读题
作为一个刚开始练习算法的新手，读题这一步往往是最容易被忽略却最关键的一环。在进行任何一道算法题目之前，我们首先要花时间把题目理解透彻。读题不仅是要知道题目让你做什么，还要理解题目中可能存在的一些限制和边界情况。
就像图中的例子，题目要求我们从两个数组中找出符合要求的数字，并按照一定的顺序返回。如果我们没有认真读题，很容易就会遗漏这些要求，导致最终解答错误。
在读题的过程中，我通常会先试着用自己的话复述一遍题目，并列出关键要求，比如输入是什么、输出是什么，是否有特殊条件等。这个过程让我能够更好地理解题目，理清思路，为后面的分析做准备。
分析题
读懂题目后，我们需要对题目进行深度分析。这一步是为了明确题目的数据输入和输出，以及选择合适的解决方法。 在图中的例子中，题目让我们从两个数组中找出符合条件的数字，然后按降序排列返回。这就意味着我们需要找出两个数组的交集元素，并对结果进行排序。
分析题目时，我会先考虑题目的数据规模，推测出可能的复杂度需求，从而判断要使用哪种算法比较合适。比如，对于这个问题，我们可以先用集合操作来快速找到交集，再使用内置的排序方法对结果进行排序。这种思路的构建是通过不断分析和积累题目类型来逐渐培养的。
写题
写代码是最有趣也是最具挑战性的部分，尤其是当你和AI工具合作的时候。作为一个新手，AI工具能够帮助你快速搭建基础代码，省去一些繁琐的语法问题。在写这道题的时候，我就让AI给我生成了初步的代码结构，然后根据实际情况进行调整。
比如，在图中给出的基础代码模板里，AI帮我快速构建了函数框架和一些基本的输入输出操作。我在此基础上加入了集合操作，找出交集部分的元素，然后对结果进行了排序。这个过程中，AI相当于给了我一个很好的起点，帮助我更快地进入问题的核心部分。
def solution(a, b):
# 使用集合求交集并将结果转换为列表
result = list(set(a) & set(b))
# 按降序排序结果
result.sort(reverse=True)
return result
if __name__ == '__main__':
print(solution([1, 2, 3, 7], [2, 5, 7])) # 输出: [7, 2]
print(solution([1, 4, 8, 10], [2, 4, 8, 10])) # 输出: [10, 8, 4]
print(solution([3, 5, 9], [1, 4, 6])) # 输出: []
print(solution([1, 2, 3], [1, 2, 3])) # 输出: [3, 2, 1]
这段代码首先使用集合操作找到两个数组的交集，然后将交集转换为列表并进行降序排序，最后返回排序后的结果。通过这种方式，我们能够快速且准确地解决题目要求。
总结
通过这个例子的练习，我体验到AI在算法刷题中的辅助作用。它能帮我们节省不少时间，尤其是在初步搭建代码框架的时候。同时，通过使用AI，我们可以学习到一些新的写法和思路，比如如何更高效地操作数组或者集合。
不过，AI的作用是辅助，而不是完全替代我们自己的思考。每次刷题时，我们依然需要独立思考题目的逻辑，分析不同的解法，理解代码中的每一个细节。AI可以是我们学习的好帮手，但不能替代我们自己的动手和思考。
注意
在使用AI刷题时，需要特别注意生成代码的最终效果。AI虽然能够快速生成代码，但它并不总是能理解题目所有的细节和边界条件。因此，我们在拿到AI生成的代码后，一定要仔细检查代码的正确性，并进行充分的测试，确保代码能在各种输入情况下都表现正常。
此外，AI有时候会给出一些看似复杂的解决方案，而实际上题目可能有更简单直观的方法。这时候就需要我们自己去判断和选择，找出最适合题目的解法。
建议
对于像我这样的算法新手，使用AI工具来辅助刷题是一个非常不错的选择。它不仅可以提高我们的效率，还可以让我们在遇到瓶颈时得到一些启发。但是，我们要保持一种主动学习的态度，而不是依赖AI去代替所有的思考。
建议大家在使用AI工具的过程中，尽量多问“为什么”。比如，为什么AI会选择某种数据结构？为什么它要用这种排序方法？带着这些问题去学习，能让我们对算法有更深的理解和掌握。
总之，AI可以是我们算法学习过程中的优秀搭子，但真正的进步还是来自我们自己不断的练习和总结。希望大家都能在刷题的道路上越走越远，不断提升自己的能力！
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这些题目和本题类似，都是关于数组的集合操作，涉及交集、并集、差集等基本操作，是练习集合运算和数组处理的好题目。
