{
"llm" : {
"feedback" : "# Exercise: fractal\n\n### Correctness\n- In `Boxes.drawRec`: Für `n == 0` zeichnest du gar nichts (`return`), dadurch bleibt die Zeichnung bei Rekursionstiefe 0 komplett leer.\n- In `Boxes.drawRec`: Du zeichnest das aktuelle Rechteck unabhängig von `n` (solange `n > 0`) und zeichnest dann vier rekursive Teilrechtecke. Das entspricht nicht der geforderten Basisfall-Logik (Basisfall zeichnet, sonst teilt weiter), wodurch die entstehende Figur/Anzahl Rechtecke nicht zu der erwarteten rekursiven Struktur passt.\n- In `Triangles.drawRec`: Für `n == 0` zeichnest du gar kein Dreieck (`return`), dadurch wird bei Rekursionstiefe 0 nichts angezeigt.\n- In `Triangles.drawRec`: In einem rekursiven Aufruf verwendest du gemischte Koordinaten (`x1, y2`), d.h. ein x von einem Punkt und ein y von einem anderen Punkt. Dadurch ist der übergebene Punkt nicht mehr einer der Dreieckseckpunkte und die rekursive Unterteilung erzeugt falsche Dreiecke.\n- In `Triangles.drawRec`: Du zeichnest die Linien auch in Nicht-Basisfällen. Wenn die Aufgabe erwartet, dass nur im Basisfall die “kleinen” Dreiecke gezeichnet werden, führt das zu zusätzlichen Linien/Überlagerungen und einer anderen Figur als vorgesehen.\n\n### Suggestion\n- Überlege dir beim Basisfall (`n == 0`): Was ist das kleinste Element, das noch gezeichnet werden soll (Rechteck bzw. Dreieck)? Genau dort sollte gezeichnet werden, nicht “abgebrochen”.\n- Für die Rekursion: Entscheide dich für ein Muster “wenn n==0 zeichnen, sonst rekursiv aufteilen”. Prüfe dabei, ob du im Rekursionsfall wirklich alles zeichnen willst oder ob das Zeichnen erst im Basisfall passieren soll.\n- Bei den Dreiecken: Kontrolliere in jedem rekursiven Aufruf, dass die drei übergebenen Punkte wirklich Eckpunkte eines Dreiecks sind (also jeweils konsistente (x,y)-Paare). Ein schneller Check: Jeder Punkt muss aus einem existierenden Punkt oder einem korrekt berechneten Mittelpunkt zweier Punkte stammen.\n- Vergleiche deine drei rekursiven Dreiecke mit der geometrischen Idee: Aus einem Dreieck werden typischerweise 3 kleinere Dreiecke, deren Ecken aus den Originalecken und den Seitenmittelpunkten bestehen. Ordne die Punkte so zu, dass jedes kleine Dreieck drei “passende” Ecken hat.\n\n### Code Style\n- In `Boxes.drawRec` und `Triangles.drawRec` stehen noch die TODO-Kommentare, obwohl du implementiert hast – die könntest du entfernen, um Verwirrung zu vermeiden.\n- In `Triangles.drawRec` könntest du die Benennung der Mittelpunkte konsistenter machen (z.B. `mid01`, `mid02`, `mid12` als “Punkt”-Konzept), damit man beim Zusammensetzen der rekursiven Dreiecke weniger leicht (x,y) verwechselt.\n\n\n# Exercise: aufg\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n\n\n# Exercise: knapsack\n\n### Correctness\n- In `pack(int i)` verwendest du `if (i == weights.length)` als Einstieg in die Rekursion; damit wird nie für `i < weights.length` weiter verzweigt, und du baust keine Lösungen auf.\n- Innerhalb von `if (i == weights.length)` greifst du im `else`-Teil auf `weights[i]` zu; bei `i == weights.length` ist das ein Zugriff ausserhalb des Arrays.\n- Deine Verzweigungslogik erlaubt nur „0x oder 1x“ eines Gegenstands; die Anforderung ist aber, jeden Gegenstand bis zu `maxN`-mal mitnehmen zu können.\n- Die Bedingung `if (currWeight + weights[i] < maxValue)` ist fachlich nicht passend: hier wird Gewicht mit Wert verglichen (und zudem mit `maxValue` statt `maxWeight`), dadurch werden gültige Pfade falsch abgeschnitten.\n\n### Suggestion\n- Baue die Rekursion so auf, dass du für den Fall `i < weights.length` alle Möglichkeiten für Gegenstand `i` durchspielst, und erst beim Basisfall (wenn du „am Ende“ bist) `maxValue` aktualisierst.\n- Achte darauf, dass du nur dann `weights[i]`/`values[i]` verwendest, wenn `i` ein gültiger Index ist; beim Basisfall solltest du keine Item-Zugriffe mehr machen.\n- Um `maxN` zu erfüllen, brauchst du pro Gegenstand eine Schleife/mehrfache Auswahl (0 bis `maxN`), nicht nur ein einzelnes `loadItem`/`unloadItem`.\n- Wenn du prunen willst, vergleiche Gewichte mit `maxWeight` und Werte mit `maxValue` (nicht Gewicht mit Wert). Erstmal ohne Pruning implementieren und mit Tests verifizieren hilft oft.\n\n### Code Style\n- Die Kommentare `// TODO implement` stehen noch in Methoden, die du bereits teilweise implementiert hast; entweder entfernen oder die TODOs konkretisieren.\n- In `pack` ist die Verschachtelung/Platzierung von `else` aktuell schwer nachvollziehbar; klarere Struktur (Basisfall vs. Rekursionsfall) würde die Lesbarkeit stark verbessern.\n\n\n# Exercise: queens\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n\n\n# Exercise: sudoku\n\nLlm Evaluation ist für diese Aufgabe deaktiviert. Entferne die .llmignore Datei vom Package der Aufgabe.\n",
"status" : "SUCCESS"
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"unitTest" : {
"tests" : [ {
"name" : "allZero()",
"status" : "FAILED",
"message" : "Connection refused to host: 172.25.0.3; nested exception is: \n\tjava.net.ConnectException: Connection refused"
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"message" : "N=1 has exactly one solution ==> expected: <true> but was: <false>"
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"status" : "FAILED",
"message" : "N=8 has valid queen placements ==> expected: <true> but was: <false>"
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