刷题是编程学习中的一项重要任务，不仅帮助我们熟悉算法和数据结构，还培养了我们解决问题的思维能力。在我结合 AI 刷题功能的学习过程中，发生了许多有趣而有意义的故事。尤其是在攻克一道特别困难的题目时，那种突破自我的喜悦让我对学习产生了更大的热情。而与同学们一起使用 AI 互相竞争进步的经历，也让我感受到了集体学习的力量。今天，我想分享一些在刷题过程中与 AI 互动的难忘故事。
一、第一次依赖 AI 解决卡壳问题
那时，我正在刷一道关于动态规划的题目。题目要求我们找到一个数组的最长递增子序列，而解法需要使用动态规划，并且需要考虑到时间和空间复杂度。起初，我依然尝试手动推导解法，但很快就被复杂的状态转移方程和多重条件困住了。我不断地写代码、调试，然而总是无法通过所有的测试用例，心情也逐渐变得沮丧。
在这时，我决定尝试使用 AI 来辅助解决问题。通过将我的思路和代码片段输入到 GPT 模型中，我请求它给出一些改进建议。没想到，AI 给了我两个非常宝贵的提示：首先，它提醒我应该将子问题的最优解保存在数组中，避免重复计算；其次，它建议我优化空间复杂度，将二维数组降为一维数组。这个建议让我恍若醍醐灌顶，瞬间明白了如何通过减少存储空间来提升算法的效率。
在调整了代码并添加了 AI 提供的优化思路后，我终于成功解决了这个问题，看到测试用例全部通过的瞬间，我的内心涌现出无比的成就感。这次经历让我更加深刻地意识到，AI 在编程学习中的重要性，它不仅是一个辅助工具，更是提升学习效率的好伙伴。
二、与同学一起使用 AI 互相竞争进步
随着刷题的深入，我和一些同学也开始共同探讨如何更高效地解决问题。我们都知道刷题不仅仅是个人战斗，团队协作和竞争的力量往往能激发更大的潜力。因此，我们决定结合 AI 功能，进行一场“刷题大赛”。我们的目标是在规定时间内，利用 AI 辅助来提高自己的刷题速度和质量。
比赛开始时，我们每个人都设定了一个难题，并通过 AI 来帮助我们理解和优化解决方案。有的同学尝试将 AI 用于生成题目解析，快速了解题意；而我则更倾向于将 AI 用作代码调试和优化的工具。在最初的几轮中，我发现 AI 提供的解题思路和代码重构建议大大加快了我的速度，解题的时间明显减少了。
然而，随着比赛的进行，我发现其他同学也在不断提升自己的能力。一位同学善于通过 AI 获取问题的多种解法，并将不同的解法进行比较优化。另一位同学则专注于时间复杂度和空间复杂度的优化，能够迅速找到更优的实现方式。我们在比赛过程中不仅仅是互相竞争，还不断交换彼此的思路和经验，分享 AI 的使用技巧。通过这种互相学习的方式，大家的刷题水平都得到了显著提升。
最有趣的一次比赛是我们尝试用 AI 进行“盲目刷题”。我们会随机选取一道题目，然后不看解析，直接用 AI 来进行解题指导。AI 会给出解法建议和优化方法，但我们不能过多依赖它的答案，而是要结合自己的思考去完善代码。这个过程不仅增强了我们的独立思考能力，也让我们更加熟悉了 AI 的使用技巧。比赛结束后，我们分享了自己的心得体会，讨论了哪些方法最有效，哪些地方可以进一步改进。整个过程充满了竞争和合作的乐趣，也让我们在刷题的过程中感受到了集体进步的力量。
三、攻克最难题后的喜悦
有一次，我遇到了一个非常具有挑战性的题目：求解一个复杂的图遍历问题。题目要求在一个加权有向图中找到从源节点到目标节点的最短路径，并且要求返回路径的具体路径节点，而不仅仅是路径长度。这是一个典型的带权图问题，解决起来非常复杂，尤其是在考虑到边权值的情况下，如何选择合适的图遍历算法（如 Dijkstra 或 Bellman-Ford）变得尤为重要。
一开始，我尝试了几种经典算法，但总是无法正确地返回路径或超时。看到自己如此卡壳，我决定再次求助于 AI。在向 AI 提问时，它不仅指出了我在实现过程中忽视了边权值对路径的影响，还为我提供了一个更为简洁的解法。AI 建议我使用 Dijkstra 算法，但同时要求我在计算路径长度时，保存每个节点的前驱节点，以便最终构建完整的路径。
在借助 AI 的帮助后，我重新调整了算法，并加入了前驱节点的记录。最终，我成功地通过了所有的测试用例。看到自己不仅解决了一个困难问题，还能准确输出完整路径时，我的内心充满了成就感和喜悦。这个过程让我更加深刻地体会到，通过 AI 的辅助，不仅能加速学习进程，还能在面对困难时，拥有更多的思路和解决方案。
总结
通过与 AI 一同刷题，我不仅提高了自己的算法水平，还感受到了集体学习的力量。AI 在刷题中的辅助作用无疑是巨大的，它帮助我在解题过程中节省了大量的时间，也让我从错误中不断学习和进步。然而，最重要的还是要保持独立思考，并与他人合作竞争，共同成长。AI 是一个很好的工具，但它不能替代我们真正的努力和思考。希望这些故事能够激励其他学习者，鼓励大家在刷题的路上不断突破自己，享受学习的乐趣。
