AI刷题的优势
我们可以用一个经典的算法题来演示：两数之和问题。这道题可以很好地展示 AI 如何帮助学习者理解问题和优化解决方案。以下是实现代码：
class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { // 使用 HashMap 存储数字和索引 Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>()
// 遍历数组
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
// 计算当前数字需要的配对数
int complement = target - nums[i];
// 如果 map 中存在这个配对数，返回两个数的索引
if (map.containsKey(complement)) {
return new int[] { map.get(complement), i };
}
// 将当前数字和索引存入 map
map.put(nums[i], i);
}
// 如果没有找到解，返回空数组
return new int[] {};
}
}
让我们从以下几个方面分析AI辅助刷题的价值：
1. 智能解析与讲解
- AI 可以根据代码自动分析时间复杂度和空间复杂度
- 能够提供多种解决方案的对比，从暴力解法到优化解法
- 可以根据学习者的水平，提供相应难度的解释
2. 个性化反馈
- AI 能够根据代码风格给出改进建议
- 指出潜在的边界情况和性能隐患
- 提供符合业界最佳实践的代码规范建议
3. 知识关联
- 自动关联相似题目，形成知识网络
- 指出该题目涉及的核心知识点（如哈希表、双指针等）
- 建议后续学习路径
4. 实践价值
这个例子展示了如何：
- 使用哈希表优化查找效率
- 一次遍历解决问题
- 处理边界情况
5. AI 辅助的优势
- 即时反馈：代码写完即可获得评估
- 多角度分析：从多个维度理解问题
- 渐进式学习：可以根据需要深入或扩展
总结建议
- 不要过度依赖 AI，要理解解题思路
- 尝试先自己思考，再参考 AI 建议
- 注重算法思维的培养，而不是简单的代码记忆 这种 AI 辅助的学习方式能够帮助学习者：
- 更快地理解问题本质
- 掌握多种解决方案
- 建立系统的知识体系
- 提高编程技能和问题解决能力
问题描述
小R所在的国家有 n 个城市，每个城市的人口为 ai。如果某个城市的人口不超过其他任何一个城市人口的两倍，那么这个城市就被认为是稳定的。国家可以对部分城市实施政策，从而改变它们的人口数量。你的任务是帮助小R找到最少需要对多少个城市进行人口修改，才能使所有城市都变得稳定。
例如：对于城市人口为 [1, 2, 3, 4] 的国家，最少需要对1个城市执行政策，才能使所有城市稳定。
例如对于这个题目，刚开始我们可能没有什么想法，所以ai问一下： 好的，让我们来逐步解决这个问题。首先，我们需要理解题目的要求：找到最少需要对多少个城市进行人口修改，才能使所有城市都变得稳定。一个城市被认为是稳定的，当且仅当它的人口不超过其他任何一个城市人口的两倍。
解题思路
- 排序：首先对城市人口进行排序。排序后，我们可以更容易地判断哪些城市需要调整。
- 双指针法：使用双指针法来遍历排序后的数组，找到需要调整的城市。
- 计算调整次数：通过双指针法，计算出最少需要调整的城市数量。
//不难看出ai很快就给出了我们的思路，是不是感到灵光一闪脑子就有了想法，然后我们就可以开始分析这个思路的原理和过程，或许好久没写题了可能会手生不知道语法的写法了！！！这时候贴心的ai还给出了##代码提示： def solution(n: int, a: list) -> int: # 1. 对城市人口进行排序 a.sort()
# 2. 初始化双指针和最小调整次数
left = 0
right = 1
min_changes = n # 初始化为最大可能值
# 3. 使用双指针法遍历数组
while right < n:
# 如果当前城市的人口不超过前面城市人口的两倍
if a[left] * 2 >= a[right]:
# 计算当前需要调整的城市数量
changes = left + (n - right - 1)
# 更新最小调整次数
min_changes = min(min_changes, changes)
# 移动右指针
right += 1
else:
# 移动左指针
left += 1
return min_changes
不仅如此，就算运行完了报错你也可以问ai，无论是小问题还是大问题（逻辑错误算法不对），他都可以帮你纠正。如图：
总结
在实际刷题过程中，平台的精选真题帮助我解决了大量的技术难题，每次面对一个新题目，我都能在解决问题的同时提升自己的编程能力。通过这些题目，我不仅掌握了各种算法的实现方法，还提高了我的调试能力和代码优化技巧。深入思考与学习的双向提升 刷题的过程中，我不仅仅是解决了一个个问题，更重要的是通过每一道题目，培养了更加严谨的思维方式和解决问题的能力。在面对复杂问题时，我学会了如何通过分治法、动态规划、贪心算法等经典算法来优化解法。此外，遇到问题时，我还学会了通过分析问题、假设并推理，找出最佳的解决路径。
