403Webshell
Server IP : 217.160.0.135  /  Your IP : 216.73.217.85
Web Server : Apache
System : Linux www 6.18.52-i1-ampere #1203 SMP Mon Sep 14 18:29:59 CEST 2026 aarch64
User : sws1074145052 ( 1074145052)
PHP Version : 8.3.32
Disable Function : NONE
MySQL : OFF  |  cURL : ON  |  WGET : ON  |  Perl : ON  |  Python : OFF  |  Sudo : OFF  |  Pkexec : OFF
Directory :  /lib/python3/dist-packages/scipy/sparse/csgraph/

Upload File :
current_dir [ Writeable ] document_root [ Writeable ]

 

Command :


[ Back ]     

Current File : /lib/python3/dist-packages/scipy/sparse/csgraph/_traversal.cpython-311-aarch64-linux-gnu.so
ELF�@(=@8@�� � � ��>�B0�0�0������$$P�td u u u��Q�tdR�td � � ���GNU�Rԕ�!/r)�C+���V,4rr�.&"	�/�B����Xx ���X��s�F"GZ���#?B����/U.�t�J?���HV�f ��b������nv�}��W�e���1��<��q��*�3�X�f��+�, ����qXG�p��PQ__gmon_start___ITM_deregisterTMCloneTable_ITM_registerTMCloneTable__cxa_finalizePyExc_ValueErrorPyErr_FormatPyBuffer_ReleasePyObject_GetAttr_Py_Dealloc__stack_chk_guardPyObject_GetAttrStringPyExc_TypeErrorPyOS_snprintfPyErr_WarnEx__stack_chk_fail_Py_NoneStructPyDict_SetItemStringPyExc_AttributeErrorPyErr_ExceptionMatchesPyErr_ClearPyThreadState_GetPyInterpreterState_GetIDPyExc_ImportErrorPyErr_SetStringPyModule_NewObjectPyModule_GetDict__assert_failPyExc_SystemErrorPyBaseObject_TypePyDict_NewPyList_NewPyImport_ImportModuleLevelObjectPyErr_FetchPyLong_FromLongPyUnicode_AsUTF8AndSizePyCode_NewEmptyPyTuple_NewPyObject_CallPyErr_RestorePyExc_NameError_PyDict_GetItem_KnownHashPyErr_OccurredPyErr_PrintExPyUnicode_FromStringPyErr_WriteUnraisablePyExc_StopIterationPyExc_DeprecationWarningPyErr_WarnFormatPy_EnterRecursiveCallPy_LeaveRecursiveCallPyDict_NextPyUnicode_ComparePyExc_OverflowErrorPyLong_AsLongPyLong_TypePyLong_AsUnsignedLongPyList_TypePyTuple_TypePyLong_FromSsize_tPyObject_GetItemPyErr_SetObjectPyUnicode_TypePyObject_RichCompare_Py_TrueStruct_Py_FalseStructmemcmpPyObject_IsTrue_PyUnicode_ReadyPyCFunction_TypePyType_IsSubtypePySlice_New_PyObject_GetDictPtrPyObject_NotPyObject_SetAttrPyFrame_NewPyTraceBack_HerePyUnicode_FromFormatPyUnicode_AsUTF8memmovePyMem_ReallocPyMem_MallocPyObject_GetBufferPyMethod_TypePyExc_IndexErrorPyDict_SetItemPyNumber_InPlaceMultiplyPyNumber_InPlaceAddPyDict_SizePyObject_GetIterPyExc_RuntimeErrorPy_GetVersionPyBytes_FromStringAndSizePyUnicode_FromStringAndSizePyImport_AddModulePyObject_SetAttrStringPyUnicode_InternFromStringPyUnicode_DecodePyObject_HashPyImport_GetModuleDictPyDict_GetItemStringPyTuple_PackPyImport_ImportModulePyErr_GetExcInfoPyCapsule_TypePyCapsule_GetPointerPyExc_ExceptionPyErr_NormalizeExceptionPyException_SetTracebackPyErr_SetExcInfoPyCMethod_NewPyInit__traversalPyModuleDef_Initlibc.so.6ld-linux-aarch64.so.1GLIBC_2.17� ��������� �@R(��Q���/�@0�=0�=0�= 0�=(0�=00�=80�=P0�=X0�=`0�=h0�=�0�=�0�=�0�=�0�=�0�=�0�=�0�=�0`?�0�t�0p<�0�t1�> 1�s@1p=H1uh1�>p1�s�1�?�1�i�1�?�1r�1?�1s2�?2p`02�?82PrX2?`2 `�2�;�2�r�2�>�2�r�2�?�2@W�2�?3�q 3�=(3�sH3�>P3`Dp3�=x30t�3�>�3�s�3�<�3�s�3�?�3�N4�?4pr84 ?@4Ps`4�?h4�D�4�?�4�r�4�=�4t�4x<�4�t5�<5�t(5P<05�tP5X?X5(tx5�=�5 t�5�?�5Pt�5`=�5t�5h=�5Ht6x? 6�t@6�>H6@th6�=p6�t�6�>�6�t�6�>�6�s�6�>�6�t7?7�s07�<87�tX7(?`7�t�7�>�7�D�7�>�70D�7?�7�s�7�>8xt 8�=(80sH8�=P8xsp8�=x8�r�88?�80r�8�?�8�D�80?�8D9�<9pt89�=@98t`9�?h9�t�9x=�9ht�9�<�9hs�9�=�9�t:@=:`tP:x;X:�h:�&p:�;x:��:��:@;�:p��:��:�@�:�q�:H;�:; ;(70;�=H;�;P;�&`;`h;X:p;P��;���
 �(�0�!8�%@�&H�'P�(X�4`�5h�6p�9x�B��G��I��M��O��P��V��X��Y��[�b�e�i�q (	0
8@HPX`hpx���������� �"�#�$�)�*�+,-./ 0(10283@5H7P8X:`;h<p=x>�?�@�A�C�D�E�F�H�J�K�L�N�Q�R�S�TUWZ\ ](^0_8`@aHcPdXf`ghhpjxk�l�m�n�o�p �{����c��{���_��{��p��G��?� � � � �p�@�� �p�@�"� �p�
@�B� �p�@�b� �p�@��� �p�@��� �p�@��� �p�@��� �p�"@�� �p�&@�"� �p�*@�B� �p�.@�b� �p�2@��� �p�6@��� �p�:@��� �p�>@��� �p�B@�� �p�F@�"� �p�J@�B� �p�N@�b� �p�R@��� �p�V@��� �p�Z@��� �p�^@��� �p�b@�� �p�f@�"� �p�j@�B� �p�n@�b� �p�r@��� �p�v@��� �p�z@��� �p�~@��� �p��@�� �p��@�"� �p��@�B� �p��@�b� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p��@�� �p��@�"� �p��@�B� �p��@�b� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p��@�� �p��@�"� �p��@�B� �p��@�b� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p��@�� �p��@�"� �p��@�B� �p��@�b� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p��@��� �p�A�� �p�A�"� �p�
A�B� �p�A�b� �p�A��� �p�A��� �p�A��� �p�A��� �p�"A�	� �p�&A�"	� �p�*A�B	� �p�.A�b	� �p�2A��	� �p�6A��	� �p�:A��	� �p�>A��	� �p�BA�
� �p�FA�"
� �p�JA�B
� �p�NA�b
� �p�RA��
� �{��e���G����S����[����������*�@��������`���0��@�T@�@�7`��G�����a�!�1�@����� e@���bT`��G�������a�!�2�@������q�U�iT��������������b�B`4����������һ�����6������`��G��@�@�B���@T�����[B����SA��@��{Ѩ�_�{�����S��*�[���������������5`��G���T������Y����*�����*
`��G�@������4����R��SA��[B��{è�_�{�����S��������@�����a�!�" @�_��T  ��aT"�T`��G�a�! 6�@��������E���`@��`�8��a�!�7�J�������c�������X�����1���������Q���%��c�b�c�7�B8���$�R�������7c�b�c 8�B`8�����$�R����`��7c�b�c�8�B�8�����$�R����@��7c�b�����c�8�B 9��R���� ��7�@����SA��{è�_�{�����S��������`��G�@�O���4`��G�a���!�?�@�������SA��{¨�_�{�����S��[������������E�����������������ҷ����������E��������������������������Rn���������������������SA����[B��@��{Ĩ�_�{�����[@��#��_@��C��g@��S��*i�)�G��[��c��c��*�C��k����s����������G�#@��W���e���L��������~@��������������!�u����5�������`�������!@�k����5�������������!��a���@5`~@�������������!�W����5���������������!@�M��� 5`������� �������!��C����5������!��=��� 5������!��7���`5������! �1����5�3@�����!`�+����
5�7@�����!��%��� 
5�;@�����!�����`5�G@�����! �����5�?@����������C@��������`
���@���G������	���!`�.��������Җ�����@��������������4�������/���������������������"�y����x����w�v����u����s����z�����K@���I�����������������������������������������������������������`��G��W@�@�B���@T6����SA����[B��cC��kD��sE��{˨�_�C�a�!�G��{�����S������[��c��k��;���E�#@�����҂��R_�@�T`��G���!@0�@������������������B�1�d�Rc�R������jb8�jb8�5!�Q!?$q�Tk�TB�_�T'��������R�Gy�sy�wy��9�ja8�q!T�4������1���������B@2������"���Ґ������7�QB_$qiT�#�R�h!8!�?�T��/��������������'�����q����b��������L�����a@������!�a�I����
���`��"@�����3�B�"�X���������"@����3�B�"�O�������`�d@����@�����E�d�!4�L����~�7s�sB>�s��x@���a�@9b�@9`@�!*?r�Ta�@9a4����a
A�!�������a
@�!�-���a@�� @�`������Ts����/���q���`N���s��Rs�(�6�R��ᄒh���`�����`�B��53������x�bjA�anA���E�t�����6s�5�Rs�(�6�R�v���1����������/�`rA���`�����E�����������6s��Rs�(�6�R�`vA�����s��Rs�(�6�R�`zA���`~����a�A� ����`���s���Rs�(�6�R�a�A� �����`����a�A� �����`���e����a�@��@��R�b�@�e�A������ ���bbA���R����R`�A���`�A�������Rg@��������� ���a
\����c�@�e�A�d�A������� ���g@�@�RbbA�������`�A�������R`�A�����`�R��� ����/����
\���@�ŦA�ĪA�����������bA��R����R��A�����A�����`�R�@����������������3�����������s��Rs�(�6�Rbb���B@�$�Rq�҇���`���u�{��B4�����������b���B`4�D�R��x�����b���B�4���D�RI��p�����b���B�4���D�RF��h����
�����b�D�RB5���`����b�`�b���B 5���$�R��W���`�b���B@5���$�R��O���`
�b���B�5���$�R��G���`	�b���B`5���$�R��?���`�b���B�5���$�R��7���`�b���B�5���$�R��/���`�b���B6���$�R��'���`�b���B@6���$�R�����`�b���B�6���$�R�����`�b���B�6���$�R�����`�b���B7���D�R�����`�u�/��������A������T�����Rs�6�Rs�(������@����
@������?�7���� �Ҡ����� S�@��v@�BT@�@�!��B�7��c@	�a�`�c`�! ;��;���R����b@���@���A���������7:����v@���������`F��v@����
@�x����D�7�������� ��u�����`N���@��@�@�BT@�!����6�@���@���A��������C��/�������a�@�~������5�a�@���`
@�U����?�7���������C��#������K�Z���`� 7�������`
�a�!�7�v����������@��G�a�!�7�@�����]�@�@��G�?�@T@��G�a�!@8�@�������r�O����>�������a��j�`�A��@��G�a�!�8�@�����?@�6�R �r?�k�Ta�A�@��G�!@�@� ?��*�*��a�!`9����,`�A�LC�?�<q�Ta�A�@��G�!LC�@� ?��*a���!�:��R	���`�A�HC�?�*5@��G�a�!@?�@�Q���qT@��G���!�@�H����C@���$�
@��G�����@�Q����5���ҕd�R�u�Rn�G@��C�@���K@��G����{Cc� ���������c��u�R�d�R���������������������a��� ��J����W@���@���������7����O@���@����S@����@�����/�����������~A���A�`@�@@���O@�@����S@�@����W@�@��������g�R�u�R%�����҆�������`� 	�����5�������?���1���S������@��G�a�!�	�@������m����i�Rv�R��Ui�Rv�R�H��K@�����x�����w�����v������*�*Cc� ��s�5�Rs�(��R��q�/�"@� �A�B@�_�aT3�A���`@��`� �@�F��� �@�"@�! �`����'��/����A�r�������v�@����A�*���@�7��o�@��A�!@�?�aT�A����@�����@�"����@�����<���$��/�����A�N���@���R��
@����Z@�����
�7��K���A�w�B>����+���`������!���A����
@������7��;���A��+�����R������ ���A����
@�����7��-���A��,�����D�����`���A����
@����@	�7�������������A���A�����
�7u�/�����A���A�����
�7��A�����A�����
�7��A����B������
�7�B����
B������
�7�
@����B������7�����s��Rs�(�v�R�����s��Rs�(���R�������Rs��Rs�(������5�Rs��Rs�(��������Rs��Rs0������5��Rs��Rs�(����s�u�Rs0�V�R��������Rs�V�Rs�(������u��Rs��s�(�������Rs��s�(�������Rs��s�(������Rs��s�(�������Rs��s�(������Rs��s�(�}��s���Rs�(���R����5�Rs�v�Rs�(���s��Rs�(�v�Rs�5�Rs�(���R
s���Rs0�V�Rs�s0�U�R��R��}�Ys�U݄Rs�(�6�RTs��݄Rs�(�6�ROs�݄Rs�(�6�RJs�ބRs�(�6�REs��Rs�(�6�R@s���Rs�(�6�R;s��Rs�(�6�R6s�U�Rs�(�6�R1s��Rs�(�6�R,s�u�Rs�(��R's��Rs�(�v�R"sЕ�Rs�(���Rs�5�Rs0�V�Rs��Rs0���Rs��Rs�(���Rs�u��Rs�(�V�R	s���Rs�(��Rs�s�(�5��R��E��/���@���`����*�*�	���E�������	w�����@��G�a�!�@�,�����E����ZA�!�G���@�"@�c���@TQ����{B��SC��[D��cE��kF��;@��C��_�`�@>��,���@��G�@�E���_� � � �`��.�a�!�.�?�TA�!�G�a����_�`��.�a�!�.�!�"��A��!�A���B�B�G�b����_� �{������s�`�n9@5@��G���@�XA�������� �R`�.9�@��{¨�_� � ��� � � ��q�T`�`.��_�b�B�BH`8`�"�@�`�.��_�`��+��_�`�@+��_�`��*��_�?q`�a�-�!�.����_�?q`�a��,�!�/����_�?q`�a��,�!@/����_�`�@*��_�`�@-��_�`�@,��_�`��-��_�`��-��_�`��+��_�`�`+��_�`��*��_�`��*��_�`�@.��_�`�,��_�`� *��_�`�*��_���#q$T�#��*�@�?kkTc4�R�T?kJT`K ��� ��@��k�T�*?k��T_kԀ�_֤@��R_kԀ����{����B�B�G���@@�A9F@��������@�#�`@�@�"@��`Ta_����{��$@�a�@�!�0��@�������{��d���/�������a�!0���{��d�b���'�B@.�����a���!0�� �@�!� @�A�!�_�@T��� ���_� �@�BH@�b����� � �@�!��A��_��� � �{��c�a���`�c@	�!�9�`:��!�R��� � �{��c�c@	���a�`�c`�!�9��:��,�R��� �{��c�c@	���a�`�c��! ;��;�B�R���� �{��c�c@	���a�`�c�!@<�=�b�R���� �{��c�c@	���a�`�c`�!@<�=���R���� �{�����@�?�@T��@�c�`@�T@���6d@���-Tc`������`Tbx`�?�a��T �R�{���_�@��G�a�!`=�@������R����� ��@�?� ��T����B�B�G� �R?��T �@��G�b�#@�A�=�@��@�S����R������{��c�c@	���a�`�c��!�9�`:�"$�Ra����{��c�c@	���a�`�c �!�9�@>��2�RV��� �{��c�c@	���a�`�c`�!�>��?�b�RJ��� �A�Q?�q�T@��G��{��a��@�!@�!�����{���_�c�c��cHa8a#�#�`���_� ��_ր��_�@��_���_� �{��a���S��� �E�@�"H@����@?�������SA��{¨�_������S���@��G���a�!��@�����SA��{¨�_� �{�����S���s�s/��[����@�����`
@�����a
@��� @�����3�`@��`��[B����SA��{è�_�i���@����[B����SA��{è��� � �{��A�!�G���������� @��������������@���@�!���@���"@�B�"��@���C@�c�C����� �R
������������B��@������������`@��`�`�@��G��@�@�B���aT�@��{Ĩ�_�������@��G�������� � �{������������R�{���_�@��G�@����4�������@�B��b�@��G�a�B��!�@�o�����{���_֣������ �{��������@�T@�@���6@��G�b�!��B��@������5���@��{¨�_�@��G�b�����A`���@�L���`@��`��������@��{¨�_�����x������ � �{�����S����[�����@���������@��@�T@�!��� 	�6�@��@�t�@@�!����@�u�!����`� 	�.����5�������?�������t�a@�!�a�A��@�!�����[B����SA��{è�_���?����@�!��������9����[B����SA��{è�_֓�������������SA��[B��{è�_��������������@��G�a���!�	�@�9�����C��� � �{��EХ�G����S�3����[�������c��������k����+����@��?�����;��������������4b@��3@��
�����e�@�e��@���Tc����7@����j#������������5A�!�G��?@�"@�c���T�SA��[B��cC��kD��+@��{Ȩ�_� @�T@��	�6��@�BT@�"�6@�_r�T#@�@�cT@�C
�6#@�r�T#@��TB�@�B�@@���TA�@@��7@��j!�@����3@��T?@�BT@�b
�6@�_r�T#@�@�cT@��	�6#@�rT#@��T{#��T`@�@�?�A��TDЄ�G���a���!`
��@�a����������q�T`��T�3@��������3@��� @�T@���7@��G���a�!@�@�K����������q�T�3@����T����@��G�����a�!��@�:�������������3@���c�c@	�a�`�c`�!�9��:��,�RG���c�a�`�c@	�!�9�`:��!�R?����� �{����@��S�#T@���6@���?����T?� T?�TC) x��*� �T�*�SA��{¨�_�?� T?��T@��K�*�SA��{¨�_�C) x����*� ��T@��G�a�! 
�@�G����R�*�SA��{¨�_�@��*�SA��{¨�_������*� ��T���Tw�����!0@���!@@�a� ?����@�A�!�G�_�T�������@��*!с����������^�`���@��G�a��!��@����a�!��R������������ �{����@��S�CT@�c�6@�_�T_�T_��R���Tq��*�@��T�*�SA��{¨�_�C)�@� x��*��T@��G�a�!��@�����@��*�SA��{¨�_�@��G�a��!�
�@�����A��T�����A0@���!@@�a� ?����@�A�!�G�_�T�������@��*!с�A��������������@��G�a��!��@�����a�!������������ �{��A�!�G���@��S���_�@TA�!�G�_�@TA4@�!�"@����SA����{¨���@T@�`�6`
@���t@��@�������SA��{¨�_�@T@���6`
@�@�`@�@��@�������SA��{¨�_��Ҝ��� �������w����@�!с�a��������M��g���~��� �{�����S���@�T@�!�7��6`V@�@�6����������������@��� Ѡ���t��@�`T@� �6����2�@�р����SA��@��{è�_����SA��{è&�@��G�a��SA�!`��{è@�2���������@����SA��{è
�@��G���a�!@�@������{�����S��[��*�
T@���C�c�G���$@����������q�@z�TaT@���6@�?r`
T�T@�@�6�@�r@
T`@�T@���6`@�r@T�@�b
@�!T@���6�@�?r`T�
@��aTd@��@���A�dA��TS$S�k`T�q���[B��*�SA��{è�_�V�־G��qV����T�q V�@��T���� �B�B�G�A�!�G����qA�V��T�@�р�`���������
q���[B��*�SA��{è�_�r�T`&@� �?r�T�&@���q`Tq�TqT@�%@��k���T_�T�*b|��q���
q���Tq�������*��=��7�@������8��6����?r����"�!����rd��`"�����@9%@9��@y%@y��l���w���c�c@	�a�`�c��!�9�`��)�RB����{�����S���@���T���G���T��
�4`@�� T���`5���`@�a�@@�5�E��	�`� 	��@5�������?��������	���b
@�A@�!6U@��(7s@�`� 	����5�����?���������@����SA��{è�_�`�@�A@���6�@��T����@5c�c@	�a�`�c@�!�>��?�"�R��`�@�5@��T����4`
@�@���/6����c�c@	�a�`�c��!�>����R��@��G���������SA���@��{�@��G�a���!�	�@����!@���� �{�����S���@��[���T���G��`T����`4`@��T�����5`���c
@�b@�"7 ������@��@�!T@������6`@���@@�u�`� 	���5�������?���%��	��@�р� �����v@��(7s@�`� 	��5�����?������[B����SA��{è�_�c
@�b@���6`@�� ��T��O�@5c�c@	�a�`�c@�!�>��?�"�Rm�`�@�6@���T��?�4`
@�@���/6����c�c@	�a�`�c��!�>����RX���`�����@��G�a���!�	�@�������������@��G�a�!�	�@�{��Ҫ��������������"@�����{����@��[����S�V8@�V����@�������`�B�B�G��������a@� �`�����@�����@?����@�!с����[B����SA��{è�_���,�[B����SA��{è�_���%��@��G�a�B@�! �@��������SA��[B��{è�_� � �{��D���G����S���t��[��*�*�c����s��/��@��G���[���@�a����k���������������@�����
�@��@�@�_�$T�@�a�\���G�?�T@��G�?�T���
5�G��C@���kD��/��K$@��@@����*n����*�k�T���������k�r�c� Ձ/�B�B�G� @�!@�!��G��C@���/�$@���@@��*���*R����*k�T�kD��R�||���@�kT�hd�`@��`��/������҂
@�������(���`@��`�@��@�р�`�@��G��G@�@�B���! T�SA��[B��cC��sE��{ɨ�_ր@��@�@�BH@�b�@?���"������7����7@� 5@@��@�@�@��G�A�!�G���T ��G��C@�B������������4�k����*b�`�B������@
���������*X���!@� � �@��;@����G��K"�/��kD�$@����/��k��*���@@��*����*?k�T||���@@�k�T�D@�?k�T#K |�cQ@�b���!�`�B�|�������/��/�`@�9�
@�S�U��9@���kD�`�����������`@��`�@���������|�����u����������kD������*����;@���G��*���/�$@���� @�� ������� ��;@��kD���@�!��A����?@���@�!��a��� ��C@���@�!��A���H���D@�k�T;��a|���� ��/���8�@@�D�$�?k��T����kD�#������u���@��7�"@�3����7@�b@�@@������������Ҫ�@����/�b@��`�B��B�b�  � $�����8����@@��@��\���G������7����7@�����ha��h!�@�!�������kD��A�!�G�\���G��u������k���A9�&4�{�����S���@��k�@��@�@�d
�_�q�RX@�DCz�"Tf@�?q��e9#�R��!%T�)4�[��!�:��c��+�?q�T@� �Z���T ��`�9cB@�_DqhT_�q�T@��G�a�!@��R@�%�`@�bA9cB@�@�A�Q �w�v�����b���R �`A9�@�q[zaT?�qiT@��G�a�!@���@��`A9qT!@� sA9?�Tq�T����[B���cC��+@���[�:��cB@��c��+�_Dq�T@�QDq���T!��$���D��! ��?�T���?�TqA��TA�Q	�R��?�q�T�Zax`�!� �!@�8�� sA9?��T�k�TqT q`T�"q���T`�A��
@�@�c�_�TB�A�c@�_�!�c�c�"��b���T�@��b����"pA9_LqAT"@�@�D@��
@���@�d�!���
�`@�bA9cB@�@�A�Q����Ҟ����Ҝ��@��G�a�!`���@���`A9qA�T`A9k����a@�"��B����!�!�a�`@���`A9_���`����q�������}��q������x��_�@�`��T`@�����Zaxd��!� ���i��8��g�����e��q������`��q�������[��q������V��!@���`@��
@�@�@�c�c@�B�����!@��������A�Q ��$��ҵ
�R��� ���a�T_@q`T_<qA�T�*%����9�R�[B��cC��+@�B��SA��kD��{ƨ�_�A�Q5	�R��eA9�R�X��&��X��&��@��G�a�!��@�'��[B���cC��+@���R�_փ4A�Qu�R���A�QU
�R���@��G�����a�! �@������[B���cC��+@���B�B�G�d�aB@���'�`A9C@�~���������A�C�!0�c@.����[B���cC��+@����@��G��*a�!��@��������{�����S�4������[��ҕ��c���8�Ҵ��b@9_Pq�T_�qT_�q�TI	T_�q`TIT_�q T@��G�a�!��@�!��SA���[B��cC��{ƨ�_�_�qT�T_�qT_�qaT�@���e���1�T�9��@�Ԛ!���������[B�`��SA��cC��{ƨ�_�_�q�T`@9s��q�T �`@8�q���Ts����AhQ!?\q�T#���AT@7?q�T@��G�a�!@�@�����_(q���T	"T_�q ��T_�q���T_4q!��Ts����A�Q#��6�!T_Pq�T_q�T �s��9����A9�Rk@T�����1��T�@����A9!���9`@8���B��9����R���Rs��9����k��@��+����@�`@9�qaT������1�T�~�z
��9��������a�������?�!��T���kD����+@�d������1`�T�B�"���A9s����9�9��
�V���@��T�����1@�T�@�e��@9��(�R@�_�qD@z@�	`�X@�`T �_4q�T_ q	�T_4q���T_�q@TC�Q`$q�T�@9��$�Q�$qT�@8c�$�Q�?$qI��T�k�T"yf�_�#�
T�@9_�qDHz�
T_�q������@9_�qD@z��T�k�
T�4 �R!�ҳ����9��b@9s�A�Q_�q! Az�T�A96�Rk!�T ��B@�k��T�A9�A9?k!�T�A9��5�B�"��s�������A�Q $qh�T`@9s��Q@$q(T �`@8!A�Q@$qI��T!|@����@��G�a�!��@�
���kD��+@���kD��+@���@��G�a�!`�@�����C�c�G�a�!�`@����������Y��@��G�a��*�*!��@�������@��G�a�!@�@�������@��G�a�!��@����kD��+@����@��G�a�B�R!@�@�~������5�A9`4�@��������1�T�@����[B����SA��cC��{ƨ�_���Z�������{��D���G����S������@��?���������#�1�T�&@�q�T����U�B>�D�=���`~���a�CpA9! ��������'���=���;�Lq�T �C@���c�b@��DpA9�Lq ��T�'�#|��@�J������B>��@�@�_��T�"@����@��RA�!�G��?@�"@�c���!T�SA��{Ȩ�_�@���"��`�/�@�A�!��~����"��� ��G�A�"�R! �@���@������"@�@��?�T������ ��G�_��G�F�@�ƀ'�A�!�0�#������0��A�!`����@���"���@����n� ����%�G��{����S����[����C��c����k����s�;�{�G��@��o���?|�[�?|��	��������TS�s/�sB�@�����C����W��[��[��_�6@��T�C�S�s/�@�sB����_�4�����[����7@�ATS�s/�sB�@������������?�8@�$[�aT�C�S�s/�@�sB����_�:������[� @��3����!T�C�S�`/�A�@�!���_���'��+��/��@�`/��@�BH@�:@�u@�H@����1�@?�	�@�!�!�G�_�A0T@�0�"@�@�B�"��@�B���@�B���-�b/�����BL@�+�����#@�`� ��,��@�!с����*�@@��@�+���@	T�#����c���R��1�&T`@��O�4�G��`�_���#������R���1@T�@���[� @��3� ��T�#����c���R���1�T�'A�S�! ���E���#���	���R���1��T�WA���[�6@���T���#��c���R����1���T��@��[�7@��T���#������R����1��T�@�h��s/�@�sB������	�����o��@�$@����_q-"T��T�A�ZQ���Rax`�?1�
T�� T���!��T ��G�A��R!� �@�������#������O@���o@�@��?�@
T�c����?A���_A�@��?�`	T��	����@���@�@��?�T������@����@�@��?�`T�c�����@���@�@��?�T������A���/A�@��?��T�c����G��R�G@���@�`!�����@�р� � ��G��oA�@�B���A T�{@��*�SA��[B��cC��kD��sE�����_�/�������������o�����_�������������T�O@��*"��x �(|@��
�7����T�xh���m�T*sx(�M}@��
���T�@�)xm���M�T��!xb�?	k�T�?A�)K!|@�)������	�����Teyb��|@��	�7��
�T�xb����1�	T!���?���T�3@���7���T��@��3@�"xm�H������T!xh�_k�T�@�BK!|@�H��������M�T%yb��|@���7���T�xb���_1 T!���?���T�*�	1!��Ts;������f�C����D�T�xb�����T*sx"�M}@�*4�
�$�T�@�)xb������T,���g@������eyb��|@����6��d�T�xb����1���TN��*�����C�f�����7�?��7@�@@��@�@����8����6�������7�2��7@����a/���!L@�H��������	�r���R�O@���o@�@��?�T�c���?A���_A�@��?��T��	����@���@�@��?�T������@����@�@��?� T�c�����@���@�@��?�T������A���/A�@��?��T�c���������������T���N��*v�������/���o����_�����������������T�����T��� ���-�T�@�
��)@�w�� ��?�'��G��{����S��*�[������c������k����@��_����3�s�G��
���$S������+��/�!T@�/�@�A���!��3����G��S��K��O�Z@��T@�/�@�A���!���
����S�����U@��T@�/�@�A���!�����
��_�?�V@�$S�T��@�/�A�@�!����3������S���Y@��T��@�/�A�@�!����9����S����W@��T��@�/�A�@�!����?�������E@����T��@��*)�R�R����
��T�o@��*xj��
�ITxm��kIT�*�T�/A�!�@����x`��k�T�*��ITyb�k�T�k	T"���_�)T�x`����k�T�*��(��T � ��G�A��R!� �@����c��������/A���OA�@��?�T�c	����?@���_@�@��?� T������o@���@�@��?�@T�c����@���@�@��?�`T�������@����@�@��?�T�c����@���A�@��?�`T������E��R�7@���@��"��� ��G��_A�@�B���aT�{@��*�SA��[B��cC��kD����_����
������R3���1@��T�@����S�Y@���T���
��c���R'���1��T��@��S�W@���T���
������R���1@�T�A�X���
��c	���R���1@�T�GA���S�Z@���T���
��c���R���1��T�@����S�U@���T���
������R����1@�T�W@�
���	*����T�y#�)y"�T���O�r��������_�w�����~��������������?
��T�@�xj�?
�	�Txm��kiT�*?�B�T�?@��@����xa��k�T�*��	�Tyb�
k�T�k)T�������T�xa����k!��T����	*����T�y#�)y"��s	k�T�*���T�y`�����/A���OA� ��?��T�c	�,��?@���_@� ��?�T���#��o@���@� ��?� T�c���@���@� ��?�T������@����@� ��?��T�c���@����A� ��?�T�����4����������������O����_��������Y���?�%�G��{����S��*�[������c��k����@������7��G��
���$W����T@�/�@�3���s���������W����8@��T@�/�@�3���s�������W��
��_�5@��T@�/�@�3���s���
�����_�9@�DW�T��@�/�3�@�s���_�3�����'@�?��T�o@��*)�R�Rt����T�?@��*�y`���)T�ya�?kbT�*�iT��@�!�@����xb��k�T�*��)T�xb�
k�T�k)T ���?�T���xb��k�T�*��(��T ��G�A��R!� �@�T��c�����,���@����@� ��?�T�c�c��?@���_@� ��?��T���Z��o@���@� ��?�T�c�Q��@���@� ��?� 	T���H��E��R�7@�0�@��#�]� ��G��@�@�B���T�{@��*�SA��[B��cC��kD����_����������R����1���T�@�����	*?�	��T`y#�)�x"�������c���R����1���T��@���W�8@���T���������R����1 �T�W@����W�5@���T�����c���R����1��T�@�N���������������_�����������?k�T�*?���Thy`�T����@� ���@�3�`�?�T�c����?@����_@�`�?�@T������o@����@�`�?�T�c����@����@�s��T�����������������������_��3�����,��C�?�'��G��{����S����[������c��*���k����+���3�s�G��@��g���|�$S�|���������A T@�/�@�!���!��;����O��S��S��W�X@��T@�/�@�!���!������S�����U@��T��@�/�!�@�!����4������_�Y@�DS�T��@�/�!�@�!����:������S���Z@��T��@�/�!�@�!��������dS��#��'�V@�aT@�/�@�!���!�������g��@�C@�@�?�T�@�w���-T�A��*W��T�G@�"�R�*�*�R�Ңx!�Hy`�
�~���
T�w@��*&x`���iT xb��k�T�*?�T�7A��xa��*��T�xa�d4�k	T�����T���xa��*��T � ��G�A��R!� �@��������������G@���g@� ��?�T�#�	��7A���WA� ��?��T�	���w@���@� ��?�T�����@����@� ��?�
T�#�����@���@� ��?�T�����A���'A� ��?��T�#����F��R�?@���@�`$��� ��G��gA�@�B��ҡT�{@��*�SA��[B��cC��kD��+@��C��_�����
�����R<���1 ��T��@����S�Z@���T����
��#���R0���1��T�A��dS�V@���T����
��#���R$���1 �T�_@�O����
��	���R���1 �T�OA���S�X@�`�T����
�����R���1��T�@���S�U@���T��
����#���R���1 �T�@����������������'�����g�r���W�y��������	k`T�Q�1T�}@����TS����}@�����TM
��*��?�I�Tby$�_���T��@�"�Rs�x!��x!�?k��T��g@� ��?��T�#�T��7A���WA� ��?�T�	�K��w@���@� ��?� T��B��@����@� ��?�T�#�9���@���@� ��?��T��0��A�@��'A� ��?�T�#�'�R�����������'�����g����W�������������?�)�)�G��{����S������[��*�C��c����k����C��s�����(@������|�;�{�G�_|�|�$[�_|��	���������A�A)T@�/�@�!���!����?���$[�����X@��(T�C�@�/�!�@�!����4�_���D[����Y@��(T@�/�@�!���!��������@@��7���[��T�C�@�/�!�@�!����:����d[���\@��T�C�@�/�!�@�!��������'��[��+��/�Z@�AT�C�@�/�!�@�!��������W��[��[��_�T@��T�C�@�/�!�@�!����������[�����U@��T@�/�@�!���!���	����o�`@�C@�@�_�T�A�����
T�oA��*v��iT�O@��*!�R�*�R�ҡx �iyd���~�(?��T�@��	*xh�?
�ITxj��kIT�*?�T�A��xa��*��T�xa�D 4�k�T�����T���xa��*��T ��G�A��R!� �@�,�����#�����O@���o@� ��?�@T�c�;��A���A� ��?�`T���2��@���@� ��?�T���)��@����@� ��?�T�c� ���@���@� ��?�T�����A���/A� ��?��T�c���?A���_A� ��?�T��	���oA���A� ��?� T�c����G��R�G@���@�@%�� ��G���A�@�B���#T�{@��*�SA��[B��cC��kD��sE�����_����#������R\���1��T�@��d[�\@���T�#����c���RP���1`�T�'A���[�Z@��T���#���	���RD���1��T�WA���[�T@�`�T���#��c���R8���1`�T�A����[�U@���T���#��c���R,���1��T�g@�&���#������R$���1��T�A�?�$[�X@�`�T���#��c���R���1`�T��@�_�D[�Y@���T���#������R���1��T�@�����o�N�����U�����\�����c�����j���/�q���_�x����������T��@�xh��
�	�Txj��k�T�7@��*?�"�T�@��xa��*�i�T�xa�(�~�D4�k�T����7@��)�T���xa��*�H��T����}@�����To��*��_�I�T�y �����T�?A� �RsIx!��x!��k��T��o@� ��?� 	T�c�>��A���A� ��?�@T���5��@���@� ��?�`T���,��@����@� ��?�T�c�#���@���@� ��?�T�����A���/A� ��?�T�c���?A���_A� ��?��T��	���oA�@��A� ��?�T�c���
���/���_���������o�������������������������
k��T�Q�1��T�}@���
�Tt����}@���.�m�To��*��_C3���T�y ���i�T�?A� �Rs)h(��h(��k!�T���8����#�c�G��{����S���B@��[����C	��c�B��k�7���G�d@����҂�?|�W�?|��
��[��
�������������!KTS�s/�sB�6�������������W�@��3������JT��S�s/�6�sB�����?�3������@��7����T�
������c���R���1�YT��������������#���A��o@���@� ��?�`KT�c�x��A���A� ��?�KT�c�o��@���@� ��?� JT���f���@����@� ��?�@IT�c�]��@���A� ��?�`HT���T��/A���OA� ��?�FT�c	�K��_A���A� ��?� ET��
�B��K��R�g@�*�@��'�W����@���`E����@�р�`D���@���`C����@�Ѡ�H� @�� �@H� ��G��A�@�B��ҁ�T�{@��*�SA��[B��cC��kD����_��	�S�`/�6�@���_�5�������@��@�(@��;��@�a[��A��@8T����`/�(@��?��	�s/�sB������;������@�8@���!���O���@I� ��s�Z���`I�@�T@����6�� ��R���@M�@�T@����6V������J�S�a/�"@� P@�B@�_�LT;T@�;T�a@�!�a�a/�����!\@��� =�7`@��`�`7�`/�`@��@�@@�VT�@� 	����J5�������?��@��T�@@��@� A��@�р�@@��o@���@�6����AT�c����:T�
����c���R����2�7�@���!@��C����� P� �����`Q�@�T@����6� �����Q�@�T@����6��*��� Q�a/�"@� d@�B@�_��QT8h@�8S�@���a/�����!\@�@��F�7@����?�`/�`@�@�@@�v_�@� 	�W�@D5�������?����:C��@�Ѡ� ?��@�р�@>��/A���OA�6����?T�c	�J�_�=T�
����c	���R��5�7�GA��_A�!@��G���A�6�����GT��
�6��AT�
�����
���R��[�7�wA�`/�a@�c@��K�BH@�!�a�H@����\�@?֠�@�5���G�?�XT@��W�@�@�B���@�B���@�B���E�b/�����BL@�����@�`���6�6o��@�р�@B��@���`A��@�`/�"H@�H@���X�@?��@�?�VT@�aV�"@�@�B�"��@�B���@�B���L�b/����O�BL@������O@�#@�`� ��1��^��@�р�@J��@���`I�a@�`/�"H@�H@����[�@?ր
�@�?�aZT@�!Z�"@�@�B�"��@�B���@�B��bH�b/����O�BL@�[����O@�#@�`� ��,�Y��@�р�F��@��� E�A@�`/�"H@�H@���X�@?��@�?��UT@��U��@�@�!����@�!���@�!��aE�b/�����BL@�/����@�@Ѡ��'��S��@�р��A��@���A�5Q?qMST�?@���
T�H��*�@���9�	�R�{�#x`�1�1T�QT��!��T ��G�A��R!� �@�A������sE����������
��c���R��1�T�A���W�@��3�`��T���
������R��1@��T�@��������
�����<���`T��������R����6����������J�C��[@�c/�c@��	�$�������;�������
��[�����������O��������������������������������,����)�����&�����#�D������������J�#��[@�c�s/���sB��������
����������
��[�`@��`�`��sE�h������sE�d����� @�� ������������������A@�!�A��������@�!�����sE�K�������������`/�6�@�������
�����*����������@�����@��@�B@��;�9@����A�6���?�@�T��������u���A�@��?����������������������������S�������������ҽ�������������R��J�c/��[@�c@��	�$������G�����K��O�q���
��[�@@��@��c�����������sE��������������������������� X@�"��!��a���{����������҇����|��
����y�����	�`/�@�6��������G��K��O����O�����i��H����f��q����c�������`�������@E���������������@���@
�����������[�� X@����������;@��?�,���	�`/�@�6�����?���w��{�������������������������8�������sE��Ҋ��������� ��G�A�!�	�@�>����������������������҈��������������������������	��� X@�"@�! �����X������������������� X@��������������T�_A�%�Ey ��*�T�GF�|@��/A����y ���#���
�T%xc�f�~ӿ1�)T�J�TRif���7E~@����T'��y%��Ei&����T�i&�e'hf��|@�?�-�T�@�(��xe�#��?�m�T�xc�f�~ӿkjCT�A��|@��<�R�������Tz��&����j�T&xf�����k�ӟ�І�k,��TC1���
�T'x#�5�C@��j�T�o@�yx6��*�*	1�Tc}@���������������������O�����O@�������������������O�����O@������������������������<��������%����H������}������%��T���a/���!L@�����S������������J�c/��[@�c@��	�$����������ҿ���w��{���/���sE��
��[����:����a/���!L@�q���_��2��A��e���T&xe��1�!Tf�d��TRyf���7G~@���ʸ�T(��y'��Gy&�f���T�y&�f'xe��|@��14%�$��T�@�(��xe����T�xh��k��Te���T'x%��;@�)Q�C@���o@���@�?1 2T�.��늴�T��%@��0�7���T��~�>xg�'h|��k�0T��
��T�h|��h<�덲�T�{@�)Q�y%��a/���!L@�'���A�����#��a/���!L@����d������������
�����A���{�v/����N@������@����aT��@�6��	���@�6���?��T�c���������?�`T��
���������R<�@�7�@���~@���������������� "�������T�c�����`/�!�@�!������������c����c������������������c	����{@��������K��
������sE�S�����������ұ���c�����	�`/���@���?�5�������e)h&�)�|@�?�m��T�@��xe���?�͡�T�xv��k
�T�A��K��&��|@��&�6���#���-��Tze��|@���7�늟�T(xe���~�1�Tc������T����&������ĝ�T(xh�1���T��\�~�R	�Hi|�1 T���y|��1�T�@�|�7Hy>�	1�T}@���7�y>�K����h}@��y%��������*�y(���������Hi|�R�1�T���Ki<����f)x%�)�|@�f4%�d��T�@��xe�v�E��T���\� ��G�A�!�	�@�J�����s�w����)��R��e��T'x%���5�C@�v��T���Ki<����b@�\�4��@��c�����@�6���?��T�c������.�������sE���j��������������T��������R_�1�T�S@�@����W@�@����[@�@��� ��G�A�! &�@�
���
��[�������������s/���ab@�!��4�c���
�������������R7���6�������v��?�T��������R+�1
T�J��[@�����
��[�����������0�������������	�sB� �����?�5�����g���T/�������j��T'h&�{���	�`/�@�!�!���_�5�����J��[@�m�������d��T<x|�'xg��kjT�;@�C����m��T�{@��*�y6�cQ�{����d��T��~�����hg��h'�E�T��v���T�������sE��������[@�@�s��W@�@�p��S@�@�m� ��G�A�! &�@��������������{��C��S�S�c/��c�d@��s���@��[�W�@�����@��k�al@������fTxp@��i�@���@�Ҡ�����g�A@��@�!T@����!��6�@�\����W������`g�a/��B�G�!x@���� a�7@�@@��f� � 	����O5�������?������M�@����^�@@��@��]��@����\��@�р��[��@�`/�"H@�|@����d�@?��[c�������`l�`@��`�@\�����|@�?1 lT�@�!���[�a/�"@� �@�B@�_�!lT6�@��m��@�����@�`/�"H@��@���Bm�@?��[m��@����X���(���� m� ��4�����m�@�T@���6V�e�����m�a/�"@� �@�B@�_�mT8�@��\�@���a/�����!\@�{���b�7@���@Y�`@�@@�4n� � 	���� p5�������?���%��Tn�`@��`��_�@@��@��^��@����]�a/�"@� �@�B@�_��mT8�@��o�@���@�`/�"H@��@���p�@?��@��Vn���`�������?����n� �������@o�@�T@� ��6X������o�a/�"@� �@�B@�_�oT;�@�q�`@��`�a/�����!\@�$���b�7`@��`�`Q��@�@@��q� � 	�=��R5������`?���?�����O��@����`�@@��@� _�@���@^�a/�"@� �@�B@�_��oT;�@�[r�`@��`�a@�`/�"H@��@����q�@?��p�`@��`� b���z�����p� �҆����@q�@�T@�@��6[������`q�a/�"@� �@�B@�_�qT6�@�s��@����a/�����!\@����g�7�@���e�@�@@��s� � 	����@w5�������?���C�v��Vu�@����c�@@��@��b�`@��`�b�a/�"@� �@�B@�_�qT6�@�ֆ��@�����@�`/�"H@��@���B��@?��[���@���@d���#������� ��/������@�T@�`��6V�`�������a/�"@� �@�B@�_�a�T8�@����@���a/�����!\@�v���g�7@���g�`@�@@�9�� � 	������5������ ?�� �����`@��`��f�@@��@��e��@����d��@�`/�"H@�H@�����@?��ۆ�`@���G�롂T|@�|���@�v@�����@����`@��`�`h�b/�����B�@�����@� р�@6�����@��� f�`@��`�@e��?@�`/�a@�"H@�H@������@?�����`@��!T|@��~��@�v@�����@����`@��`��u�b/�����B�@������@� р�1�[���@����s�`@��`��r��C@�`/�a@�"H@�H@�����@?�����`@��~T|@�|~��@�v@�����@����`@��`�t�b/�����B�@������@� р��,�;���@���`p�`@��`��o���G��!�G����G��	���q�A��\�)T`Y4�K@���*1 ~T�@�`/�"H@��@��|���@?��8���AT�@�`/�"H@��@�B����@?��V���끂T��A�T�?@��a�T�C@�끇T?�T�G����*��������*@� ���v��@����#����I��G@�?���q$B�$\��oT�*�h4��w���@��@������`��@�T@��p�6�?@� @�[���� �A�/�����G�!�!�	�@���� աG�R�?�R���������� �@���
��� պ�@@��@��	����@�������`@��`��
�#� ��*c�(��(�z����Ҁ@�р�����?@��� @�� ����C@��� @�� ����� @�� �`����@����@��@�Ѡ����{A����SB��[C��cD��kE��sF�����_���b�����_������\�������X���@��������S�����@��������M���@������I������F���@�Ѡ�������@��������<���@������8�� ����5������2������/�����G�R�������?�R����~����$������!��#������8��`t@�b��a`�����X�����������F�R�?�R���|�������������?�RAF�R���^��`t@������AG�R�������������`���I�������5�������ҁI�R@�R���\��������� X@���������������AM�RS@�R���?�������t��=�����G�!�!�	�@���� ���Q�Rs@�R��������%�������M�������w����A����6�e�RSA�R��-����������������������������	�����������������S@�R�M�R�����������I�R@�R���
������!J�R@�R������������� �@�" �!�p�����������ҁK�RS@�R�������������� �@�B����c�������������K�RS@�R�����������!L�RS@�R�����������aL�RS@�R�����������M�RS@�R����� X@�"��!��=���w����]��
����Z�������Q�Rs@�R�����������P�����������������������M�RS@�R�������������G�!�!�	�@�W���M�RS@�R����������� �@�"��!�����X������ҡO�Rs@�R��������&��� �@�����������������O�Rs@�R���p����������������AP�Rs@�R�C�q���?@��������ҁP�Rs@�R���]��������!Q�Rs@�R���\�� X@�" �!���������������aQ�Rs@�R���I�� X@������������������������������������U�R�@�R����C�2������������?� ������������Q�Rs@�R�C�$�� �@�"`�!@�����[�������S�R�@�R�C�-�������������T�R�@�R�C��� �@�q���������t������������aT�R�@�R�C�����������ҡT�R�@�R�C������������AU�R�@�R�C�� X@�"��!��o������������ҁU�R�@�R�C�� X@�D������������������ҳ@�R�Y�R����{������x������u����������(���C�@�����������V�R�@�R��� �@�"��!��?������������W�R�@�R���������G�!�!�	�@�p����V�R�@�R������C������J������G������D������@�`/�"H@��@���b$�@?���%��@�`/�"H@��@���b$�@?���@�њ$�����@@��'TV@��&��@�X@����@���@@��@�������6��������W&�@@��@����K@�#���1@:T�@�`/�"H@��@�"9���@?��V8����6T�@�`/�"H@��@��5���@?���4�_�a3T�@�`/�"H@��@�B2���@?��X1��/Tb/����W�A�@�������W@�@.��!-T��+T�?@��A*T�C@��(T?�a'T�G����@��������������*�������������������������!X�R�@�R"��������� �@�v���W�����ҁX�R�@�R�������i�������b�������P������X�R�@�R������aY�R�@�R����������������|�� X@�"@�! �r����y�����ҡY�R�@�R������_�� X@�F������2��� ���A��RSC�R�a/�����!�@��������������.�����x����!Z�R�@�R��a/�����!�@���������]�R�@�R����\�R�@�R���������G�!�!�	�@�u��!Z�R�@�R���Ҳ�������`��6�{�R�B�R���-��������?@�)������a/�����!�@�^�������A_�R�@�R���c���ҁb�RA�R�����a�R�@�R����C@��������-������*������'��
����$��H����Ad�RA�R�������������������w����g�RsA�R�����������!o�RB�Ry������������ao�RB�R\��a/���!`@�@��`��5��ah�R�A�R��������O����!h�R�A�R`���������������������������ҁh�R�A�R<������Aq�RB�R=��a/���!`@��� }�5���h�R�A�R������+��a/��?@�!`@���@|�5��j�R�A�R��������a/���!`@���`z�5���i�R�A�R��������s/���ab@�����y�5��Ak�R�A�R��������a/��C@�!`@���� x�5��!k�R�A�R���������}�RC�R��A}�RC�R
��s/���ab@����@�5���x�R�B�R�a/��C@�!`@������5���x�R�B�R�a/��?@�!`@����`�5���w�R�B�R��a/���!`@������5���w�R�B�R��A`@������5��av�RsB�R����!v�RsB�R��a/���!`@������5��v�RsB�R�Ҽ����u�RsB�R�����>����o��a/���!`@����@�5�t�RSB�R�ұ����at�RSB�R�����-����S��a/���!`@������5At�RSB�R�ҥ��t�RSB�R���������8���������r�R3B�R��� �{�����S�����!@��[���G��c����G�@��G��� T@����C�f����?�u
@��
��T��@T���T#�c�)�D����G���%�"�0�B-�@�!�! *����ay�R#� �c�(��,��R����ot@��k�w�A�C�R�c����[��[������� �@��B�G��c�G�?�$C��&T@�_�AT T@�?�T`9�6u�A��@�����@����`@��`�@�!�!/�"@� �@�B@�_��T8�@�8�@�!��@���G�?�T`������7� @��@�T@�B����4�6�R��#�"�"��@�w�����V��@�c���T�@�@@�� � 	����@5������`?�����T
�"@�B�"���@�!�����@�Ѡ�`�������@������kD���G��G@�@�B��ҡ-T�[B����SA��cC��{ɨ�_����k����#�d��c*�k����~���kD����z�������w������t����*�u
@��
�@T�T����!�Ta@����;�8�.����/����@�"@�����?�@ ����T�G��k�Д�G�X��������G�!�!�	�@�j�� � �R���R@����������� @�� �`�#� ��*�*c�(��,�%���`@��`��&� �����җ���ҷ �Rz~�R��T���z�R`@��`������ҷ �R� �@�"��!`������X������ �R��R��� �6`@�X@�+�����������������T`��<��a@��C���=������,T�G��k��C@������G�!�B��!�@��������G�_�!�#�!�0�c�'�@�c��!�! +��������������� �@���������@�S�`@�@��`�@@��@�@��������$����@� @�T@���6�@�3���"�R�#������������w������p��g�����
�`@��`���!@���5p@��?��������?�������?����@�7 @�� ���������!���!�F�"@���`����C������]��8�/�������!�@�"@�����;���`@�T@���6u
@�l��`��<����=J����$��!�!@>�$�����!������-�_����6!w�Rk����r�������o��������ҷ �R��R`@��`�`�x�����b��������^�������G�%�#���0�c�)�"�@�B-�!�&��! *�D�����u�RD����R$���� @�� �@����`���G���!�#�!�0�c�'�@�c����!�! +����S����ҷ �R��R������4�����+�����G�@�V���4l����k�U���k�k��F��#�c@	�!� �c �!���+���R�������R� �R��� �R���R��#�c@	�!� �c �!�� ,�B��R������ �R���R��������T�����{�����S����!�G��[����c@� @��G����!�G���cT@���cf�B�c�u
@���T��T�
��T��-T#�c*������G���%�"���0�B`)�@�!�! *�������R��#� �c�(��(��7�R��e@�c@�`�A�D�R�#��K���Z����� 
���G��G@�@�B��ҁT�[B����SA��{ɨ�_�e@����#�D��c�)���������c�C�u
@����
��
TmT��@T��
Ta��<��`��<��a���mT!�!@>�$�����!@����`)�v����7��@��@��cC��3@���5����	Ta@����3�8�H����/����@�"@�������	�����T�c�G��cC����F����#� �c�(��(��7�RᔂRT����`��<��a@��
���=)����8���,T��@��cC��3@��c�G����8�/���!�@�"@��������
��`��<����=��������
��8�/�������!�@�"@�����3�����`@�T@�`�6u
@��cC�T��/����@�"@���������������G�%�#���0�c�)�"�@�B`)�!�&��! *�D������cC���RJ���cC���RG���c�I���c�_�� � �{�����S���4�!@��[��/���G��c��k���!T@�@��W��Ҹ�@��C����G�7��!f�7�U����v
@��� OTl;T�3���@<T�
�aRTu@�v@��/�@��@�BH@�!���A��@�������W�@?����W�`@��s��!�G��7��UTy@�yU� @�z
@�� �@@��@�`@��`��7���������� @�� ��7��T�@@��@�`5��/���b�Ra�@����qTT�.T`@��`�`8�@��/�"H@�A����X�@?����W�`@��7@��!STx@��R�@�z
@���@@��@�`@��`�@E����������@����3�{U�@@��@�@C��/���B�R!�@�����*�V�7`@��`��/�305�/�"@� A�B@�_�VT;A�{X�a@�@��!�a������@V�A@��@�!T@����A��6�@�V����U������@V��@��/�"H@�\@����W�@?����V��/�����!\@����1�7`@��`�H��/����B�G�!x@����`N�7`@�@@��l� � 	����l5������`?����;�����s�`@��`��K�@@��@��J��@�р��I��@���I��/�"@�  A�B@�_�mT3$A�3p�`@��`�a@��/�"H@��@���bq�@?��\p�`@��`�@K��;@��/�a@�"H@�|@�s���@?����q���w�����r�`@��`��J� ��O����@t�@�T@���6x������u��/�"@� (A�B@�_�uT;,A�{w�`@��`��/�����!\@�����;�7`@��`��_��@�@@��v� � 	����w5�������?��@���z��@�р��_�`@��`�_�@@��@� ^�@��/�"H@�H@����v�@?���su�`@��7@��aqTv@�6q��@�z
@����@@��@�`@��`��g��/�����B�@�0�����@� ��4�3t�@@��@�d�`@��`� c�����G����־G�q�G��V��`T�;@�a@�"H@��B4�/��7��@�bx���@?��7@���w��!xT�;@��/��7�a@�"H@��@��}���@?��7@����}�_�~T�T�������7�}��*a@��7@� �`� l�@@��@��-����3@�?���q$G�$V��*�cT�~@��^4��������@�Ң�������@�T@�`��6@�|��sE� ���;@�x��aA���b�R9���*`2�7`@��`� ���4�/��A��A�`@�@@��&� � 	����&5�������?�������a������`@��`�5��sE�����t�R��Ro��Tx@�`@��3�u@�&������T����!����������$���� @�� �`������@�������3�4��G��@�����@�Ѡ�@%����G�u�������a�������<����G�#��c*���0����@���"�!�B�-�! *������R#� �c�(�`-���R������G��W@�@�B����T�SA����[B��cC��kD��{˨�_��������4�������T�Rw&�Rd@���d�D���D@���D�����@��ф�$���`@��`����sE�#� ��*�*c�(�`-������@���!��A����� @�� ���@���@��@�Ѡ����������������������������������sE������������}����x@��3�f����w���@��������q������n�����k������0����@���U���"@�����C���`@�T@�`{�6v
@���G�@���L>T#�%�c�)���'�$��o���y�v
@����
� TMT��T��Ta��<��`��<��
�������.T @��3�5�@��C@�O�������Ta@����C��������l.T���G��3��C@���?�����������e������E������T�Rw�Rs��7�RT�R��������\����RT�R����������P������������������y���;@����Ҵ�R-�RB�������_�������ұ����`���sE�����t�R�RG�����7�����7@�����sE�������R��R<�������<����R��R��������������������������������������T�R�'�R������R��R���������� t@�"��!���������@������ ��� ���������4�R�#�R����������� t@�m�����������T�R�%�R�W�R���������������T�R7&�R�~����E���sE�����4�R�#�R�`��<��a@�!��#�=X������'T�/���!A�"@�������� �D��`��<���#�=H�������T��G��3��WH������v��W���/��?��@��;@��4�@?����?@�s3�a@��/��?�"H@��@����:�@?���?@�`@��99�`��*� @��7@��!0T:@��/�@@��7�3@��@�`@��`� @�� � ,�����d����@@��7@��@���y8�`@��`��)��;@��/��7�a@�"H@��@��@���@?��7@����?�_�!AT�;@��/��7�a@�"H@��@��?���@?��7@���3D��DT!@��/��7�"H@��@����H�@?���7@��G��JT!@��/��7�"H@��@���BI�@?���7@��M����MT�OT�����������7����*A@��7@� �@�`#�`@��`�@"�`@��`� !��@�р�������7�����7@�������7�����7@���������������������;�`����(�R4�R������������������������������!@>�$�����!�����-����@�6�
�R��/���!�@�"@�%�� ��� �7�� �@�" 	�!	�����������sE���;@��Ҵ�R�*�R����/���!A�"@������� ��� �@�Y�������� �����G�!�!�	�@��������;@����Ҵ�R�*�R��k����v�����?����?@� ��6�sE���;@�
�Rw2�R����|�����y�����;@����Ҵ�RW+�R����;@�P����i����l�����;@��Ҵ�R�+�R���#��c*���0����~��������1�@��sE�!�;@�����;@�������+�R��R�����G��3�5�@��C@�`���;@����Ҵ�R�,�R��� X@�"`	�!@	�����;����;@������,�R��R����3@�����* ��6�sE���R�;@��F�R��� X@��������/�����!�@�C������������������ ����;@�W-�R��R����`��x�� ����G�!�!�	�@�-�����sE���;@���R7/�R`�������M�����?����?@���������7@�����;@����0�R��R��X�� �����G�!�!�	�@�
�������7�����7@���������������7�����7@�����7�����7@�����7�����7@�����7�z�����7@�������sE���;@��
�RW:�R"��������?@�\���sE���;@�4
�R�3�R���;@�������7@�>���/�`@��0�f@�_�`��Tì@�/�`@�T@� &�6d@���-Tc`���ax`�_��T���a��T��G��C@�!�=�@��@�g���;@��3�R4
�R�����������;@��������җ:�R�
�R��n�����?@�*���;@�i�����7@����;@�������5�RT
�R����;@��
�Rw<�R���/��b@��#�H@��@T�@��(�a@�!T@���6d@���M)Tc`���!���(Tbxa��a��T�~�T@��`~�T�@�c(�a@�!T@�!�6d@���-Tc`���bxa��|�T!���a��T��B�G��@�!�=�@@�
@����;@�w6�Rt
�R�����҂���/��b@��������G��!`=�@�S����sE��
�R�;@�>�R����;@������7@�����;@�
�����7@����/�`@�B�E@�_�`��T��@�a� @�T@�`�6$@���-T!`���#x`�_��T���a��T���G��C@�!�=�@��@�����;@�W>�R�
�R����J���;@���w?�R�
�RE���/�`@��e@�_���T��@�!� @�T@�@�6$@���-T!`���#x`�_�`��T���a��T���G��C@�!�=�@��@�����;@��?�R�
�R��"���;@����@�R�R��������7@�����sE���R�;@��K�R#���sE���R�;@��G�R���;@���R7H�R��������7@�����/�`@�"�h@�_��T�@�A
� @�T@���6$@���-T!`���#x`�_�@��T���a��T���G��C@�!�=�@�
@�j���;@�A�R�R�����;@�7B�R4�R���/����7�!`@�����7@����5�;@�wB�R4�R���/����7��b@�����7@�`��5�;@��C�RT�R���s�����s����������@�_�@��T�������G�_렪�T������G��!`=�@����������@�_�`��T�������G�_��TS�����G��!`=�@�y��T�����G��!`=�@�r���;@�W5�RT
�R�����ґ�����@�_���T�������G�_�`��T������G��!`=�@�[��������@�_�W�T�������G�_� W�T������G��!`=�@�J�������!�@���T������!�G�� �T��B�G��@�!�=�@@�
@��������!�@��`U�T������!�G��T�T���{�����S��c/��c�d@��k���@��[�W�@�����@��s�a0A�@���aJT|4A��K��@����@��J����`K�@�@@�!T@��@���6�@������t�����J�a/���B�G�!x@����9�7�@�@@�tJ�� 	�����J5�������?���C���T��@�р�`6�@����5�`@��`��4�@@��@��3��@�`/�"H@�|@���I�@?���G���+����R� @�� ��?���W��|@��1�QT�@�!��?�a/�"@� 8A�B@�_�QT;<A�[T�`@��`�a@�`/�"H@��@���R�@?��R�`@��`�`<��������@R� �������`R�@�T@����6�����`R�a/�"@� @A�B@�_�!RT<DA�A��@����a/�����!\@�%��`G�7�@�р��=� @�@@��R�� 	�>���R5�������?���7����6j� @�� � D�@���@C�`@��`�`B��7@���Z�G��`Ta/�"@� HA�B@�_�!eT<LA�<h��@�����@�`/�"H@��@����h�@?���@��f���@E���v�����g� �҂�����h�@�T@�@��6������@i�a/�"@� PA�B@�_�mT9TA��n� @�� �a/�����!\@����F�7 @�� � 5�`@�@@�o�� 	����`75�������?��s��u5�`@��`��D�@����C��@�р�C���amT�7@�`/�a@�"H@�H@��q���@?���p� @���{�G��!iT8@��h�@�<@����@���� @�� ��\�b/�����B�@�_����@� ��@-�x��@�р�@W��@���`V��@�`/�"H@�H@����m�@?���l� @��kT8@�xk�@�<@����@���� @�� ��Y�b/�����B�@�3����@� ��)�����@�р��V��@����U����G���!�G�������q�A��Z��%T@84�;@�����*1�mT�@�`/�"H@��@��m���@?���m�?�qT�@�`/�"H@��@���"u�@?��6u����uT�7@����*����`��*!@� � ��c��@����#����G��G@�?���q$B�$Z��*�VT�7@�@��*S8@��O4Sc�a@�c�������c���B�G����������@� ��� �8b�b@����7@�@?��@� �� ��`�@�ҋ�������@�T@�`��6�@�y����u��7@� @�� �@���&��7��#��a���� ��Z������S������L������S)�R7��R��7��@�р�@��� ո�@�������`@��`�`��� @�� �	��*�*��c�(�@.�����7@��� @�� ����ҡ@�!ѡ����� ն��@������@�р���SA����[B��cC��kD��sE��{ɨ�_����������������������������������������������@�р�@���������SA����[B��cC��kD��sE��{ɨ�_������������������������������`t@�b�	�a�	������ܵ��������S)�R���R�7����`t@�X���������������S)�R���R�7����������S)�R���R�7�y��������?��������W��RS)�R������7�l����|��������s)�R7��R�7�x��T������� X@�,����<������R�)�R�7�����]����f��V����c����������@�6��S*�R7��R^����Y������������G��!�	�@�l�� �����R�)�R������6����F�����C�������@������=�����:�����7���������ҳ)�R7��R�7������ ������G��!�	�@�C�������s)�Rw��R�7����������������s)�Rך�R��7��� �@�"�	�!�	�������������ҳ)�R7��R�7�����	���������q�����ҳ)�Rw��R�7���� �@��������ҳ)�Rל�R�7�������ҳ)�R��R�7�����R�)�R�7���� X@�" 
�!
������w����w��R�)�R�����������������������������������7�����w��R�)�R�7�b���@�`/�"H@��@���5�@?���3�!@�`/�"H@��@���B9�@?���8� @�� �-��@��2T�@��1��@��
@����@����@��� ,�����������@����`
��:�@��� *��;@�����*1�?T�@�`/�"H@��@�"@���@?��\?���ABT�@�`/�"H@��@���"A�@?��@��ET�@�`/�"H@��@��F���@?���E�?�!GT�@�`/�"H@��@�F���@?���G��!HT�7@����*������������@��* р��#�@���#� @�� � "�`@��`�������M�����J�����`/�`@�(��7@�@����T��@��6�@@�T@��L�6C@��MTB`��� �Ax`��� ��T��a��T���G���@�!�=�@����@���R�7@��)�R�������������7��� �@�"`
�!@
��������������)�Rw��R������L������E��l�������G��!�	�@�!��5�� �@����������������ҷ��R�)�R���������������������)�R��R������R�������K������������W��R�)�R�������1������R�)�Rn���a@�����������B�G�����������@� �����x�b@����7@�@?���@� ���3���,�R���R����������������� X@�"�
�!�
����������������7��R�)�R��� X@�b��������?@����*��6�+�RW��R���a/�����!�@��������������J�����������ҷ��R�)�Rx��`/�`@�#-��@�� ��T��@��-�@@�T@��4�6D@���MTB`��� �Ax`��`��T���a��T���G��c@�!�=�@��@�3���������)�RW��Rc�����)�R���Rd���7@�?����s��a/�����!�@�t���������*�R���RU��1���������M�������J�����G�������D�������A�����>�����;������G��B@�! �@�����+�R���R3�����G��B@�! �@����l�����*�R��R'�������������������Y��{��`�����s*�Rw��R�������������ғ*�R���R�����������)�Rw��R������G����7@��@�!`=��������ҳ)�R��R�7�����*�RW��R������7��`/�`@��!�%@�_��T��@���`@�T@��!�6d@���-Tc`���ax`�_�@��T���a��T���G��C@�!�=�@��@�����ғ*�R׭�R�������X���*�R���R�������*�R7��R���s/�bb@���@�_렉�T��@�#�`@�T@��6d@���-Tc`���ax`�_���T���a��T���G��C@�!�=�@��@�n������7��R�*�R�����Ҍ����������*�R���R������@���+�R׵�R���3+�R���R�����m���������@���g�T�������G����f�TQ��������W��R3+�Ri��Z�������`/�`@�b��@�_�@��T��@��� @�T@���6$@���-T!`���#x`�_렻�T���a��T���G��C@�!�=�@��@�"����7��R3+�R������A��a/���!`@���� ��5�����R3+�R����6�����ҷ��RS+�R1����!��������������a/���!`@�w�����5�����RS+�R�������+�R����R&������RS+�R��s/���ab@�d�����5��W��RS+�R
�����G��!`=�@�5�����?�����@��d�T�������G��`c�T������@�_� ��T�������G�_뀯�T������G��!`=�@���������@�_��p�T�������G�_�@p�TE�����G��!`=�@���F�����@�_�`m�T�������G�_�l�T�����G��!`=�@������
���{�����S�����!@��[����G��c�����G�@��G��� T@����C�f����?�u
@��
��T��@T���T�c�)�D�����G����Х�0�B�/�@��! *�w���Y�R��c�(� /�B�R�ғ��ot@��k�w�A�C�R�c����[��[������� �@���B�G���c�G�?�$C��&T@�_�AT T@�?�T`9�6u�A��@�����@����`@��`�@��!/�"@� XA�B@�_��T8\A�8�@�!��@����G�?�T`�������7� @��@�T@�B����4�6�R��#�"�"��@�w�����V��@�c���T�@�@@��� 	�+��@5������`?������T
�"@�B�"���@�!�����@�Ѡ�`���=���@������kD����G��G@�@�B��ҡ-T�[B����SA��cC��{ɨ�_����k�����d��c*�k����"���kD���������������������*�u
@��
�@T�T����!�Ta@����;�������/����@�"@�p���?�@ ����T�G��k�����G�X��Y������G��!�	�@��� շ�R�k�R@����������� @�� �`����*�*c�(� /������`@��`��&� �����җ����w�R�^�R��T����_�R`@��`�������w�R� �@�"�
�!�
������X�������R:f�R��� �6`@�X@�+�������������������T`��<��a@��C���=o�����,T�G��k��C@�������G��B��!�@�a�������G�_���!�0�c�'�@�c���! +�T������������� �@�B�������@�S�`@�@��`�@@��@�@�������������@� @�T@���6�@�3���"�R�#������������������p�������
�`@��`���!@���5p@��?��������?�������?֌��@�7 @�� ������������!�F�"@����`����C���������/�������!�@�"@�����;���`@�T@���6u
@�l��`��<����=�����$���!@>������!�������/�����6AW�Rk��������������������w�R:c�R`@��`�`�x���������������������G�����0�c�)��@�B�/��&��! *�D�һ��V�RD��:b�R$���� @�� �@�I��`����G�����!�0�c�'�@�c�����! +����S�����w�R:d�R������4������������G�@�����4����k�����k�������c@	���c �!���+�`�R�����:d�Rw�R����Rj�R���c@	���c �!�� ,�b`�R�������Rj�R��������T�����{�����S�����!�G��[����c@� @��G�����!�G���cT@���cf�B�c�u
@���T��T�
��T��-T�c*�������G�������0�B�.�@��! *�>���ЁR����c�(�@.�B!�RZ��e@�c@�`�A�D�R�#��K���U����� 
����G��G@�@�B��ҁT�[B����SA��{ɨ�_�e@�����D��c�)���������c�C�u
@����
��
TmT��@T��
Ta��<��`��<�����mT�!@>������!@�����.�����7��@��@��cC��3@���5����	Ta@����3������/����@�"@�������	�����T��c�G��cC����F������c�(�@.�B!�RՁR������`��<��a@��
���=��������,T��@��cC��3@���c�G�����/���!�@�"@�a������
��`��<����=���������������/�������!�@�"@�M���3�����`@�T@�`�6u
@��cC�T��/����@�"@�@��������������G�����0�c�)��@�B�.��&��! *�D�҉���cC�!́RJ���cC�!΁RG���c�����c��� �{�����{���_�'bool''char''signed char''unsigned char''short''unsigned short''int''unsigned int''long''unsigned long''long long''unsigned long long''float''double''long double'a structPython objecta pointera stringendunparseable format string'complex long double''complex double''complex float''Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %sBuffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s'%.200s.%.200s is not a type object%.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject%s.%s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObjectInterpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.name__loader__loader__file__origin__package__parent__path__submodule_search_locations/usr/include/python3.11/cpython/unicodeobject.hPyUnicode_Check(op)PyUnicode_IS_READY(op)/usr/include/python3.11/cpython/listobject.hPyList_Check(op)/usr/include/python3.11/cpython/tupleobject.hPyTuple_Check(op)Missing type objectCannot convert %.200s to %.200skind == PyUnicode_4BYTE_KIND/usr/include/python3.11/cpython/methodobject.hPyCFunction_Check(func)cannot import name %SUnexpected format string character: '%c'co_argcountco_posonlyargcountco_kwonlyargcountco_nlocalsco_stacksizeco_flagsco_codeco_constsco_namesco_varnamesco_freevarsco_cellvarsco_linetablereplacename '%U' is not definedtoo many values to unpack (expected %zd)__int__ returned non-int (type %.200s).  The ability to return an instance of a strict subclass of int is deprecated, and may be removed in a future version of Python.__%.4s__ returned non-%.4s (type %.200s) while calling a Python objectNULL result without error in PyObject_Call%s() got multiple values for keyword argument '%U'%.200s() keywords must be strings%s() got an unexpected keyword argument '%U'intan integer is requiredvalue too large to convert to intcan't convert negative value to unsigned intvalue too large to convert to unsigned intcalling %R should have returned an instance of BaseException, not %Rraise: exception class must be a subclass of BaseExceptiondata != NULLPyCFunction_Check(func_obj)'%.200s' object is unsliceablescipy/sparse/csgraph/_traversal.cpython-311-aarch64-linux-gnu.so.p/_traversal.c%s (%s:%d)Expected a dimension of size %zu, got %zuExpected %d dimensions, got %dPython does not define a standard format string size for long double ('g')..Buffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expectedBig-endian buffer not supported on little-endian compilerBuffer acquisition: Expected '{' after 'T'Cannot handle repeated arrays in format stringDoes not understand character buffer dtype format string ('%c')Expected a dimension of size %zu, got %dExpected a comma in format string, got '%c'Expected %d dimension(s), got %dUnexpected end of format string, expected ')'Buffer has wrong number of dimensions (expected %d, got %d)buffer dtypeItem size of buffer (%zd byte%s) does not match size of '%s' (%zd byte%s)Out of bounds on buffer access (axis %d)scipy.sparse.csgraph._traversal._connected_components_undirectedscipy.sparse.csgraph._traversal._breadth_first_undirectedscipy.sparse.csgraph._traversal._breadth_first_directedscipy.sparse.csgraph._traversal._depth_first_directedscipy.sparse.csgraph._traversal._depth_first_undirectedBuffer acquisition failed on assignment; and then reacquiring the old buffer failed too!scipy.sparse.csgraph._traversal._connected_components_directed_traversal.pyxscipy.sparse.csgraph._traversal.depth_first_orderat leastat most%.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given)need more than %zd value%.1s to unpackPyTuple_Check(sequence)PyList_Check(sequence)scipy.sparse.csgraph._traversal.depth_first_treescipy.sparse.csgraph._traversal.connected_componentsscipy.sparse.csgraph._traversal.breadth_first_orderscipy.sparse.csgraph._traversal.breadth_first_treeparameters.pxiModule '_traversal' has already been imported. Re-initialisation is not supported.%d.%dscipy.sparse.csgraph._traversalcompiletime version %s of module '%.100s' does not match runtime version %sbuiltinscython_runtime__builtins__numpydtypeflatiterbroadcastndarraygenericnumbersignedintegerunsignedintegerinexactfloatingcomplexfloatingflexiblecharacterufuncnumpy.core._multiarray_umath_ARRAY_API_ARRAY_API not found_ARRAY_API is not PyCapsule object_ARRAY_API is NULL pointermodule compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%xmodule compiled against API version 0x%x but this version of numpy is 0x%x . Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem .FATAL: module compiled as unknown endianFATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime__init__.pxdnumpy.import_arrayinit scipy.sparse.csgraph._traversal_traversalITYPE_t<��������������������������������������������������������������E��9�����63��0��-*'��$�������������!B�	�����?�������������������������������������������7��7��555����������������X�S9�7��7���5�b�b�b�b�b�b�b�Cb�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�b�Cb�b�b�b�b�b�PyUnicode_IS_READYPyUnicode_GET_LENGTHPyList_GET_SIZEPyTuple_SET_ITEMPyTuple_GET_SIZEPyUnicode_IS_COMPACTPyUnicode_READPyCFunction_GET_FLAGS_PyUnicode_NONCOMPACT_DATAPyCFunction_GET_FUNCTIONPyCFunction_GET_SELF__pyx_pf_5scipy_6sparse_7csgraph_10_traversal_4depth_first_tree__pyx_pf_5scipy_6sparse_7csgraph_10_traversal_2breadth_first_treePyList_SET_ITEMscipy.sparse.csgraph._validationnumpy.core.umath failed to importconnection must be 'weak' or 'strong'scipy.sparse.csgraph._traversalnumpy.core.multiarray failed to import
    depth_first_tree(csgraph, i_start, directed=True)

    Return a tree generated by a depth-first search.

    Note that a tree generated by a depth-first search is not unique:
    it depends on the order that the children of each node are searched.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N matrix representing the compressed sparse graph.  The input
        csgraph will be converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].

    Returns
    -------
    cstree : csr matrix
        The N x N directed compressed-sparse representation of the depth-
        first tree drawn from csgraph, starting at the specified node.

    Examples
    --------
    The following example shows the computation of a depth-first tree
    over a simple four-component graph, starting at node 0::

         input graph           depth first tree from (0)

             (0)                         (0)
            /   \                           \
           3     8                           8
          /       \                           \
        (3)---5---(1)               (3)       (1)
          \       /                   \       /
           6     2                     6     2
            \   /                       \   /
             (2)                         (2)

    In compressed sparse representation, the solution looks like this:

    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import depth_first_tree
    >>> X = csr_matrix([[0, 8, 0, 3],
    ...                 [0, 0, 2, 5],
    ...                 [0, 0, 0, 6],
    ...                 [0, 0, 0, 0]])
    >>> Tcsr = depth_first_tree(X, 0, directed=False)
    >>> Tcsr.toarray().astype(int)
    array([[0, 8, 0, 0],
           [0, 0, 2, 0],
           [0, 0, 0, 6],
           [0, 0, 0, 0]])

    Note that the resulting graph is a Directed Acyclic Graph which spans
    the graph.  Unlike a breadth-first tree, a depth-first tree of a given
    graph is not unique if the graph contains cycles.  If the above solution
    had begun with the edge connecting nodes 0 and 3, the result would have
    been different.
    
    depth_first_order(csgraph, i_start, directed=True, return_predecessors=True)

    Return a depth-first ordering starting with specified node.

    Note that a depth-first order is not unique.  Furthermore, for graphs
    with cycles, the tree generated by a depth-first search is not
    unique either.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N compressed sparse graph.  The input csgraph will be
        converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].
    return_predecessors : bool, optional
        If True (default), then return the predecesor array (see below).

    Returns
    -------
    node_array : ndarray, one dimension
        The depth-first list of nodes, starting with specified node.  The
        length of node_array is the number of nodes reachable from the
        specified node.
    predecessors : ndarray, one dimension
        Returned only if return_predecessors is True.
        The length-N list of predecessors of each node in a depth-first
        tree.  If node i is in the tree, then its parent is given by
        predecessors[i]. If node i is not in the tree (and for the parent
        node) then predecessors[i] = -9999.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import depth_first_order

    >>> graph = [
    ... [0, 1, 2, 0],
    ... [0, 0, 0, 1],
    ... [2, 0, 0, 3],
    ... [0, 0, 0, 0]
    ... ]
    >>> graph = csr_matrix(graph)
    >>> print(graph)
      (0, 1)	1
      (0, 2)	2
      (1, 3)	1
      (2, 0)	2
      (2, 3)	3

    >>> depth_first_order(graph,0)
    (array([0, 1, 3, 2], dtype=int32), array([-9999,     0,     0,     1], dtype=int32))

    
    connected_components(csgraph, directed=True, connection='weak',
                         return_labels=True)

    Analyze the connected components of a sparse graph

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N matrix representing the compressed sparse graph.  The input
        csgraph will be converted to csr format for the calculation.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].
    connection : str, optional
        ['weak'|'strong'].  For directed graphs, the type of connection to
        use.  Nodes i and j are strongly connected if a path exists both
        from i to j and from j to i. A directed graph is weakly connected
        if replacing all of its directed edges with undirected edges produces
        a connected (undirected) graph. If directed == False, this keyword
        is not referenced.
    return_labels : bool, optional
        If True (default), then return the labels for each of the connected
        components.

    Returns
    -------
    n_components: int
        The number of connected components.
    labels: ndarray
        The length-N array of labels of the connected components.

    References
    ----------
    .. [1] D. J. Pearce, "An Improved Algorithm for Finding the Strongly
           Connected Components of a Directed Graph", Technical Report, 2005

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import connected_components

    >>> graph = [
    ... [0, 1, 1, 0, 0],
    ... [0, 0, 1, 0, 0],
    ... [0, 0, 0, 0, 0],
    ... [0, 0, 0, 0, 1],
    ... [0, 0, 0, 0, 0]
    ... ]
    >>> graph = csr_matrix(graph)
    >>> print(graph)
      (0, 1)	1
      (0, 2)	1
      (1, 2)	1
      (3, 4)	1

    >>> n_components, labels = connected_components(csgraph=graph, directed=False, return_labels=True)
    >>> n_components
    2
    >>> labels
    array([0, 0, 0, 1, 1], dtype=int32)

    /build/scipy-I6jClJ/scipy-1.10.1/scipy/sparse/csgraph/_traversal.pyx
    breadth_first_tree(csgraph, i_start, directed=True)

    Return the tree generated by a breadth-first search

    Note that a breadth-first tree from a specified node is unique.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N matrix representing the compressed sparse graph.  The input
        csgraph will be converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].

    Returns
    -------
    cstree : csr matrix
        The N x N directed compressed-sparse representation of the breadth-
        first tree drawn from csgraph, starting at the specified node.

    Examples
    --------
    The following example shows the computation of a depth-first tree
    over a simple four-component graph, starting at node 0::

         input graph          breadth first tree from (0)

             (0)                         (0)
            /   \                       /   \
           3     8                     3     8
          /       \                   /       \
        (3)---5---(1)               (3)       (1)
          \       /                           /
           6     2                           2
            \   /                           /
             (2)                         (2)

    In compressed sparse representation, the solution looks like this:

    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import breadth_first_tree
    >>> X = csr_matrix([[0, 8, 0, 3],
    ...                 [0, 0, 2, 5],
    ...                 [0, 0, 0, 6],
    ...                 [0, 0, 0, 0]])
    >>> Tcsr = breadth_first_tree(X, 0, directed=False)
    >>> Tcsr.toarray().astype(int)
    array([[0, 8, 0, 3],
           [0, 0, 2, 0],
           [0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0]])

    Note that the resulting graph is a Directed Acyclic Graph which spans
    the graph.  A breadth-first tree from a given node is unique.
    
    breadth_first_order(csgraph, i_start, directed=True, return_predecessors=True)

    Return a breadth-first ordering starting with specified node.

    Note that a breadth-first order is not unique, but the tree which it
    generates is unique.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N compressed sparse graph.  The input csgraph will be
        converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].
    return_predecessors : bool, optional
        If True (default), then return the predecesor array (see below).

    Returns
    -------
    node_array : ndarray, one dimension
        The breadth-first list of nodes, starting with specified node.  The
        length of node_array is the number of nodes reachable from the
        specified node.
    predecessors : ndarray, one dimension
        Returned only if return_predecessors is True.
        The length-N list of predecessors of each node in a breadth-first
        tree.  If node i is in the tree, then its parent is given by
        predecessors[i]. If node i is not in the tree (and for the parent
        node) then predecessors[i] = -9999.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import breadth_first_order

    >>> graph = [
    ... [0, 1, 2, 0],
    ... [0, 0, 0, 1],
    ... [2, 0, 0, 3],
    ... [0, 0, 0, 0]
    ... ]
    >>> graph = csr_matrix(graph)
    >>> print(graph)
      (0, 1)    1
      (0, 2)    2
      (1, 3)    1
      (2, 0)    2
      (2, 3)    3

    >>> breadth_first_order(graph,0)
    (array([0, 1, 2, 3], dtype=int32), array([-9999,     0,     0,     1], dtype=int32))

    
Routines for traversing graphs in compressed sparse format
connected_components (line 20)breadth_first_order (line 266)scipy.sparse.csgraph._toolsbreadth_first_tree (line 122)depth_first_order (line 446)depth_first_tree (line 192)connected_componentsreturn_predecessorscline_in_tracebackbreadth_first_treereconstruct_pathdepth_first_treevalidate_graphreturn_labelspredecessorsn_componentsdense_outputImportErrorconnectionValueErrornode_listcsgraph_Tdirectedindicesi_startfloat64csgraphstronglabelsindptr__import__zerostocsrshaperangenumpylowerint32emptydtypeITYPEDTYPEweak__test____name____main__fillnpT@;�<0����p���0��\|��h�����������t0���`��������, ��P0��h���|�������������0��`����������� �� 0�8`�P���� ��P �� �����P���L���p�����H���������L������<	���
�	���
����
���(���h� ���P'���t0��4�J���Pg��(
0p���
�s����0���������zRxT��0,p��< @���HA ��B�N���d���|���P�����,�h���A��S
��GA
��HA������,���� ��0,���@A��"�!D� �B��C�E�������(D8����A0��B��B��`������(p����tA0��B��B�W���������(A������,A������,A������,A�����,A�����A��X
��A4���,A��L���,A��d��,A�� |���\A ��B��S����,�D����A@��D�����p�����������|G��G��@�̿���A���G��F����C��
B���������������,4���|A ��C��L
����AM����4d8���A0��B��D��S
������AF������ �����A@��D�p
���A$�l��|A��F
��AT
��A,�����A ��B�P
���AQ
���ADD�hA0��B��B��n
������AL
������AI
������A@`l��A���D��
C��C�
�	C��B�m
�����������AD�(��A ��C��S
����AI
����AR
����AD
����A0���|A ��C��S
����AR
����A8 ��A ��E��N
����BK
����AL
����A\\��A0��B��I�Y�A����A0����C
����AF����B0�����E
�C����A8�`��A0��C����z
������Ab
������A4����A0��B��C�v
�����Ao
�����A,0l�@A0��B��C��C
������A@`|��A0��C��B��`
������AF
������AO��������8�A���D��C��
C��B��J�	�
`��O�	�
Y��h����������A�����
���
�	����\��F�	�
[��D�	�
g��S�
�	E��M�
�	I��V�
�	R
��AN��N�
�	V
��AH��A�	�
�P��C`��B�
�	F��O��C��A�|��B��A�B��C��A����A��A�D������A`�
�	���������C�����C�����K��B��A�A������B`�
�	���������G�����J�����A
��B��A�AQ��B��A�� ����A`��B�
�	C��C��[
��������AZ
��������AM��B�W��B�����A
��A�AA��A�P���B���R���G��A�Y
��������AD�����A���D��
P�h�J����A���
���D�\�P�C�A�B�D����L	A�D�\�[B�Z�YB�X�WC�V�UB�T�SB�R�QC
������������A<<	�	��A�D�X�WB�V�UB�T�SC�R�QC�P�O�
����������A<|	����A�D�@�?B�>�=B�<�;D�:�9�8�7�
����������A@�	����A�D�Z�YB�X�WB�V�UC�T�SC�R�QB�P�
�����������AD
\��$	A�D�t�sB�r�qC�p�oE�n�m�l�kC�j�i!
������������A�H
8$��A�D�p�oB�n�mC�l�kE�j�i�h�g�
����������Ai�e�f���Q�f�e\
��AC��J�f�eO
��AP��U�f�eF��F�f�ed
��CL��C�f�eX
��B�
��C�
��A{��A�e�f`
��B�
��CD�
�=���A�A��B��E��
�
�	H�����
������������A�< Z���A���B��G��
��k�	�
l��L
��������AB
�	�
AD�
�	C
��AI��Z�	�
N��M�	�
^��l�
�	W��P�
�	j��A
�	�
AA�	�
d�|b���A���B��D��
B
������AK��^
��BV��K��L
��Da
��AY
��BA��C��A��A��(�e��A���B��D��E����
j���
��Ec��L��C��B��b��c����������A���������
����\��b��F
��AF��L��F��@��E��H��g
��EF
��EK��c�����U��G��O��\
��EX��F��E
��CG��F��W
��Da
��Ey
��EE
��E�
��D`
��DA
��DE��A��A��A��TD
�����A���B��E���
�	H��
��(
������������A`
������������A��
0����A���B��G��
��k�	�
l��L
��������AB
�	�
AD�
�	C
��AI��Z�	�
N��M�	�
^��l�
�	W��P�
�	j��A
�	�
AA�	�
d �����A���B��D��
B
������AK��^
��BV��K��L
��Da
��AY
��BA��C��A��A��<� ����A�C�.�-B�,�+F�*�)�(�'�&�%�$�������������t��@R�Q���/
h* �(����o��
����'��	���o����o�o����o�0��/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�/�������������������������������������������������������������������������
    depth_first_order(csgraph, i_start, directed=True, return_predecessors=True)

    Return a depth-first ordering starting with specified node.

    Note that a depth-first order is not unique.  Furthermore, for graphs
    with cycles, the tree generated by a depth-first search is not
    unique either.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N compressed sparse graph.  The input csgraph will be
        converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].
    return_predecessors : bool, optional
        If True (default), then return the predecesor array (see below).

    Returns
    -------
    node_array : ndarray, one dimension
        The depth-first list of nodes, starting with specified node.  The
        length of node_array is the number of nodes reachable from the
        specified node.
    predecessors : ndarray, one dimension
        Returned only if return_predecessors is True.
        The length-N list of predecessors of each node in a depth-first
        tree.  If node i is in the tree, then its parent is given by
        predecessors[i]. If node i is not in the tree (and for the parent
        node) then predecessors[i] = -9999.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import depth_first_order

    >>> graph = [
    ... [0, 1, 2, 0],
    ... [0, 0, 0, 1],
    ... [2, 0, 0, 3],
    ... [0, 0, 0, 0]
    ... ]
    >>> graph = csr_matrix(graph)
    >>> print(graph)
      (0, 1)	1
      (0, 2)	2
      (1, 3)	1
      (2, 0)	2
      (2, 3)	3

    >>> depth_first_order(graph,0)
    (array([0, 1, 3, 2], dtype=int32), array([-9999,     0,     0,     1], dtype=int32))

    
    breadth_first_order(csgraph, i_start, directed=True, return_predecessors=True)

    Return a breadth-first ordering starting with specified node.

    Note that a breadth-first order is not unique, but the tree which it
    generates is unique.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N compressed sparse graph.  The input csgraph will be
        converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].
    return_predecessors : bool, optional
        If True (default), then return the predecesor array (see below).

    Returns
    -------
    node_array : ndarray, one dimension
        The breadth-first list of nodes, starting with specified node.  The
        length of node_array is the number of nodes reachable from the
        specified node.
    predecessors : ndarray, one dimension
        Returned only if return_predecessors is True.
        The length-N list of predecessors of each node in a breadth-first
        tree.  If node i is in the tree, then its parent is given by
        predecessors[i]. If node i is not in the tree (and for the parent
        node) then predecessors[i] = -9999.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import breadth_first_order

    >>> graph = [
    ... [0, 1, 2, 0],
    ... [0, 0, 0, 1],
    ... [2, 0, 0, 3],
    ... [0, 0, 0, 0]
    ... ]
    >>> graph = csr_matrix(graph)
    >>> print(graph)
      (0, 1)    1
      (0, 2)    2
      (1, 3)    1
      (2, 0)    2
      (2, 3)    3

    >>> breadth_first_order(graph,0)
    (array([0, 1, 2, 3], dtype=int32), array([-9999,     0,     0,     1], dtype=int32))

    
    depth_first_tree(csgraph, i_start, directed=True)

    Return a tree generated by a depth-first search.

    Note that a tree generated by a depth-first search is not unique:
    it depends on the order that the children of each node are searched.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N matrix representing the compressed sparse graph.  The input
        csgraph will be converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].

    Returns
    -------
    cstree : csr matrix
        The N x N directed compressed-sparse representation of the depth-
        first tree drawn from csgraph, starting at the specified node.

    Examples
    --------
    The following example shows the computation of a depth-first tree
    over a simple four-component graph, starting at node 0::

         input graph           depth first tree from (0)

             (0)                         (0)
            /   \                           \
           3     8                           8
          /       \                           \
        (3)---5---(1)               (3)       (1)
          \       /                   \       /
           6     2                     6     2
            \   /                       \   /
             (2)                         (2)

    In compressed sparse representation, the solution looks like this:

    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import depth_first_tree
    >>> X = csr_matrix([[0, 8, 0, 3],
    ...                 [0, 0, 2, 5],
    ...                 [0, 0, 0, 6],
    ...                 [0, 0, 0, 0]])
    >>> Tcsr = depth_first_tree(X, 0, directed=False)
    >>> Tcsr.toarray().astype(int)
    array([[0, 8, 0, 0],
           [0, 0, 2, 0],
           [0, 0, 0, 6],
           [0, 0, 0, 0]])

    Note that the resulting graph is a Directed Acyclic Graph which spans
    the graph.  Unlike a breadth-first tree, a depth-first tree of a given
    graph is not unique if the graph contains cycles.  If the above solution
    had begun with the edge connecting nodes 0 and 3, the result would have
    been different.
    
    breadth_first_tree(csgraph, i_start, directed=True)

    Return the tree generated by a breadth-first search

    Note that a breadth-first tree from a specified node is unique.

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N matrix representing the compressed sparse graph.  The input
        csgraph will be converted to csr format for the calculation.
    i_start : int
        The index of starting node.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].

    Returns
    -------
    cstree : csr matrix
        The N x N directed compressed-sparse representation of the breadth-
        first tree drawn from csgraph, starting at the specified node.

    Examples
    --------
    The following example shows the computation of a depth-first tree
    over a simple four-component graph, starting at node 0::

         input graph          breadth first tree from (0)

             (0)                         (0)
            /   \                       /   \
           3     8                     3     8
          /       \                   /       \
        (3)---5---(1)               (3)       (1)
          \       /                           /
           6     2                           2
            \   /                           /
             (2)                         (2)

    In compressed sparse representation, the solution looks like this:

    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import breadth_first_tree
    >>> X = csr_matrix([[0, 8, 0, 3],
    ...                 [0, 0, 2, 5],
    ...                 [0, 0, 0, 6],
    ...                 [0, 0, 0, 0]])
    >>> Tcsr = breadth_first_tree(X, 0, directed=False)
    >>> Tcsr.toarray().astype(int)
    array([[0, 8, 0, 3],
           [0, 0, 2, 0],
           [0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0]])

    Note that the resulting graph is a Directed Acyclic Graph which spans
    the graph.  A breadth-first tree from a given node is unique.
    
    connected_components(csgraph, directed=True, connection='weak',
                         return_labels=True)

    Analyze the connected components of a sparse graph

    .. versionadded:: 0.11.0

    Parameters
    ----------
    csgraph : array_like or sparse matrix
        The N x N matrix representing the compressed sparse graph.  The input
        csgraph will be converted to csr format for the calculation.
    directed : bool, optional
        If True (default), then operate on a directed graph: only
        move from point i to point j along paths csgraph[i, j].
        If False, then find the shortest path on an undirected graph: the
        algorithm can progress from point i to j along csgraph[i, j] or
        csgraph[j, i].
    connection : str, optional
        ['weak'|'strong'].  For directed graphs, the type of connection to
        use.  Nodes i and j are strongly connected if a path exists both
        from i to j and from j to i. A directed graph is weakly connected
        if replacing all of its directed edges with undirected edges produces
        a connected (undirected) graph. If directed == False, this keyword
        is not referenced.
    return_labels : bool, optional
        If True (default), then return the labels for each of the connected
        components.

    Returns
    -------
    n_components: int
        The number of connected components.
    labels: ndarray
        The length-N array of labels of the connected components.

    References
    ----------
    .. [1] D. J. Pearce, "An Improved Algorithm for Finding the Strongly
           Connected Components of a Directed Graph", Technical Report, 2005

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from scipy.sparse.csgraph import connected_components

    >>> graph = [
    ... [0, 1, 1, 0, 0],
    ... [0, 0, 1, 0, 0],
    ... [0, 0, 0, 0, 0],
    ... [0, 0, 0, 0, 1],
    ... [0, 0, 0, 0, 0]
    ... ]
    >>> graph = csr_matrix(graph)
    >>> print(graph)
      (0, 1)	1
      (0, 2)	1
      (1, 2)	1
      (3, 4)	1

    >>> n_components, labels = connected_components(csgraph=graph, directed=False, return_labels=True)
    >>> n_components
    2
    >>> labels
    array([0, 0, 0, 1, 1], dtype=int32)

    �@I�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=�=`?�tp<�t�>�sp=u�>�s�?�i,�?r?s�?p`	�?Pr? `E�;�r�>�r�?@W��?�q�=�s�>`D&�=0t�>�s
�<�s
�?�NO�?pr ?Ps�?�D
�?�r�=t	x<�t�<�tP<�tX?(t�= t�?Pt`=th=Htx?�t�>@t�=�t�>�t	�>�s
�>�t	?�s
�<�t(?�t�>�D'�>0D"?�s
�>xt�=0s�=xs�=�r8?0r�?�D 0?D!�<pt�=8t�?�t	x=ht�<hs�=�t@=`tx;��&�;��@;p���@�qH;;(7�=�;�&`X:P�/usr/lib/debug/.dwz/aarch64-linux-gnu/python3-scipy.debug<�T|�w,��	�l�G0f52d495ae211d2f722991432bbcca0387562c34.debug���.shstrtab.note.gnu.build-id.gnu.hash.dynsym.dynstr.gnu.version.gnu.version_r.rela.dyn.rela.plt.init.text.fini.rodata.eh_frame_hdr.eh_frame.init_array.fini_array.dynamic.got.got.plt.data.bss.gnu_debugaltlink.gnu_debuglink��$���o��$(�
0���8���o���E���o��@T���^B�'�'�h�/�/c�/�/pnP5P5�th*h*z�*�*�J� u u��ww�� � ��(�(��0�0��������������8��;�;8��;N��;4,<�

Youez - 2016 - github.com/yon3zu
LinuXploit