o najwyższej średniej wartości revenue i podaj tę średnią zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Podaj liczbę w formacie FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A1", "visible_tests": null }, "A1-04": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "6982dbfae86f882f2a5b21cab1ff600ed31ee3613b75d74a21238bf2bb82dee6" }, "gold": 144.71, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `region` and `revenue`. Find the region with the highest mean revenue, and report that mean revenue rounded to 2 decimal places. Report the number with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `region` i `revenue`. Znajdź region o najwyższej średniej wartości revenue i podaj tę średnią zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Podaj liczbę w formacie FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A1", "visible_tests": null }, "A2-00": { "family": "csv", "files": { "measurements.csv": "390e31d35f62ea0c93e66301dfa7ba912cb61d4542a28f3d3d9125a25b7bad41" }, "gold": 41.16, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file `measurements.csv` contains laboratory measurements with columns `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nWhat is the mean `yield_pct` over rows with `batch == \"P5\"` and `temperature_c > 39`? Report the value rounded to 2 decimal places, ending with FINAL: .", "question_pl": "Plik `measurements.csv` zawiera pomiary laboratoryjne z kolumnami `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nIle wynosi średnia `yield_pct` dla wierszy, w których `batch == \"P5\"` oraz `temperature_c > 39`? Podaj wartość zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku, kończąc formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A2", "visible_tests": null }, "A2-01": { "family": "csv", "files": { "measurements.csv": "736c30de7d0097d70fde8ff28276e756ca45a419002dd9ee2bfb30bb5e4365ad" }, "gold": 46.17, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file `measurements.csv` contains laboratory measurements with columns `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nWhat is the mean `yield_pct` over rows with `batch == \"P5\"` and `temperature_c > 45`? Report the value rounded to 2 decimal places, ending with FINAL: .", "question_pl": "Plik `measurements.csv` zawiera pomiary laboratoryjne z kolumnami `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nIle wynosi średnia `yield_pct` dla wierszy, w których `batch == \"P5\"` oraz `temperature_c > 45`? Podaj wartość zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku, kończąc formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A2", "visible_tests": null }, "A2-02": { "family": "csv", "files": { "measurements.csv": "0de75b143a0f64ed8762c722fb11c279f0e536e39f050e048eecb986543b11a0" }, "gold": 52.94, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file `measurements.csv` contains laboratory measurements with columns `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nWhat is the mean `yield_pct` over rows with `batch == \"K1\"` and `temperature_c > 46`? Report the value rounded to 2 decimal places, ending with FINAL: .", "question_pl": "Plik `measurements.csv` zawiera pomiary laboratoryjne z kolumnami `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nIle wynosi średnia `yield_pct` dla wierszy, w których `batch == \"K1\"` oraz `temperature_c > 46`? Podaj wartość zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku, kończąc formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A2", "visible_tests": null }, "A2-03": { "family": "csv", "files": { "measurements.csv": "d157415151407e34ed557f2fea19dee61d97914763ac379e79938d564196d68a" }, "gold": 51.81, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file `measurements.csv` contains laboratory measurements with columns `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nWhat is the mean `yield_pct` over rows with `batch == \"M3\"` and `temperature_c > 39`? Report the value rounded to 2 decimal places, ending with FINAL: .", "question_pl": "Plik `measurements.csv` zawiera pomiary laboratoryjne z kolumnami `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nIle wynosi średnia `yield_pct` dla wierszy, w których `batch == \"M3\"` oraz `temperature_c > 39`? Podaj wartość zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku, kończąc formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A2", "visible_tests": null }, "A2-04": { "family": "csv", "files": { "measurements.csv": "48f8f77567ece72d0cda7f45b372c418d45d107665472946bfcc6f6added8ecc" }, "gold": 55.84, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file `measurements.csv` contains laboratory measurements with columns `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nWhat is the mean `yield_pct` over rows with `batch == \"M4\"` and `temperature_c > 66`? Report the value rounded to 2 decimal places, ending with FINAL: .", "question_pl": "Plik `measurements.csv` zawiera pomiary laboratoryjne z kolumnami `sample_id,batch,temperature_c,yield_pct`.\nIle wynosi średnia `yield_pct` dla wierszy, w których `batch == \"M4\"` oraz `temperature_c > 66`? Podaj wartość zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku, kończąc formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A2", "visible_tests": null }, "A3-00": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "5ecdcfbb3f0d2784f339dac15b94c3bbad6076d5047293ea3b0fad436ee31f36" }, "gold": -1.254, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.01 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `x` and `y`. Fit an ordinary least-squares line y = a*x + b and report the slope `a`, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `x` i `y`. Dopasuj prostą metodą najmniejszych kwadratów y = a*x + b i podaj współczynnik kierunkowy `a`, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A3", "visible_tests": null }, "A3-01": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "19a084344b1d7e7f219b34963e374e43de645837e4bdfd4fde747be651ba7200" }, "gold": -1.426, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.01 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `x` and `y`. Fit an ordinary least-squares line y = a*x + b and report the slope `a`, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `x` i `y`. Dopasuj prostą metodą najmniejszych kwadratów y = a*x + b i podaj współczynnik kierunkowy `a`, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A3", "visible_tests": null }, "A3-02": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "dd70ae0ab3c250ef90c3b60fadf01d7f8ebce4b99c5c2758242a476e74d72898" }, "gold": -1.675, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.01 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `x` and `y`. Fit an ordinary least-squares line y = a*x + b and report the slope `a`, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `x` i `y`. Dopasuj prostą metodą najmniejszych kwadratów y = a*x + b i podaj współczynnik kierunkowy `a`, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A3", "visible_tests": null }, "A3-03": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "0e69eecd0118d1b37290f69b8b56ccdc17545f0e1a6662372240a65921ea6988" }, "gold": 2.015, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.01 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `x` and `y`. Fit an ordinary least-squares line y = a*x + b and report the slope `a`, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `x` i `y`. Dopasuj prostą metodą najmniejszych kwadratów y = a*x + b i podaj współczynnik kierunkowy `a`, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A3", "visible_tests": null }, "A3-04": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "c6acedba1ebe900d2d0b9fb50af81c5cfe60b25b9c4b13ce7e1d10b49fafcbda" }, "gold": -0.494, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.01 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `x` and `y`. Fit an ordinary least-squares line y = a*x + b and report the slope `a`, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `x` i `y`. Dopasuj prostą metodą najmniejszych kwadratów y = a*x + b i podaj współczynnik kierunkowy `a`, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A3", "visible_tests": null }, "A4-00": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "c6977755d844bd47fee4d557336d1947d594386d35eb1953143ce2b3449225bc" }, "gold": 103.76, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `id` and `score`; some `score` values are blank (missing). Report the mean `score` over rows where it is present, rounded to 2 decimal places. Do not count blanks as zero. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `id` i `score`; niektóre wartości `score` są puste (brakujące). Podaj średnią `score` po wierszach, w których jest obecna, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Nie licz pustych jako zero. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A4", "visible_tests": null }, "A4-01": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "a275b238ef371eaa4359d7fd7df60768a47aff5ef091f358e7553856acbc2155" }, "gold": 97.91, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `id` and `score`; some `score` values are blank (missing). Report the mean `score` over rows where it is present, rounded to 2 decimal places. Do not count blanks as zero. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `id` i `score`; niektóre wartości `score` są puste (brakujące). Podaj średnią `score` po wierszach, w których jest obecna, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Nie licz pustych jako zero. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A4", "visible_tests": null }, "A4-02": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "7f6baad19c2a4c23c99f927e68b049e2ece756e6c338ea757c927544cafc0c48" }, "gold": 102.54, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `id` and `score`; some `score` values are blank (missing). Report the mean `score` over rows where it is present, rounded to 2 decimal places. Do not count blanks as zero. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `id` i `score`; niektóre wartości `score` są puste (brakujące). Podaj średnią `score` po wierszach, w których jest obecna, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Nie licz pustych jako zero. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A4", "visible_tests": null }, "A4-03": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "ab4f34565809c193cd76ed3180b52f87070fe578fe289619da7e251747835a7d" }, "gold": 101.33, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `id` and `score`; some `score` values are blank (missing). Report the mean `score` over rows where it is present, rounded to 2 decimal places. Do not count blanks as zero. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `id` i `score`; niektóre wartości `score` są puste (brakujące). Podaj średnią `score` po wierszach, w których jest obecna, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Nie licz pustych jako zero. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A4", "visible_tests": null }, "A4-04": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "811469d43913c597e820316e9d3a6e5edc9f00811a557975b894773f93521e80" }, "gold": 104.88, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `id` and `score`; some `score` values are blank (missing). Report the mean `score` over rows where it is present, rounded to 2 decimal places. Do not count blanks as zero. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `id` i `score`; niektóre wartości `score` są puste (brakujące). Podaj średnią `score` po wierszach, w których jest obecna, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Nie licz pustych jako zero. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A4", "visible_tests": null }, "A5-00": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "c560ba3cc701961153e06f8a9f5d34ec58f239bf869682400443b1fbd311d875" }, "gold": 6188.66, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `date` (YYYY-MM-DD) and `amount`. For the calendar month (YYYY-MM) with the highest total amount, report that total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `date` (RRRR-MM-DD) i `amount`. Dla miesiąca kalendarzowego (RRRR-MM) o najwyższej sumie amount podaj tę sumę, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A5", "visible_tests": null }, "A5-01": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "06bf6a170111ed6b506145bbdf014cb3a909775c70f1f16bf0172218ce8dc3dc" }, "gold": 7837.04, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `date` (YYYY-MM-DD) and `amount`. For the calendar month (YYYY-MM) with the highest total amount, report that total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `date` (RRRR-MM-DD) i `amount`. Dla miesiąca kalendarzowego (RRRR-MM) o najwyższej sumie amount podaj tę sumę, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A5", "visible_tests": null }, "A5-02": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "a45515424172bfea92c61ba3a60a61d738831ccb45802a1b584784ed863f368c" }, "gold": 6897.79, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `date` (YYYY-MM-DD) and `amount`. For the calendar month (YYYY-MM) with the highest total amount, report that total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `date` (RRRR-MM-DD) i `amount`. Dla miesiąca kalendarzowego (RRRR-MM) o najwyższej sumie amount podaj tę sumę, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A5", "visible_tests": null }, "A5-03": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "6a92bece18f02c3554e23208c7b3a14eed8808323a59e87fb1b22ce20b44cc32" }, "gold": 4761.85, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `date` (YYYY-MM-DD) and `amount`. For the calendar month (YYYY-MM) with the highest total amount, report that total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `date` (RRRR-MM-DD) i `amount`. Dla miesiąca kalendarzowego (RRRR-MM) o najwyższej sumie amount podaj tę sumę, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A5", "visible_tests": null }, "A5-04": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "a98bb12a3c83371bc2a035e5fc450beca62e08e54fc38e8f0407032654723a8f" }, "gold": 8117.04, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `date` (YYYY-MM-DD) and `amount`. For the calendar month (YYYY-MM) with the highest total amount, report that total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `date` (RRRR-MM-DD) i `amount`. Dla miesiąca kalendarzowego (RRRR-MM) o najwyższej sumie amount podaj tę sumę, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A5", "visible_tests": null }, "A6-00": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "7b30361e4e470dad26928717cbe856783ca22fd943b212872d25e6edef7ec84a" }, "gold": 19.2203, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `sku,active,units,cost`. Over only the rows where `active == 1`, report the ratio (sum of cost) / (sum of units), rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `sku,active,units,cost`. Tylko dla wierszy, w których `active == 1`, podaj iloraz (suma cost) / (suma units), zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A6", "visible_tests": null }, "A6-01": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "fe4b6fff4daaba8f7e46ab4deaab0a11ada78eacd6ac56e352fdcb89258a63bd" }, "gold": 17.9625, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `sku,active,units,cost`. Over only the rows where `active == 1`, report the ratio (sum of cost) / (sum of units), rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `sku,active,units,cost`. Tylko dla wierszy, w których `active == 1`, podaj iloraz (suma cost) / (suma units), zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A6", "visible_tests": null }, "A6-02": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "64d162fec09f85b6c2d355df7d47ac62d705cc7f8ecd06a18ccc7504499f8d45" }, "gold": 18.7255, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `sku,active,units,cost`. Over only the rows where `active == 1`, report the ratio (sum of cost) / (sum of units), rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `sku,active,units,cost`. Tylko dla wierszy, w których `active == 1`, podaj iloraz (suma cost) / (suma units), zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A6", "visible_tests": null }, "A6-03": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "f025fd3ebc0dbf7df593cae13d6fb7b913d4357bc1e85fe4c3efda9c211b57c0" }, "gold": 12.8186, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `sku,active,units,cost`. Over only the rows where `active == 1`, report the ratio (sum of cost) / (sum of units), rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `sku,active,units,cost`. Tylko dla wierszy, w których `active == 1`, podaj iloraz (suma cost) / (suma units), zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A6", "visible_tests": null }, "A6-04": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "a9a59411f6e902832da9c23cc2d49f4df5fe3b2d15c20516af0089890a52fe18" }, "gold": 19.0207, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `sku,active,units,cost`. Over only the rows where `active == 1`, report the ratio (sum of cost) / (sum of units), rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `sku,active,units,cost`. Tylko dla wierszy, w których `active == 1`, podaj iloraz (suma cost) / (suma units), zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A6", "visible_tests": null }, "A7-00": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "f1f1b1450720785cafa46319d0c48047320b1a91c928186df97a05f67fe04604" }, "gold": 4952.38, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `item,in_stock,price`. Among only the rows where `in_stock == 1`, report the sum of the 5 highest `price` values, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `item,in_stock,price`. Tylko wśród wierszy, w których `in_stock == 1`, podaj sumę 5 najwyższych wartości `price`, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A7", "visible_tests": null }, "A7-01": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "5357a8564816b0a18adb3b52b1f6843dbafbbd81485ba16b0fc1d63c9993ad53" }, "gold": 4927.88, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `item,in_stock,price`. Among only the rows where `in_stock == 1`, report the sum of the 5 highest `price` values, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `item,in_stock,price`. Tylko wśród wierszy, w których `in_stock == 1`, podaj sumę 5 najwyższych wartości `price`, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A7", "visible_tests": null }, "A7-02": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "f572db5ba61c70189f61b2a778e08a6cb6097660c77c7c939dbdd142ee5823b6" }, "gold": 4905.51, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `item,in_stock,price`. Among only the rows where `in_stock == 1`, report the sum of the 5 highest `price` values, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `item,in_stock,price`. Tylko wśród wierszy, w których `in_stock == 1`, podaj sumę 5 najwyższych wartości `price`, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A7", "visible_tests": null }, "A7-03": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "81dde628a2e6027980bec1c395bf77e5a8599a72e56b70ef60f04c26a7c2d94e" }, "gold": 4936.69, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `item,in_stock,price`. Among only the rows where `in_stock == 1`, report the sum of the 5 highest `price` values, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `item,in_stock,price`. Tylko wśród wierszy, w których `in_stock == 1`, podaj sumę 5 najwyższych wartości `price`, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A7", "visible_tests": null }, "A7-04": { "family": "csv", "files": { "data.csv": "4b974766c894d9b25ecfe81df4417fb74fc2498618e0cf9ba842430bdc465c0e" }, "gold": 4879.33, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `item,in_stock,price`. Among only the rows where `in_stock == 1`, report the sum of the 5 highest `price` values, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `item,in_stock,price`. Tylko wśród wierszy, w których `in_stock == 1`, podaj sumę 5 najwyższych wartości `price`, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A7", "visible_tests": null }, "A8-00": { "family": "csv", "files": { "customers.csv": "4898c9c01d8de706ff107012a64ebed0a3536f93dc1bc9f8946cf7892b049903", "orders.csv": "2caca3c69d0b7be043e5fe200a45efb17b416dd5a3625fab3d997f2f8543dd3f" }, "gold": 29754.04, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "Two files: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) and customers.csv (`customer_id,region`). Join them on customer_id, sum `total` per region, and report the highest region total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Dwa pliki: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) i customers.csv (`customer_id,region`). Połącz je po customer_id, zsumuj `total` dla każdego regionu i podaj najwyższą sumę regionu, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A8", "visible_tests": null }, "A8-01": { "family": "csv", "files": { "customers.csv": "a69d8b4f31db3325b3ad2b4c87fc3b1450f29505e7ef642ecb40a576c9abb46c", "orders.csv": "93b448298478ef3df55ac29fbc06d0a62bd63010e375f2d47f1864f5f9ba638a" }, "gold": 18098.56, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "Two files: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) and customers.csv (`customer_id,region`). Join them on customer_id, sum `total` per region, and report the highest region total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Dwa pliki: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) i customers.csv (`customer_id,region`). Połącz je po customer_id, zsumuj `total` dla każdego regionu i podaj najwyższą sumę regionu, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A8", "visible_tests": null }, "A8-02": { "family": "csv", "files": { "customers.csv": "918213ebddde858a9eb37adab409cb60130667ebc05ff14053a8b3ddf63fcc36", "orders.csv": "0cf8cf13b74c330ca5662908f57cec4288810727cfe4cef5e31d9e46f8abb614" }, "gold": 22857.41, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "Two files: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) and customers.csv (`customer_id,region`). Join them on customer_id, sum `total` per region, and report the highest region total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Dwa pliki: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) i customers.csv (`customer_id,region`). Połącz je po customer_id, zsumuj `total` dla każdego regionu i podaj najwyższą sumę regionu, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A8", "visible_tests": null }, "A8-03": { "family": "csv", "files": { "customers.csv": "8c9cf8d9762fe5f489f0ab013de287a3767a68112a97287e279470e5c0de6aec", "orders.csv": "2242ac2036a6b213f8ad0c9b2137294f7374a89954b74320d97063fd295940fb" }, "gold": 40495.86, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "Two files: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) and customers.csv (`customer_id,region`). Join them on customer_id, sum `total` per region, and report the highest region total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Dwa pliki: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) i customers.csv (`customer_id,region`). Połącz je po customer_id, zsumuj `total` dla każdego regionu i podaj najwyższą sumę regionu, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A8", "visible_tests": null }, "A8-04": { "family": "csv", "files": { "customers.csv": "dca19423ba6c3674f2997ad7171c35d8ca15a906f467bb26c173e9636c859438", "orders.csv": "4497c630a445a01028326a789f15e8b88b8a7423948910843436801a9260c039" }, "gold": 34421.06, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.02 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "Two files: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) and customers.csv (`customer_id,region`). Join them on customer_id, sum `total` per region, and report the highest region total, rounded to 2 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Dwa pliki: orders.csv (`order_id,customer_id,total`) i customers.csv (`customer_id,region`). Połącz je po customer_id, zsumuj `total` dla każdego regionu i podaj najwyższą sumę regionu, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "template_id": "A8", "visible_tests": null }, "B1-00": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "af57eeb73893776721bf26c2f85c3907dda4e0dc1d2c7fbf894dfa6f74c7b188" }, "gold": 1.135, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "We construct a composite readiness index from three measured columns: `access`, `quality`, and `cost`. Each column is standardized to a z-score using its own mean and population standard deviation (divide by N, not N-1). Because higher cost is unfavorable, the `cost` z-score is negated before combination. The composite index for each record is the weighted sum of the three z-scores with weights 0.5 for access, 0.3 for quality, and 0.2 for (negated) cost. Report the composite index of the record with the highest composite value, rounded to 3 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy złożony wskaźnik gotowości z trzech mierzonych kolumn: `access`, `quality` oraz `cost`. Każdą kolumnę standaryzujemy do z-score, używając jej własnej średniej i odchylenia standardowego populacyjnego (dzielimy przez N, nie N-1). Ponieważ wyższy koszt jest niekorzystny, z-score kolumny `cost` jest negowany przed połączeniem. Złożony wskaźnik dla każdego rekordu to ważona suma trzech z-score z wagami 0.5 dla access, 0.3 dla quality i 0.2 dla (zanegowanego) cost. Podaj złożony wskaźnik rekordu o najwyższej wartości, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B1", "visible_tests": null }, "B1-01": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "61f5f665dae7cef075578824af40818a8ed3838987cd50ee547ad362e2f6dd1c" }, "gold": 1.436, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "We construct a composite readiness index from three measured columns: `access`, `quality`, and `cost`. Each column is standardized to a z-score using its own mean and population standard deviation (divide by N, not N-1). Because higher cost is unfavorable, the `cost` z-score is negated before combination. The composite index for each record is the weighted sum of the three z-scores with weights 0.5 for access, 0.3 for quality, and 0.2 for (negated) cost. Report the composite index of the record with the highest composite value, rounded to 3 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy złożony wskaźnik gotowości z trzech mierzonych kolumn: `access`, `quality` oraz `cost`. Każdą kolumnę standaryzujemy do z-score, używając jej własnej średniej i odchylenia standardowego populacyjnego (dzielimy przez N, nie N-1). Ponieważ wyższy koszt jest niekorzystny, z-score kolumny `cost` jest negowany przed połączeniem. Złożony wskaźnik dla każdego rekordu to ważona suma trzech z-score z wagami 0.5 dla access, 0.3 dla quality i 0.2 dla (zanegowanego) cost. Podaj złożony wskaźnik rekordu o najwyższej wartości, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B1", "visible_tests": null }, "B1-02": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "6c356eafe1610ecdff352ac70d492857d6f9ed368685e76db42b0e5da7984253" }, "gold": 1.476, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "We construct a composite readiness index from three measured columns: `access`, `quality`, and `cost`. Each column is standardized to a z-score using its own mean and population standard deviation (divide by N, not N-1). Because higher cost is unfavorable, the `cost` z-score is negated before combination. The composite index for each record is the weighted sum of the three z-scores with weights 0.5 for access, 0.3 for quality, and 0.2 for (negated) cost. Report the composite index of the record with the highest composite value, rounded to 3 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy złożony wskaźnik gotowości z trzech mierzonych kolumn: `access`, `quality` oraz `cost`. Każdą kolumnę standaryzujemy do z-score, używając jej własnej średniej i odchylenia standardowego populacyjnego (dzielimy przez N, nie N-1). Ponieważ wyższy koszt jest niekorzystny, z-score kolumny `cost` jest negowany przed połączeniem. Złożony wskaźnik dla każdego rekordu to ważona suma trzech z-score z wagami 0.5 dla access, 0.3 dla quality i 0.2 dla (zanegowanego) cost. Podaj złożony wskaźnik rekordu o najwyższej wartości, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B1", "visible_tests": null }, "B1-03": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "e5a42623d096cd64acb09df816a864b41a8d54a289869abb26a9465487cc9f8b" }, "gold": 1.269, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "We construct a composite readiness index from three measured columns: `access`, `quality`, and `cost`. Each column is standardized to a z-score using its own mean and population standard deviation (divide by N, not N-1). Because higher cost is unfavorable, the `cost` z-score is negated before combination. The composite index for each record is the weighted sum of the three z-scores with weights 0.5 for access, 0.3 for quality, and 0.2 for (negated) cost. Report the composite index of the record with the highest composite value, rounded to 3 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy złożony wskaźnik gotowości z trzech mierzonych kolumn: `access`, `quality` oraz `cost`. Każdą kolumnę standaryzujemy do z-score, używając jej własnej średniej i odchylenia standardowego populacyjnego (dzielimy przez N, nie N-1). Ponieważ wyższy koszt jest niekorzystny, z-score kolumny `cost` jest negowany przed połączeniem. Złożony wskaźnik dla każdego rekordu to ważona suma trzech z-score z wagami 0.5 dla access, 0.3 dla quality i 0.2 dla (zanegowanego) cost. Podaj złożony wskaźnik rekordu o najwyższej wartości, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B1", "visible_tests": null }, "B1-04": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "967bf39ed48285ab5dd2ad493842c698198355f067f4f5ef50519e8e5ab86be1" }, "gold": 1.219, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.005 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "We construct a composite readiness index from three measured columns: `access`, `quality`, and `cost`. Each column is standardized to a z-score using its own mean and population standard deviation (divide by N, not N-1). Because higher cost is unfavorable, the `cost` z-score is negated before combination. The composite index for each record is the weighted sum of the three z-scores with weights 0.5 for access, 0.3 for quality, and 0.2 for (negated) cost. Report the composite index of the record with the highest composite value, rounded to 3 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy złożony wskaźnik gotowości z trzech mierzonych kolumn: `access`, `quality` oraz `cost`. Każdą kolumnę standaryzujemy do z-score, używając jej własnej średniej i odchylenia standardowego populacyjnego (dzielimy przez N, nie N-1). Ponieważ wyższy koszt jest niekorzystny, z-score kolumny `cost` jest negowany przed połączeniem. Złożony wskaźnik dla każdego rekordu to ważona suma trzech z-score z wagami 0.5 dla access, 0.3 dla quality i 0.2 dla (zanegowanego) cost. Podaj złożony wskaźnik rekordu o najwyższej wartości, zaokrąglony do 3 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B1", "visible_tests": null }, "B2-00": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "ea615f7f74f4c7788e5bdc93a18f3f86e91809a2c2cefadc0e9a6cf6dbbb70f8" }, "gold": 0.9787, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "We build a suitability score from two columns, `slope` and `rainfall`. Each column is min-max normalized to the [0, 1] range using that column's own minimum and maximum: x' = (x - min) / (max - min). Because steeper slope is unfavorable, the normalized slope is inverted as (1 - slope'). The suitability score for each row is 0.6 times the inverted normalized slope plus 0.4 times the normalized rainfall. Report the highest suitability score across all rows, rounded to 4 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy wskaźnik przydatności z dwóch kolumn, `slope` i `rainfall`. Każdą kolumnę normalizujemy metodą min-max do zakresu [0, 1], używając jej własnego minimum i maksimum: x' = (x - min) / (max - min). Ponieważ większe nachylenie jest niekorzystne, znormalizowane nachylenie odwracamy jako (1 - slope'). Wskaźnik przydatności dla każdego wiersza to 0,6 razy odwrócone znormalizowane nachylenie plus 0,4 razy znormalizowane rainfall. Podaj najwyższy wskaźnik przydatności ze wszystkich wierszy, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B2", "visible_tests": null }, "B2-01": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "2bb78d1c1208035b9d4d93a4136349b83e0ef000f07a5c051c6e940461fad5aa" }, "gold": 0.9408, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "We build a suitability score from two columns, `slope` and `rainfall`. Each column is min-max normalized to the [0, 1] range using that column's own minimum and maximum: x' = (x - min) / (max - min). Because steeper slope is unfavorable, the normalized slope is inverted as (1 - slope'). The suitability score for each row is 0.6 times the inverted normalized slope plus 0.4 times the normalized rainfall. Report the highest suitability score across all rows, rounded to 4 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy wskaźnik przydatności z dwóch kolumn, `slope` i `rainfall`. Każdą kolumnę normalizujemy metodą min-max do zakresu [0, 1], używając jej własnego minimum i maksimum: x' = (x - min) / (max - min). Ponieważ większe nachylenie jest niekorzystne, znormalizowane nachylenie odwracamy jako (1 - slope'). Wskaźnik przydatności dla każdego wiersza to 0,6 razy odwrócone znormalizowane nachylenie plus 0,4 razy znormalizowane rainfall. Podaj najwyższy wskaźnik przydatności ze wszystkich wierszy, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B2", "visible_tests": null }, "B2-02": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "0e5f6b24025a6125300f427fe215ef7f766d13b2526c86261dfc0709de5140ce" }, "gold": 0.9457, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "We build a suitability score from two columns, `slope` and `rainfall`. Each column is min-max normalized to the [0, 1] range using that column's own minimum and maximum: x' = (x - min) / (max - min). Because steeper slope is unfavorable, the normalized slope is inverted as (1 - slope'). The suitability score for each row is 0.6 times the inverted normalized slope plus 0.4 times the normalized rainfall. Report the highest suitability score across all rows, rounded to 4 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy wskaźnik przydatności z dwóch kolumn, `slope` i `rainfall`. Każdą kolumnę normalizujemy metodą min-max do zakresu [0, 1], używając jej własnego minimum i maksimum: x' = (x - min) / (max - min). Ponieważ większe nachylenie jest niekorzystne, znormalizowane nachylenie odwracamy jako (1 - slope'). Wskaźnik przydatności dla każdego wiersza to 0,6 razy odwrócone znormalizowane nachylenie plus 0,4 razy znormalizowane rainfall. Podaj najwyższy wskaźnik przydatności ze wszystkich wierszy, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B2", "visible_tests": null }, "B2-03": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "9f5ca9082064712e3e6952e2490904faa05c1409f5e1f41da94d3481f4a22a54" }, "gold": 0.9292, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "We build a suitability score from two columns, `slope` and `rainfall`. Each column is min-max normalized to the [0, 1] range using that column's own minimum and maximum: x' = (x - min) / (max - min). Because steeper slope is unfavorable, the normalized slope is inverted as (1 - slope'). The suitability score for each row is 0.6 times the inverted normalized slope plus 0.4 times the normalized rainfall. Report the highest suitability score across all rows, rounded to 4 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy wskaźnik przydatności z dwóch kolumn, `slope` i `rainfall`. Każdą kolumnę normalizujemy metodą min-max do zakresu [0, 1], używając jej własnego minimum i maksimum: x' = (x - min) / (max - min). Ponieważ większe nachylenie jest niekorzystne, znormalizowane nachylenie odwracamy jako (1 - slope'). Wskaźnik przydatności dla każdego wiersza to 0,6 razy odwrócone znormalizowane nachylenie plus 0,4 razy znormalizowane rainfall. Podaj najwyższy wskaźnik przydatności ze wszystkich wierszy, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B2", "visible_tests": null }, "B2-04": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "a8588a682eebf02e479bcaf2ad1301216f081418df40c07b5cb431b6f8f24bfc" }, "gold": 0.9452, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.001 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "We build a suitability score from two columns, `slope` and `rainfall`. Each column is min-max normalized to the [0, 1] range using that column's own minimum and maximum: x' = (x - min) / (max - min). Because steeper slope is unfavorable, the normalized slope is inverted as (1 - slope'). The suitability score for each row is 0.6 times the inverted normalized slope plus 0.4 times the normalized rainfall. Report the highest suitability score across all rows, rounded to 4 decimal places. The data are in data.csv. End with FINAL: .", "question_pl": "Budujemy wskaźnik przydatności z dwóch kolumn, `slope` i `rainfall`. Każdą kolumnę normalizujemy metodą min-max do zakresu [0, 1], używając jej własnego minimum i maksimum: x' = (x - min) / (max - min). Ponieważ większe nachylenie jest niekorzystne, znormalizowane nachylenie odwracamy jako (1 - slope'). Wskaźnik przydatności dla każdego wiersza to 0,6 razy odwrócone znormalizowane nachylenie plus 0,4 razy znormalizowane rainfall. Podaj najwyższy wskaźnik przydatności ze wszystkich wierszy, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Dane są w pliku data.csv. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B2", "visible_tests": null }, "B3-00": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 17, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "We approximate the square root of a positive number S by Heron's iteration. Start with the estimate x = S. Repeat the update x_new = 0.5 * (x + S / x). After each update, if |x_new - x| < 1e-10 stop. Count how many updates are performed until the stopping condition is met (the update that triggers the stop IS counted). Report that count of iterations for S = 8521556. End with FINAL: .", "question_pl": "Przybliżamy pierwiastek kwadratowy dodatniej liczby S iteracją Herona. Zaczynamy od estymaty x = S. Powtarzamy aktualizację x_new = 0,5 * (x + S / x). Po każdej aktualizacji, jeśli |x_new - x| < 1e-10, zatrzymujemy się. Policz, ile aktualizacji wykonano do spełnienia warunku stopu (aktualizacja, która wyzwala stop, JEST liczona). Podaj tę liczbę iteracji dla S = 8521556. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B3", "visible_tests": null }, "B3-01": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 17, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "We approximate the square root of a positive number S by Heron's iteration. Start with the estimate x = S. Repeat the update x_new = 0.5 * (x + S / x). After each update, if |x_new - x| < 1e-10 stop. Count how many updates are performed until the stopping condition is met (the update that triggers the stop IS counted). Report that count of iterations for S = 9228226. End with FINAL: .", "question_pl": "Przybliżamy pierwiastek kwadratowy dodatniej liczby S iteracją Herona. Zaczynamy od estymaty x = S. Powtarzamy aktualizację x_new = 0,5 * (x + S / x). Po każdej aktualizacji, jeśli |x_new - x| < 1e-10, zatrzymujemy się. Policz, ile aktualizacji wykonano do spełnienia warunku stopu (aktualizacja, która wyzwala stop, JEST liczona). Podaj tę liczbę iteracji dla S = 9228226. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B3", "visible_tests": null }, "B3-02": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 16, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "We approximate the square root of a positive number S by Heron's iteration. Start with the estimate x = S. Repeat the update x_new = 0.5 * (x + S / x). After each update, if |x_new - x| < 1e-10 stop. Count how many updates are performed until the stopping condition is met (the update that triggers the stop IS counted). Report that count of iterations for S = 1524095. End with FINAL: .", "question_pl": "Przybliżamy pierwiastek kwadratowy dodatniej liczby S iteracją Herona. Zaczynamy od estymaty x = S. Powtarzamy aktualizację x_new = 0,5 * (x + S / x). Po każdej aktualizacji, jeśli |x_new - x| < 1e-10, zatrzymujemy się. Policz, ile aktualizacji wykonano do spełnienia warunku stopu (aktualizacja, która wyzwala stop, JEST liczona). Podaj tę liczbę iteracji dla S = 1524095. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B3", "visible_tests": null }, "B3-03": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 17, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "We approximate the square root of a positive number S by Heron's iteration. Start with the estimate x = S. Repeat the update x_new = 0.5 * (x + S / x). After each update, if |x_new - x| < 1e-10 stop. Count how many updates are performed until the stopping condition is met (the update that triggers the stop IS counted). Report that count of iterations for S = 6337235. End with FINAL: .", "question_pl": "Przybliżamy pierwiastek kwadratowy dodatniej liczby S iteracją Herona. Zaczynamy od estymaty x = S. Powtarzamy aktualizację x_new = 0,5 * (x + S / x). Po każdej aktualizacji, jeśli |x_new - x| < 1e-10, zatrzymujemy się. Policz, ile aktualizacji wykonano do spełnienia warunku stopu (aktualizacja, która wyzwala stop, JEST liczona). Podaj tę liczbę iteracji dla S = 6337235. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B3", "visible_tests": null }, "B3-04": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 16, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "We approximate the square root of a positive number S by Heron's iteration. Start with the estimate x = S. Repeat the update x_new = 0.5 * (x + S / x). After each update, if |x_new - x| < 1e-10 stop. Count how many updates are performed until the stopping condition is met (the update that triggers the stop IS counted). Report that count of iterations for S = 2055906. End with FINAL: .", "question_pl": "Przybliżamy pierwiastek kwadratowy dodatniej liczby S iteracją Herona. Zaczynamy od estymaty x = S. Powtarzamy aktualizację x_new = 0,5 * (x + S / x). Po każdej aktualizacji, jeśli |x_new - x| < 1e-10, zatrzymujemy się. Policz, ile aktualizacji wykonano do spełnienia warunku stopu (aktualizacja, która wyzwala stop, JEST liczona). Podaj tę liczbę iteracji dla S = 2055906. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B3", "visible_tests": null }, "B4-00": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 25.7064, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0005 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "A flow rate is given as 428.44 litres per minute. Convert it to cubic metres per hour using the following chain: 1 litre = 0.001 cubic metres, and 1 hour = 60 minutes. That is, multiply by 0.001 to get cubic metres per minute, then by 60 to get cubic metres per hour. Report the result in cubic metres per hour, rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Natężenie przepływu wynosi 428.44 litrów na minutę. Przelicz je na metry sześcienne na godzinę według łańcucha: 1 litr = 0,001 metra sześciennego, a 1 godzina = 60 minut. To znaczy pomnóż przez 0,001, aby uzyskać metry sześcienne na minutę, a następnie przez 60, aby uzyskać metry sześcienne na godzinę. Podaj wynik w metrach sześciennych na godzinę, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B4", "visible_tests": null }, "B4-01": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 19.7334, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0005 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "A flow rate is given as 328.89 litres per minute. Convert it to cubic metres per hour using the following chain: 1 litre = 0.001 cubic metres, and 1 hour = 60 minutes. That is, multiply by 0.001 to get cubic metres per minute, then by 60 to get cubic metres per hour. Report the result in cubic metres per hour, rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Natężenie przepływu wynosi 328.89 litrów na minutę. Przelicz je na metry sześcienne na godzinę według łańcucha: 1 litr = 0,001 metra sześciennego, a 1 godzina = 60 minut. To znaczy pomnóż przez 0,001, aby uzyskać metry sześcienne na minutę, a następnie przez 60, aby uzyskać metry sześcienne na godzinę. Podaj wynik w metrach sześciennych na godzinę, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B4", "visible_tests": null }, "B4-02": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 24.8616, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0005 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "A flow rate is given as 414.36 litres per minute. Convert it to cubic metres per hour using the following chain: 1 litre = 0.001 cubic metres, and 1 hour = 60 minutes. That is, multiply by 0.001 to get cubic metres per minute, then by 60 to get cubic metres per hour. Report the result in cubic metres per hour, rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Natężenie przepływu wynosi 414.36 litrów na minutę. Przelicz je na metry sześcienne na godzinę według łańcucha: 1 litr = 0,001 metra sześciennego, a 1 godzina = 60 minut. To znaczy pomnóż przez 0,001, aby uzyskać metry sześcienne na minutę, a następnie przez 60, aby uzyskać metry sześcienne na godzinę. Podaj wynik w metrach sześciennych na godzinę, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B4", "visible_tests": null }, "B4-03": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 25.7232, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0005 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "A flow rate is given as 428.72 litres per minute. Convert it to cubic metres per hour using the following chain: 1 litre = 0.001 cubic metres, and 1 hour = 60 minutes. That is, multiply by 0.001 to get cubic metres per minute, then by 60 to get cubic metres per hour. Report the result in cubic metres per hour, rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Natężenie przepływu wynosi 428.72 litrów na minutę. Przelicz je na metry sześcienne na godzinę według łańcucha: 1 litr = 0,001 metra sześciennego, a 1 godzina = 60 minut. To znaczy pomnóż przez 0,001, aby uzyskać metry sześcienne na minutę, a następnie przez 60, aby uzyskać metry sześcienne na godzinę. Podaj wynik w metrach sześciennych na godzinę, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B4", "visible_tests": null }, "B4-04": { "family": "methods", "files": {}, "gold": 6.612, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.0005 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "A flow rate is given as 110.2 litres per minute. Convert it to cubic metres per hour using the following chain: 1 litre = 0.001 cubic metres, and 1 hour = 60 minutes. That is, multiply by 0.001 to get cubic metres per minute, then by 60 to get cubic metres per hour. Report the result in cubic metres per hour, rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Natężenie przepływu wynosi 110.2 litrów na minutę. Przelicz je na metry sześcienne na godzinę według łańcucha: 1 litr = 0,001 metra sześciennego, a 1 godzina = 60 minut. To znaczy pomnóż przez 0,001, aby uzyskać metry sześcienne na minutę, a następnie przez 60, aby uzyskać metry sześcienne na godzinę. Podaj wynik w metrach sześciennych na godzinę, zaokrąglony do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "template_id": "B4", "visible_tests": null }, "B5-00": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "f3c1df209508492c326772a6735e1f852d5290fac2222aa01db5c4f1f35c9ec9" }, "gold": -4.3961, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `group` (A or B) and `value`. Compute Welch's two-sample t-statistic comparing group A against group B, defined as t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), where var uses the sample variance (divide by n - 1). Report t (A minus B) rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `group` (A lub B) i `value`. Oblicz statystykę t Welcha dla dwóch prób, porównując grupę A z grupą B, zdefiniowaną jako t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), gdzie var to wariancja z próby (dzielimy przez n - 1). Podaj t (A minus B) zaokrąglone do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B5", "visible_tests": null }, "B5-01": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "3d8115e01e9edc25b943ce926878d5a2e7ae6c72e4f032936d2f2ae27fa8da1f" }, "gold": 2.4919, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `group` (A or B) and `value`. Compute Welch's two-sample t-statistic comparing group A against group B, defined as t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), where var uses the sample variance (divide by n - 1). Report t (A minus B) rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `group` (A lub B) i `value`. Oblicz statystykę t Welcha dla dwóch prób, porównując grupę A z grupą B, zdefiniowaną jako t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), gdzie var to wariancja z próby (dzielimy przez n - 1). Podaj t (A minus B) zaokrąglone do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B5", "visible_tests": null }, "B5-02": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "ddb0a8c423bc60524dee4a87ce1784a1da0e2e40c652cab2b5fda281c3bdfdf5" }, "gold": -2.9188, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `group` (A or B) and `value`. Compute Welch's two-sample t-statistic comparing group A against group B, defined as t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), where var uses the sample variance (divide by n - 1). Report t (A minus B) rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `group` (A lub B) i `value`. Oblicz statystykę t Welcha dla dwóch prób, porównując grupę A z grupą B, zdefiniowaną jako t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), gdzie var to wariancja z próby (dzielimy przez n - 1). Podaj t (A minus B) zaokrąglone do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B5", "visible_tests": null }, "B5-03": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "8b4c32ad5a861dfa64e103372afb49c3354aa21607d688de39cd0ca58dad0b89" }, "gold": -2.7263, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `group` (A or B) and `value`. Compute Welch's two-sample t-statistic comparing group A against group B, defined as t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), where var uses the sample variance (divide by n - 1). Report t (A minus B) rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `group` (A lub B) i `value`. Oblicz statystykę t Welcha dla dwóch prób, porównując grupę A z grupą B, zdefiniowaną jako t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), gdzie var to wariancja z próby (dzielimy przez n - 1). Podaj t (A minus B) zaokrąglone do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B5", "visible_tests": null }, "B5-04": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "9fd7634158440db89f41fba5deb8458beacf5583717f94b2910f717a595ff392" }, "gold": 4.724, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `group` (A or B) and `value`. Compute Welch's two-sample t-statistic comparing group A against group B, defined as t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), where var uses the sample variance (divide by n - 1). Report t (A minus B) rounded to 4 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `group` (A lub B) i `value`. Oblicz statystykę t Welcha dla dwóch prób, porównując grupę A z grupą B, zdefiniowaną jako t = (mean_A - mean_B) / sqrt(var_A / n_A + var_B / n_B), gdzie var to wariancja z próby (dzielimy przez n - 1). Podaj t (A minus B) zaokrąglone do 4 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B5", "visible_tests": null }, "B6-00": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "9ddc0a0d71b9651d3edeeb9bc313ab34c04d9f332aef2f4b4e816b3adf3d0e02" }, "gold": 79.51, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 0, "question_en": "The file data.csv has columns `t` and `value`, ordered by `t`. Compute the trailing rolling mean of `value` with a window of 3 consecutive rows (only windows that are completely filled — the first mean is over rows 0..2). Report the maximum of these rolling means, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `t` i `value`, uporządkowane wg `t`. Oblicz kroczącą średnią wsteczną `value` z oknem 3 kolejnych wierszy (tylko całkowicie wypełnione okna — pierwsza średnia obejmuje wiersze 0..2). Podaj maksimum tych średnich kroczących, zaokrąglone do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B6", "visible_tests": null }, "B6-01": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "ff81cb84d0cc0d432f9ae4d899e8f4be9719808c0c24624f37639527f08086bf" }, "gold": 90.06, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 1, "question_en": "The file data.csv has columns `t` and `value`, ordered by `t`. Compute the trailing rolling mean of `value` with a window of 3 consecutive rows (only windows that are completely filled — the first mean is over rows 0..2). Report the maximum of these rolling means, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `t` i `value`, uporządkowane wg `t`. Oblicz kroczącą średnią wsteczną `value` z oknem 3 kolejnych wierszy (tylko całkowicie wypełnione okna — pierwsza średnia obejmuje wiersze 0..2). Podaj maksimum tych średnich kroczących, zaokrąglone do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B6", "visible_tests": null }, "B6-02": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "f485c220a0d8a87be6b2c37f172f301fe262a448b8078d3929cb9110e561aec0" }, "gold": 87.812, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 2, "question_en": "The file data.csv has columns `t` and `value`, ordered by `t`. Compute the trailing rolling mean of `value` with a window of 4 consecutive rows (only windows that are completely filled — the first mean is over rows 0..3). Report the maximum of these rolling means, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `t` i `value`, uporządkowane wg `t`. Oblicz kroczącą średnią wsteczną `value` z oknem 4 kolejnych wierszy (tylko całkowicie wypełnione okna — pierwsza średnia obejmuje wiersze 0..3). Podaj maksimum tych średnich kroczących, zaokrąglone do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B6", "visible_tests": null }, "B6-03": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "944b7242320509ad7b962defb309174f1c25db55bfbbf5b2e98b02cd1276643c" }, "gold": 78.231, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 3, "question_en": "The file data.csv has columns `t` and `value`, ordered by `t`. Compute the trailing rolling mean of `value` with a window of 7 consecutive rows (only windows that are completely filled — the first mean is over rows 0..6). Report the maximum of these rolling means, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `t` i `value`, uporządkowane wg `t`. Oblicz kroczącą średnią wsteczną `value` z oknem 7 kolejnych wierszy (tylko całkowicie wypełnione okna — pierwsza średnia obejmuje wiersze 0..6). Podaj maksimum tych średnich kroczących, zaokrąglone do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B6", "visible_tests": null }, "B6-04": { "family": "methods", "files": { "data.csv": "24263d24dc419060056f9ebff195087012764fcb2da3e7de920833989ea6053d" }, "gold": 71.128, "grader": { "kind": "numeric", "tol": 0.002 }, "hidden_tests": null, "k": 4, "question_en": "The file data.csv has columns `t` and `value`, ordered by `t`. Compute the trailing rolling mean of `value` with a window of 5 consecutive rows (only windows that are completely filled — the first mean is over rows 0..4). Report the maximum of these rolling means, rounded to 3 decimal places. End with FINAL: .", "question_pl": "Plik data.csv ma kolumny `t` i `value`, uporządkowane wg `t`. Oblicz kroczącą średnią wsteczną `value` z oknem 5 kolejnych wierszy (tylko całkowicie wypełnione okna — pierwsza średnia obejmuje wiersze 0..4). Podaj maksimum tych średnich kroczących, zaokrąglone do 3 miejsc po przecinku. Zakończ formatem FINAL: .", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "template_id": "B6", "visible_tests": null }, "C1-00": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "871b78c0541a1d3468acbe6ba96ae1a3a3a85ee24d90e431e5282cc208ae58dd" }, "k": 0, "question_en": "Write a Python function `total_seconds(spec: str) -> int` in solution.py.\n`spec` is a whitespace-separated list of duration tokens. Each token is a sequence of one or more pairs concatenated together, where unit is 'h' (hours), 'm' (minutes), or 's' (seconds). A bare integer token with no unit means seconds. Return the total number of seconds as an int. Examples: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when your solution.py passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `total_seconds(spec: str) -> int` w pliku solution.py.\n`spec` to lista tokenów czasu rozdzielonych białymi znakami. Każdy token to sekwencja jednej lub więcej par połączonych razem, gdzie jednostka to 'h' (godziny), 'm' (minuty) lub 's' (sekundy). Token będący samą liczbą bez jednostki oznacza sekundy. Zwróć łączną liczbę sekund jako int. Przykłady: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done, gdy solution.py przechodzi testy.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C1", "visible_tests": "from solution import total_seconds\nassert total_seconds('2h') == 7200\nassert total_seconds('1h30m') == 5400\nassert total_seconds('45s 15') == 60\nprint('visible tests passed')\n" }, "C1-01": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "871b78c0541a1d3468acbe6ba96ae1a3a3a85ee24d90e431e5282cc208ae58dd" }, "k": 1, "question_en": "Write a Python function `total_seconds(spec: str) -> int` in solution.py.\n`spec` is a whitespace-separated list of duration tokens. Each token is a sequence of one or more pairs concatenated together, where unit is 'h' (hours), 'm' (minutes), or 's' (seconds). A bare integer token with no unit means seconds. Return the total number of seconds as an int. Examples: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when your solution.py passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `total_seconds(spec: str) -> int` w pliku solution.py.\n`spec` to lista tokenów czasu rozdzielonych białymi znakami. Każdy token to sekwencja jednej lub więcej par połączonych razem, gdzie jednostka to 'h' (godziny), 'm' (minuty) lub 's' (sekundy). Token będący samą liczbą bez jednostki oznacza sekundy. Zwróć łączną liczbę sekund jako int. Przykłady: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done, gdy solution.py przechodzi testy.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C1", "visible_tests": "from solution import total_seconds\nassert total_seconds('2h') == 7200\nassert total_seconds('1h30m') == 5400\nassert total_seconds('45s 15') == 60\nprint('visible tests passed')\n" }, "C1-02": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "871b78c0541a1d3468acbe6ba96ae1a3a3a85ee24d90e431e5282cc208ae58dd" }, "k": 2, "question_en": "Write a Python function `total_seconds(spec: str) -> int` in solution.py.\n`spec` is a whitespace-separated list of duration tokens. Each token is a sequence of one or more pairs concatenated together, where unit is 'h' (hours), 'm' (minutes), or 's' (seconds). A bare integer token with no unit means seconds. Return the total number of seconds as an int. Examples: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when your solution.py passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `total_seconds(spec: str) -> int` w pliku solution.py.\n`spec` to lista tokenów czasu rozdzielonych białymi znakami. Każdy token to sekwencja jednej lub więcej par połączonych razem, gdzie jednostka to 'h' (godziny), 'm' (minuty) lub 's' (sekundy). Token będący samą liczbą bez jednostki oznacza sekundy. Zwróć łączną liczbę sekund jako int. Przykłady: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done, gdy solution.py przechodzi testy.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C1", "visible_tests": "from solution import total_seconds\nassert total_seconds('2h') == 7200\nassert total_seconds('1h30m') == 5400\nassert total_seconds('45s 15') == 60\nprint('visible tests passed')\n" }, "C1-03": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "871b78c0541a1d3468acbe6ba96ae1a3a3a85ee24d90e431e5282cc208ae58dd" }, "k": 3, "question_en": "Write a Python function `total_seconds(spec: str) -> int` in solution.py.\n`spec` is a whitespace-separated list of duration tokens. Each token is a sequence of one or more pairs concatenated together, where unit is 'h' (hours), 'm' (minutes), or 's' (seconds). A bare integer token with no unit means seconds. Return the total number of seconds as an int. Examples: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when your solution.py passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `total_seconds(spec: str) -> int` w pliku solution.py.\n`spec` to lista tokenów czasu rozdzielonych białymi znakami. Każdy token to sekwencja jednej lub więcej par połączonych razem, gdzie jednostka to 'h' (godziny), 'm' (minuty) lub 's' (sekundy). Token będący samą liczbą bez jednostki oznacza sekundy. Zwróć łączną liczbę sekund jako int. Przykłady: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done, gdy solution.py przechodzi testy.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C1", "visible_tests": "from solution import total_seconds\nassert total_seconds('2h') == 7200\nassert total_seconds('1h30m') == 5400\nassert total_seconds('45s 15') == 60\nprint('visible tests passed')\n" }, "C1-04": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "871b78c0541a1d3468acbe6ba96ae1a3a3a85ee24d90e431e5282cc208ae58dd" }, "k": 4, "question_en": "Write a Python function `total_seconds(spec: str) -> int` in solution.py.\n`spec` is a whitespace-separated list of duration tokens. Each token is a sequence of one or more pairs concatenated together, where unit is 'h' (hours), 'm' (minutes), or 's' (seconds). A bare integer token with no unit means seconds. Return the total number of seconds as an int. Examples: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when your solution.py passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `total_seconds(spec: str) -> int` w pliku solution.py.\n`spec` to lista tokenów czasu rozdzielonych białymi znakami. Każdy token to sekwencja jednej lub więcej par połączonych razem, gdzie jednostka to 'h' (godziny), 'm' (minuty) lub 's' (sekundy). Token będący samą liczbą bez jednostki oznacza sekundy. Zwróć łączną liczbę sekund jako int. Przykłady: '2h' -> 7200; '1h30m' -> 5400; '45s 15' -> 60; '0m' -> 0.\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done, gdy solution.py przechodzi testy.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C1", "visible_tests": "from solution import total_seconds\nassert total_seconds('2h') == 7200\nassert total_seconds('1h30m') == 5400\nassert total_seconds('45s 15') == 60\nprint('visible tests passed')\n" }, "C2-00": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "2014c85010fa317c9ab2166f0a3fc8dc52467c70a23b87087966b83da95f40cf" }, "k": 0, "question_en": "Write a Python function `running_median(nums: list) -> list` in solution.py.\nReturn a list the same length as `nums` where element i is the median of nums[0..i] inclusive. For an even count of elements, the median is the mean of the two middle values (a float). Examples: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `running_median(nums: list) -> list` w pliku solution.py.\nZwróć listę tej samej długości co `nums`, w której element i to mediana nums[0..i] włącznie. Dla parzystej liczby elementów mediana to średnia dwóch środkowych wartości (float). Przykłady: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C2", "visible_tests": "from solution import running_median\nassert running_median([1]) == [1]\nassert running_median([1,3]) == [1, 2.0]\nassert running_median([5,1,3]) == [5, 3.0, 3]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C2-01": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "2014c85010fa317c9ab2166f0a3fc8dc52467c70a23b87087966b83da95f40cf" }, "k": 1, "question_en": "Write a Python function `running_median(nums: list) -> list` in solution.py.\nReturn a list the same length as `nums` where element i is the median of nums[0..i] inclusive. For an even count of elements, the median is the mean of the two middle values (a float). Examples: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `running_median(nums: list) -> list` w pliku solution.py.\nZwróć listę tej samej długości co `nums`, w której element i to mediana nums[0..i] włącznie. Dla parzystej liczby elementów mediana to średnia dwóch środkowych wartości (float). Przykłady: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C2", "visible_tests": "from solution import running_median\nassert running_median([1]) == [1]\nassert running_median([1,3]) == [1, 2.0]\nassert running_median([5,1,3]) == [5, 3.0, 3]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C2-02": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "2014c85010fa317c9ab2166f0a3fc8dc52467c70a23b87087966b83da95f40cf" }, "k": 2, "question_en": "Write a Python function `running_median(nums: list) -> list` in solution.py.\nReturn a list the same length as `nums` where element i is the median of nums[0..i] inclusive. For an even count of elements, the median is the mean of the two middle values (a float). Examples: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `running_median(nums: list) -> list` w pliku solution.py.\nZwróć listę tej samej długości co `nums`, w której element i to mediana nums[0..i] włącznie. Dla parzystej liczby elementów mediana to średnia dwóch środkowych wartości (float). Przykłady: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C2", "visible_tests": "from solution import running_median\nassert running_median([1]) == [1]\nassert running_median([1,3]) == [1, 2.0]\nassert running_median([5,1,3]) == [5, 3.0, 3]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C2-03": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "2014c85010fa317c9ab2166f0a3fc8dc52467c70a23b87087966b83da95f40cf" }, "k": 3, "question_en": "Write a Python function `running_median(nums: list) -> list` in solution.py.\nReturn a list the same length as `nums` where element i is the median of nums[0..i] inclusive. For an even count of elements, the median is the mean of the two middle values (a float). Examples: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `running_median(nums: list) -> list` w pliku solution.py.\nZwróć listę tej samej długości co `nums`, w której element i to mediana nums[0..i] włącznie. Dla parzystej liczby elementów mediana to średnia dwóch środkowych wartości (float). Przykłady: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C2", "visible_tests": "from solution import running_median\nassert running_median([1]) == [1]\nassert running_median([1,3]) == [1, 2.0]\nassert running_median([5,1,3]) == [5, 3.0, 3]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C2-04": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "2014c85010fa317c9ab2166f0a3fc8dc52467c70a23b87087966b83da95f40cf" }, "k": 4, "question_en": "Write a Python function `running_median(nums: list) -> list` in solution.py.\nReturn a list the same length as `nums` where element i is the median of nums[0..i] inclusive. For an even count of elements, the median is the mean of the two middle values (a float). Examples: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nYou can run the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `running_median(nums: list) -> list` w pliku solution.py.\nZwróć listę tej samej długości co `nums`, w której element i to mediana nums[0..i] włącznie. Dla parzystej liczby elementów mediana to średnia dwóch środkowych wartości (float). Przykłady: running_median([1]) -> [1]; running_median([1,3]) -> [1, 2.0]; running_median([5,1,3]) -> [5, 3.0, 3].\nMożesz uruchomić widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C2", "visible_tests": "from solution import running_median\nassert running_median([1]) == [1]\nassert running_median([1,3]) == [1, 2.0]\nassert running_median([5,1,3]) == [5, 3.0, 3]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C3-00": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "24ceecdba0df880ae20455bc4134d43ed48c5fd8d9c08f166ec98cec4aff79ba" }, "k": 0, "question_en": "Write a Python function `chunk(lst: list, n: int) -> list` in solution.py that splits `lst` into consecutive sublists of length `n`. The final sublist may be shorter if there are leftover elements. For n <= 0, return []. Examples: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nRun the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `chunk(lst: list, n: int) -> list` w pliku solution.py, która dzieli `lst` na kolejne podlisty długości `n`. Ostatnia podlista może być krótsza, jeśli zostaną elementy. Dla n <= 0 zwróć []. Przykłady: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nUruchom widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C3", "visible_tests": "from solution import chunk\nassert chunk([1,2,3,4,5],2) == [[1,2],[3,4],[5]]\nassert chunk([],3) == []\nassert chunk([1,2,3],5) == [[1,2,3]]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C3-01": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "24ceecdba0df880ae20455bc4134d43ed48c5fd8d9c08f166ec98cec4aff79ba" }, "k": 1, "question_en": "Write a Python function `chunk(lst: list, n: int) -> list` in solution.py that splits `lst` into consecutive sublists of length `n`. The final sublist may be shorter if there are leftover elements. For n <= 0, return []. Examples: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nRun the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `chunk(lst: list, n: int) -> list` w pliku solution.py, która dzieli `lst` na kolejne podlisty długości `n`. Ostatnia podlista może być krótsza, jeśli zostaną elementy. Dla n <= 0 zwróć []. Przykłady: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nUruchom widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C3", "visible_tests": "from solution import chunk\nassert chunk([1,2,3,4,5],2) == [[1,2],[3,4],[5]]\nassert chunk([],3) == []\nassert chunk([1,2,3],5) == [[1,2,3]]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C3-02": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "24ceecdba0df880ae20455bc4134d43ed48c5fd8d9c08f166ec98cec4aff79ba" }, "k": 2, "question_en": "Write a Python function `chunk(lst: list, n: int) -> list` in solution.py that splits `lst` into consecutive sublists of length `n`. The final sublist may be shorter if there are leftover elements. For n <= 0, return []. Examples: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nRun the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `chunk(lst: list, n: int) -> list` w pliku solution.py, która dzieli `lst` na kolejne podlisty długości `n`. Ostatnia podlista może być krótsza, jeśli zostaną elementy. Dla n <= 0 zwróć []. Przykłady: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nUruchom widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C3", "visible_tests": "from solution import chunk\nassert chunk([1,2,3,4,5],2) == [[1,2],[3,4],[5]]\nassert chunk([],3) == []\nassert chunk([1,2,3],5) == [[1,2,3]]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C3-03": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "24ceecdba0df880ae20455bc4134d43ed48c5fd8d9c08f166ec98cec4aff79ba" }, "k": 3, "question_en": "Write a Python function `chunk(lst: list, n: int) -> list` in solution.py that splits `lst` into consecutive sublists of length `n`. The final sublist may be shorter if there are leftover elements. For n <= 0, return []. Examples: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nRun the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `chunk(lst: list, n: int) -> list` w pliku solution.py, która dzieli `lst` na kolejne podlisty długości `n`. Ostatnia podlista może być krótsza, jeśli zostaną elementy. Dla n <= 0 zwróć []. Przykłady: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nUruchom widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C3", "visible_tests": "from solution import chunk\nassert chunk([1,2,3,4,5],2) == [[1,2],[3,4],[5]]\nassert chunk([],3) == []\nassert chunk([1,2,3],5) == [[1,2,3]]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C3-04": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "24ceecdba0df880ae20455bc4134d43ed48c5fd8d9c08f166ec98cec4aff79ba" }, "k": 4, "question_en": "Write a Python function `chunk(lst: list, n: int) -> list` in solution.py that splits `lst` into consecutive sublists of length `n`. The final sublist may be shorter if there are leftover elements. For n <= 0, return []. Examples: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nRun the visible tests in test_visible.py. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz funkcję Python `chunk(lst: list, n: int) -> list` w pliku solution.py, która dzieli `lst` na kolejne podlisty długości `n`. Ostatnia podlista może być krótsza, jeśli zostaną elementy. Dla n <= 0 zwróć []. Przykłady: chunk([1,2,3,4,5],2) -> [[1,2],[3,4],[5]]; chunk([],3) -> []; chunk([1,2,3],5) -> [[1,2,3]].\nUruchom widoczne testy w test_visible.py. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C3", "visible_tests": "from solution import chunk\nassert chunk([1,2,3,4,5],2) == [[1,2],[3,4],[5]]\nassert chunk([],3) == []\nassert chunk([1,2,3],5) == [[1,2,3]]\nprint('visible tests passed')\n" }, "C4-00": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "40f7911a9ac7ee1c28324a85b94e9f5ffae8d6856d4c5c5032d8d60f37b781ef" }, "k": 0, "question_en": "Write `parse_config(text: str) -> dict` in solution.py. `text` has one `key=value` per line. Ignore blank lines and lines whose first non-space character is `#` (comments). Strip surrounding whitespace from keys and values. Convert a value to int if it looks like an integer, to float if it looks like a float, otherwise keep it as a string. A value may itself contain `=`; split only on the FIRST `=`. Examples: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `parse_config(text: str) -> dict` w solution.py. `text` ma jedno `key=value` na linię. Ignoruj puste linie i linie, których pierwszym niebiałym znakiem jest `#` (komentarze). Usuń otaczające białe znaki z kluczy i wartości. Skonwertuj wartość na int, jeśli wygląda jak liczba całkowita, na float, jeśli wygląda jak float, w przeciwnym razie zostaw jako string. Wartość może zawierać `=`; dziel tylko na PIERWSZYM `=`. Przykłady: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C4", "visible_tests": "from solution import parse_config\nassert parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') == {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}\nassert parse_config('u=a=b') == {'u':'a=b'}\nprint('visible tests passed')\n" }, "C4-01": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "40f7911a9ac7ee1c28324a85b94e9f5ffae8d6856d4c5c5032d8d60f37b781ef" }, "k": 1, "question_en": "Write `parse_config(text: str) -> dict` in solution.py. `text` has one `key=value` per line. Ignore blank lines and lines whose first non-space character is `#` (comments). Strip surrounding whitespace from keys and values. Convert a value to int if it looks like an integer, to float if it looks like a float, otherwise keep it as a string. A value may itself contain `=`; split only on the FIRST `=`. Examples: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `parse_config(text: str) -> dict` w solution.py. `text` ma jedno `key=value` na linię. Ignoruj puste linie i linie, których pierwszym niebiałym znakiem jest `#` (komentarze). Usuń otaczające białe znaki z kluczy i wartości. Skonwertuj wartość na int, jeśli wygląda jak liczba całkowita, na float, jeśli wygląda jak float, w przeciwnym razie zostaw jako string. Wartość może zawierać `=`; dziel tylko na PIERWSZYM `=`. Przykłady: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C4", "visible_tests": "from solution import parse_config\nassert parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') == {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}\nassert parse_config('u=a=b') == {'u':'a=b'}\nprint('visible tests passed')\n" }, "C4-02": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "40f7911a9ac7ee1c28324a85b94e9f5ffae8d6856d4c5c5032d8d60f37b781ef" }, "k": 2, "question_en": "Write `parse_config(text: str) -> dict` in solution.py. `text` has one `key=value` per line. Ignore blank lines and lines whose first non-space character is `#` (comments). Strip surrounding whitespace from keys and values. Convert a value to int if it looks like an integer, to float if it looks like a float, otherwise keep it as a string. A value may itself contain `=`; split only on the FIRST `=`. Examples: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `parse_config(text: str) -> dict` w solution.py. `text` ma jedno `key=value` na linię. Ignoruj puste linie i linie, których pierwszym niebiałym znakiem jest `#` (komentarze). Usuń otaczające białe znaki z kluczy i wartości. Skonwertuj wartość na int, jeśli wygląda jak liczba całkowita, na float, jeśli wygląda jak float, w przeciwnym razie zostaw jako string. Wartość może zawierać `=`; dziel tylko na PIERWSZYM `=`. Przykłady: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C4", "visible_tests": "from solution import parse_config\nassert parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') == {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}\nassert parse_config('u=a=b') == {'u':'a=b'}\nprint('visible tests passed')\n" }, "C4-03": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "40f7911a9ac7ee1c28324a85b94e9f5ffae8d6856d4c5c5032d8d60f37b781ef" }, "k": 3, "question_en": "Write `parse_config(text: str) -> dict` in solution.py. `text` has one `key=value` per line. Ignore blank lines and lines whose first non-space character is `#` (comments). Strip surrounding whitespace from keys and values. Convert a value to int if it looks like an integer, to float if it looks like a float, otherwise keep it as a string. A value may itself contain `=`; split only on the FIRST `=`. Examples: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `parse_config(text: str) -> dict` w solution.py. `text` ma jedno `key=value` na linię. Ignoruj puste linie i linie, których pierwszym niebiałym znakiem jest `#` (komentarze). Usuń otaczające białe znaki z kluczy i wartości. Skonwertuj wartość na int, jeśli wygląda jak liczba całkowita, na float, jeśli wygląda jak float, w przeciwnym razie zostaw jako string. Wartość może zawierać `=`; dziel tylko na PIERWSZYM `=`. Przykłady: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C4", "visible_tests": "from solution import parse_config\nassert parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') == {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}\nassert parse_config('u=a=b') == {'u':'a=b'}\nprint('visible tests passed')\n" }, "C4-04": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "40f7911a9ac7ee1c28324a85b94e9f5ffae8d6856d4c5c5032d8d60f37b781ef" }, "k": 4, "question_en": "Write `parse_config(text: str) -> dict` in solution.py. `text` has one `key=value` per line. Ignore blank lines and lines whose first non-space character is `#` (comments). Strip surrounding whitespace from keys and values. Convert a value to int if it looks like an integer, to float if it looks like a float, otherwise keep it as a string. A value may itself contain `=`; split only on the FIRST `=`. Examples: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `parse_config(text: str) -> dict` w solution.py. `text` ma jedno `key=value` na linię. Ignoruj puste linie i linie, których pierwszym niebiałym znakiem jest `#` (komentarze). Usuń otaczające białe znaki z kluczy i wartości. Skonwertuj wartość na int, jeśli wygląda jak liczba całkowita, na float, jeśli wygląda jak float, w przeciwnym razie zostaw jako string. Wartość może zawierać `=`; dziel tylko na PIERWSZYM `=`. Przykłady: parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') -> {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}; parse_config('u=a=b') -> {'u':'a=b'}.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C4", "visible_tests": "from solution import parse_config\nassert parse_config('a=1\\nb = 2.5\\n# c=x\\nd=hello') == {'a':1,'b':2.5,'d':'hello'}\nassert parse_config('u=a=b') == {'u':'a=b'}\nprint('visible tests passed')\n" }, "C5-00": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "d2e3a9a7ebd1c05b269026838494e03e76f258ba8aabdd2689d02bad9fa10cfe" }, "k": 0, "question_en": "Write `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` in solution.py returning the fewest coins (unlimited supply of each denomination) that sum exactly to `amount`, or -1 if impossible. amount 0 -> 0. Examples: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` w solution.py, zwracającą najmniejszą liczbę monet (nieograniczona liczba każdego nominału) sumujących się dokładnie do `amount`, lub -1, jeśli to niemożliwe. amount 0 -> 0. Przykłady: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C5", "visible_tests": "from solution import min_coins\nassert min_coins([1,2,5],11) == 3\nassert min_coins([2],3) == -1\nassert min_coins([1,5,10,25],30) == 2\nprint('visible tests passed')\n" }, "C5-01": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "d2e3a9a7ebd1c05b269026838494e03e76f258ba8aabdd2689d02bad9fa10cfe" }, "k": 1, "question_en": "Write `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` in solution.py returning the fewest coins (unlimited supply of each denomination) that sum exactly to `amount`, or -1 if impossible. amount 0 -> 0. Examples: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` w solution.py, zwracającą najmniejszą liczbę monet (nieograniczona liczba każdego nominału) sumujących się dokładnie do `amount`, lub -1, jeśli to niemożliwe. amount 0 -> 0. Przykłady: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C5", "visible_tests": "from solution import min_coins\nassert min_coins([1,2,5],11) == 3\nassert min_coins([2],3) == -1\nassert min_coins([1,5,10,25],30) == 2\nprint('visible tests passed')\n" }, "C5-02": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "d2e3a9a7ebd1c05b269026838494e03e76f258ba8aabdd2689d02bad9fa10cfe" }, "k": 2, "question_en": "Write `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` in solution.py returning the fewest coins (unlimited supply of each denomination) that sum exactly to `amount`, or -1 if impossible. amount 0 -> 0. Examples: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` w solution.py, zwracającą najmniejszą liczbę monet (nieograniczona liczba każdego nominału) sumujących się dokładnie do `amount`, lub -1, jeśli to niemożliwe. amount 0 -> 0. Przykłady: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C5", "visible_tests": "from solution import min_coins\nassert min_coins([1,2,5],11) == 3\nassert min_coins([2],3) == -1\nassert min_coins([1,5,10,25],30) == 2\nprint('visible tests passed')\n" }, "C5-03": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "d2e3a9a7ebd1c05b269026838494e03e76f258ba8aabdd2689d02bad9fa10cfe" }, "k": 3, "question_en": "Write `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` in solution.py returning the fewest coins (unlimited supply of each denomination) that sum exactly to `amount`, or -1 if impossible. amount 0 -> 0. Examples: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` w solution.py, zwracającą najmniejszą liczbę monet (nieograniczona liczba każdego nominału) sumujących się dokładnie do `amount`, lub -1, jeśli to niemożliwe. amount 0 -> 0. Przykłady: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C5", "visible_tests": "from solution import min_coins\nassert min_coins([1,2,5],11) == 3\nassert min_coins([2],3) == -1\nassert min_coins([1,5,10,25],30) == 2\nprint('visible tests passed')\n" }, "C5-04": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "d2e3a9a7ebd1c05b269026838494e03e76f258ba8aabdd2689d02bad9fa10cfe" }, "k": 4, "question_en": "Write `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` in solution.py returning the fewest coins (unlimited supply of each denomination) that sum exactly to `amount`, or -1 if impossible. amount 0 -> 0. Examples: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `min_coins(coins: list, amount: int) -> int` w solution.py, zwracającą najmniejszą liczbę monet (nieograniczona liczba każdego nominału) sumujących się dokładnie do `amount`, lub -1, jeśli to niemożliwe. amount 0 -> 0. Przykłady: min_coins([1,2,5],11) -> 3; min_coins([2],3) -> -1; min_coins([1,5,10,25],30) -> 2.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C5", "visible_tests": "from solution import min_coins\nassert min_coins([1,2,5],11) == 3\nassert min_coins([2],3) == -1\nassert min_coins([1,5,10,25],30) == 2\nprint('visible tests passed')\n" }, "C6-00": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "3e787b4441c52e3ce73c1eccc4ce90ef7a4d072028c7051039093d234f5ccdb6" }, "k": 0, "question_en": "Write `is_palindrome(s: str) -> bool` in solution.py. Return True if `s` reads the same forwards and backwards when considering only alphanumeric characters and ignoring case. Use Unicode-aware case folding and alphanumeric tests (so accented letters count as alphanumeric and fold correctly). Examples: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `is_palindrome(s: str) -> bool` w solution.py. Zwróć True, jeśli `s` czyta się tak samo od przodu i od tyłu, biorąc pod uwagę tylko znaki alfanumeryczne i ignorując wielkość liter. Użyj obsługi Unicode dla zmiany wielkości liter i testów alfanumeryczności (aby litery z akcentami liczyły się jako alfanumeryczne i poprawnie się składały). Przykłady: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C6", "visible_tests": "from solution import is_palindrome\nassert is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') is True\nassert is_palindrome('race a car') is False\nassert is_palindrome('') is True\nassert is_palindrome('Kajak') is True\nprint('visible tests passed')\n" }, "C6-01": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "3e787b4441c52e3ce73c1eccc4ce90ef7a4d072028c7051039093d234f5ccdb6" }, "k": 1, "question_en": "Write `is_palindrome(s: str) -> bool` in solution.py. Return True if `s` reads the same forwards and backwards when considering only alphanumeric characters and ignoring case. Use Unicode-aware case folding and alphanumeric tests (so accented letters count as alphanumeric and fold correctly). Examples: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `is_palindrome(s: str) -> bool` w solution.py. Zwróć True, jeśli `s` czyta się tak samo od przodu i od tyłu, biorąc pod uwagę tylko znaki alfanumeryczne i ignorując wielkość liter. Użyj obsługi Unicode dla zmiany wielkości liter i testów alfanumeryczności (aby litery z akcentami liczyły się jako alfanumeryczne i poprawnie się składały). Przykłady: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C6", "visible_tests": "from solution import is_palindrome\nassert is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') is True\nassert is_palindrome('race a car') is False\nassert is_palindrome('') is True\nassert is_palindrome('Kajak') is True\nprint('visible tests passed')\n" }, "C6-02": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "3e787b4441c52e3ce73c1eccc4ce90ef7a4d072028c7051039093d234f5ccdb6" }, "k": 2, "question_en": "Write `is_palindrome(s: str) -> bool` in solution.py. Return True if `s` reads the same forwards and backwards when considering only alphanumeric characters and ignoring case. Use Unicode-aware case folding and alphanumeric tests (so accented letters count as alphanumeric and fold correctly). Examples: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `is_palindrome(s: str) -> bool` w solution.py. Zwróć True, jeśli `s` czyta się tak samo od przodu i od tyłu, biorąc pod uwagę tylko znaki alfanumeryczne i ignorując wielkość liter. Użyj obsługi Unicode dla zmiany wielkości liter i testów alfanumeryczności (aby litery z akcentami liczyły się jako alfanumeryczne i poprawnie się składały). Przykłady: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C6", "visible_tests": "from solution import is_palindrome\nassert is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') is True\nassert is_palindrome('race a car') is False\nassert is_palindrome('') is True\nassert is_palindrome('Kajak') is True\nprint('visible tests passed')\n" }, "C6-03": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "3e787b4441c52e3ce73c1eccc4ce90ef7a4d072028c7051039093d234f5ccdb6" }, "k": 3, "question_en": "Write `is_palindrome(s: str) -> bool` in solution.py. Return True if `s` reads the same forwards and backwards when considering only alphanumeric characters and ignoring case. Use Unicode-aware case folding and alphanumeric tests (so accented letters count as alphanumeric and fold correctly). Examples: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `is_palindrome(s: str) -> bool` w solution.py. Zwróć True, jeśli `s` czyta się tak samo od przodu i od tyłu, biorąc pod uwagę tylko znaki alfanumeryczne i ignorując wielkość liter. Użyj obsługi Unicode dla zmiany wielkości liter i testów alfanumeryczności (aby litery z akcentami liczyły się jako alfanumeryczne i poprawnie się składały). Przykłady: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C6", "visible_tests": "from solution import is_palindrome\nassert is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') is True\nassert is_palindrome('race a car') is False\nassert is_palindrome('') is True\nassert is_palindrome('Kajak') is True\nprint('visible tests passed')\n" }, "C6-04": { "family": "debug", "files": {}, "gold": null, "grader": { "kind": "tests" }, "hidden_tests": { "sha256": "3e787b4441c52e3ce73c1eccc4ce90ef7a4d072028c7051039093d234f5ccdb6" }, "k": 4, "question_en": "Write `is_palindrome(s: str) -> bool` in solution.py. Return True if `s` reads the same forwards and backwards when considering only alphanumeric characters and ignoring case. Use Unicode-aware case folding and alphanumeric tests (so accented letters count as alphanumeric and fold correctly). Examples: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nRun the visible tests. End with FINAL: done when it passes.", "question_pl": "Napisz `is_palindrome(s: str) -> bool` w solution.py. Zwróć True, jeśli `s` czyta się tak samo od przodu i od tyłu, biorąc pod uwagę tylko znaki alfanumeryczne i ignorując wielkość liter. Użyj obsługi Unicode dla zmiany wielkości liter i testów alfanumeryczności (aby litery z akcentami liczyły się jako alfanumeryczne i poprawnie się składały). Przykłady: is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') -> True; is_palindrome('race a car') -> False; is_palindrome('') -> True; is_palindrome('Kajak') -> True.\nUruchom widoczne testy. Zakończ formatem FINAL: done.", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "template_id": "C6", "visible_tests": "from solution import is_palindrome\nassert is_palindrome('A man, a plan, a canal: Panama') is True\nassert is_palindrome('race a car') is False\nassert is_palindrome('') is True\nassert is_palindrome('Kajak') is True\nprint('visible tests passed')\n" } }, "k_per_template": 5, "n_templates": 20, "seed_base": 20260707, "templates": { "A1": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "CSV group-by comparison (max mean)" }, "A2": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "filtered aggregate (mean under two conditions)" }, "A3": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "OLS slope of y on x" }, "A4": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "mean with missing values" }, "A5": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "aggregate by month" }, "A6": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "ratio of summed columns (filtered)" }, "A7": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "sum of top-k under constraint" }, "A8": { "family": "csv", "steps": [ "data-read", "code", "report" ], "title": "join two CSVs then aggregate" }, "B1": { "family": "methods", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "title": "Methods reproduction: weighted composite z-index" }, "B2": { "family": "methods", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "title": "min-max normalization pipeline" }, "B3": { "family": "methods", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "title": "Heron sqrt iteration count" }, "B4": { "family": "methods", "steps": [ "extract", "code", "report" ], "title": "unit-conversion chain" }, "B5": { "family": "methods", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "title": "Welch two-sample t-statistic" }, "B6": { "family": "methods", "steps": [ "data-read", "extract", "code", "report" ], "title": "trailing rolling-mean max" }, "C1": { "family": "debug", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "title": "Write-and-debug: duration string parser" }, "C2": { "family": "debug", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "title": "running median" }, "C3": { "family": "debug", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "title": "chunk a list" }, "C4": { "family": "debug", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "title": "parse key=value config" }, "C5": { "family": "debug", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "title": "minimum coin change (DP)" }, "C6": { "family": "debug", "steps": [ "extract", "code", "code", "report" ], "title": "unicode-aware palindrome" } } }