近年来，AI技术的快速发展为编程学习者提供了极大的便利。作为一名信息安全专业的学生，我在备战算法面试时，尝试借助AI（主要是像ChatGPT这样的工具）来辅助解决算法题目。经过一段时间的实践，我发现这种学习方式不仅提升了我的解题效率，还让我在算法学习的过程中有了更多的反思和收获。本文将分享我的学习体验与个人思考。
AI辅助带来的效率提升
AI的最大优点在于即时性和精准性。在刷题时，尤其是遇到困难题目，传统的解决方法通常是查阅书籍、翻看教程或者在网上搜索类似问题的解答。这一过程费时费力，甚至可能因为关键词不准确而找不到合适的解答。但AI的出现，让这一切变得简单。只需描述问题或粘贴题目，AI可以在几秒钟内给出解题思路、关键代码，甚至详细的注释。这让我在短时间内完成了更多题目，并有时间对每道题进行深入研究。
比如在解决经典的“二分查找”变种问题时，AI不仅能直接给出代码，还会详细解释其时间复杂度和空间复杂度。这种即时反馈让我能够快速理解算法背后的逻辑，而不是停留在“为了做题而做题”的状态。
深入学习中的痛点与解决
虽然AI能够提供答案，但在学习过程中，我发现如果过于依赖AI，只是复制代码、运行通过，自己的收获会十分有限。算法的学习重点不在于最终答案，而在于理解每一步的实现逻辑和优化策略。为了避免“机械刷题”的弊端，我制定了以下学习步骤：
- 尝试独立思考
在AI介入之前，我会先独立思考题目的解法。如果完全没有头绪，再去咨询AI。这一过程能有效锻炼自己的逻辑思维能力。 - 分析AI的解答
拿到AI提供的解法后，我会对代码逐行分析，理解其意义，甚至尝试用自己的方式优化。例如，有一次在处理“最长回文子串”问题时，AI给出了动态规划的解法。我在分析后发现可以通过中心扩展法进一步简化代码，同时降低空间复杂度。 - 主动总结规律
每完成一类问题后，我会总结解题规律，例如某种类型题目适用的算法模板、典型的边界条件处理方式等。这种总结有助于在面对类似问题时更快切入。
AI辅助下的深度思考与提升
在使用AI一段时间后，我逐渐体会到算法学习的真正价值并非简单地解题，而是培养解决问题的思维能力。以下是我的一些深度思考：
- 如何定义“会做题”
很多人将“能写出代码”视为“会做题”，但真正的“会做”应包含对题目本质的理解、对算法效率的评估，以及对代码健壮性的保证。比如，在处理“大数据量”相关问题时，代码跑通并不代表算法足够优秀。通过与AI的对话，我学会了如何从时间复杂度和空间复杂度的角度评价自己的解法。 - AI的局限性
AI虽然强大，但有时也会给出错误或不完善的解法，尤其是在处理一些需要复杂剪枝优化的高级题目时。一次，我尝试用AI解决一道“n皇后问题”的变种，虽然AI提供了基础的回溯法代码，但在优化方面表现不足。这让我意识到，仅依赖AI远远不够，自己的思考和实践依然是不可或缺的。 - 学习路径的调整
借助AI辅助学习，我能够更快地从入门阶段过渡到中高级阶段。这让我有更多时间研究如何将算法与实际场景相结合，例如将动态规划用于文件分片问题，或者将二分查找应用于安全扫描中的漏洞检测。
未来展望与总结
通过这段时间的实践，我深刻感受到AI对算法学习的加速作用，但真正的成长来自于对问题本质的不断探索。未来，我计划在以下几方面继续深入：
- 在日常刷题中引入更多复杂场景，比如大数据处理、分布式系统中的算法设计。
- 将算法与实际项目结合，尝试用Spring Boot开发一个支持高效文件搜索的功能模块。
- 持续总结学习经验，并尝试将自己的思路分享给其他学习者。
总之，AI是学习路上的助推器，但绝不是替代品。只有在主动思考和深入实践的基础上，才能真正掌握算法的精髓，为未来的开发工作打下坚实基础。
