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"llm" : {
"feedback" : "# Exercise: fractal\n\n### Correctness\n- In `Boxes`, die rekursive Methode `drawRec(...)` ist nicht implementiert, damit wird keine Box/kein Fraktal gezeichnet.\n- In `Triangles`, die rekursive Methode `drawRec(...)` ist nicht implementiert, damit wird kein Dreiecks-Fraktal gezeichnet.\n- Die Aufgabe verlangt explizit die Implementierung der beiden `draw`-Methoden (bzw. deren Rekursion) in `Boxes` **und** `Triangles`; aktuell fehlen beide.\n\n### Suggestion\n- Für `Boxes`: Überlege dir eine klare Abbruchbedingung (z.B. wenn `n == 0`) und zeichne dann genau **ein** Rechteck mit `g.drawRect(...)`. Im rekursiven Fall teilst du die aktuelle Box in kleinere Bereiche (typisch: Seitenlänge halbieren) und rufst `drawRec` für die Teil-Boxen auf.\n- Für `Triangles`: Baue ebenfalls eine Abbruchbedingung (z.B. `n == 0`), in der du mit drei `g.drawLine(...)` ein Dreieck zeichnest. Für den rekursiven Schritt: Bestimme die Mittelpunkte der Dreiecksseiten und rufe `drawRec` für die entstehenden kleineren Dreiecke auf (achte darauf, dass die Koordinaten korrekt zugeordnet sind, damit die Dreiecke wirklich “innen” liegen).\n\n### Code Style\n- In `Boxes.drawRec` steht nur ein `// TODO implement` ohne Hinweis/Kommentar, was genau gezeichnet werden soll; ein kurzer Kommentar zur Rekursionsidee (Abbruchfall/rekursiver Fall) würde die Lesbarkeit stark erhöhen.\n- In `Triangles.drawRec` ist der Kommentar hilfreich, aber sobald du implementierst, achte darauf, die Zwischenpunkte (Mittelpunkte) sprechend zu benennen, damit die Geometrie nachvollziehbar bleibt.\n\n\n# Exercise: knapsack\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n\n\n# Exercise: sudoku\n\n### Correctness\n- In `nofSolutions(...)` erfüllst du die Anforderung nicht, dass das Model nach dem Zählen wieder im **Initialzustand** sein muss: Bei Feldern mit vorgegebenem Wert (`model.get(row,column) != 0`) veränderst du das Model zwar nicht direkt, aber du setzt insgesamt keine saubere Backtracking-Strategie um, die garantiert, dass **alle** von dir gesetzten Werte am Ende wieder entfernt sind (v.a. wenn du wegen `solutions >= max` frühzeitig zurückkehrst).\n- In `nofSolutions(...)` wird die Schranke `max` nicht korrekt “weitergereicht”: Du rufst rekursiv immer mit demselben `max` auf, statt die verbleibende Kapazität zu berücksichtigen. Dadurch kann dein Zähler deutlich mehr als `MAX` Arbeit machen und auch mehr als `MAX` Lösungen “ansammeln”, bevor du abbrichst.\n- In `Sudoku.java` ist die `main`-Methode nicht als Java-Entry-Point definiert (`public static void main(String[] args)` fehlt). Damit startet das Programm so nicht wie erwartet.\n\n### Suggestion\n- Für das Zurücksetzen des Models nach `nofSolutions`: Überlege dir eine Regel wie beim klassischen Backtracking: “Ich räume genau die Felder auf, die ich in diesem Stack-Frame gesetzt habe” – und zwar unabhängig davon, ob du normal zu Ende läufst oder wegen `max` vorzeitig abbrichst.\n- Für die `max`-Logik: Denk an “Budget”: Wenn du bereits `solutions` gefunden hast, wie viele darfst du in den weiteren rekursiven Aufrufen überhaupt noch finden? Dieses Restbudget sollte in den rekursiven Call eingehen.\n- Für `Sudoku.java`: Schau dir an, wie Java eine Startmethode findet. Es gibt eine ganz konkrete Signatur, die die JVM erwartet.\n\n### Code Style\n- In `nofSolutions(...)` rufst du `model.clear(row,column)` an mehreren Stellen sehr häufig (teilweise doppelt hintereinander). Das macht den Kontrollfluss schwer lesbar; versuch die Cleanup-Logik pro Versuch/Zweig an einer klaren Stelle zu bündeln.\n- Benennung: In `solved(...)` verwendest du `row/column`, im Framework sonst meist `i/j`. Einheitliche Benennung hilft beim Vergleichen mit `checker.oneOK(model, i, j)` und reduziert Verwechslungsgefahr.\n\n\n# Exercise: queens\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n",
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