用伪代码提示词增强 LLM 图推理：论文官方仓库 SeiduTakizawa/solving-graph-problems-with-LLMs

该仓库是论文《Graph Reasoning with Large Language Models via Pseudo-code Prompting》的官方代码库，作者为 Konstantinos Skianis、Giannis Nikolentzos 和 Michalis Vazirgiannis（arXiv: 2409.17906）。仓库通过 run_experiments.py 提供 none、cot、bag、alg、default_1_shot、1_shot_pseudo 六种提示方法，可对不同规模的图问题批量实验并验证答案正确性，实验示例使用 gpt-4o 模型，数据以邻接表和 JSON 形式存放在 data/ 目录下。