刷题实践 | 豆包MarsCode AI刷题

1.个性化学习

• AI 可以根据我们的学习进度、知识掌握程度和学习风格来推荐题目。例如，对于在逻辑部分薄弱的我，AI 会专门筛选出逻辑相关的题目，并按照难度梯度进行排列，从简单到复杂逐步训生，避免因题目过难或过易而失去学习兴趣。例如我刚开始学习 Python 编程时，编写一个简单的函数来计算两个数的和。当输入代码后，AI 几乎瞬间就能告诉我们代码是否存在语法错误，如缩进错误、变量未定义等。如果存在错误，它还能准确指出错误所在行，帮助迅速修改，避免了在错误的方向上浪费大量时间。
• 它能实时调整学习计划。如果我在逻辑方面经过多次练习后有了明显进步，AI 会减少该知识点的题目数量，转而增加与之相关的拓展知识题目，深化理解。

2.及时反馈与解析

• AI 刷题系统能够在我们提交答案后立即给出反馈。无论是何种类型，系统都能迅速使用多种数据测试代码运行。因为它基于先进的算法和大量的数据训练，能够快速识别代码中的逻辑结构、语法错误等。
• 与人工检查相比，没有时间延迟，不需要等待老师或者同学的反馈，能够及时发现问题。比如这道题，在写完代码后提交就可以查看测试的样例是否运行正确。

3.提供多种解题思路

• AI 拥有海量的数据储备，能够从不同的角度分析编程问题。它可以基于多种算法和编程范式来生成解题思路，包括但不限于迭代法、递归法、动态规划等。
• 通过对问题进行全面的分析，AI 能够挖掘出隐藏在问题背后的多种解法，而不仅仅局限于一种常规方法。比如在解决一个数据结构中的二叉树遍历问题时，我可能首先想到的是使用递归方法进行中序遍历。然而，AI 除了能验证我的递归解法是否正确外，还能提供非递归的解法，如使用栈来实现中序遍历。这有助于拓宽编程思路，了解不同算法和数据结构在实际问题中的应用。 # 初始化一个空栈 stack = [] # 入栈操作 def push(element): stack.append(element) # 出栈操作 def pop(): if not is_empty(): return stack.pop() else: raise IndexError("Stack is empty") # 判断栈是否为空 def is_empty(): return len(stack) == 0 # 获取栈顶元素 def peek(): if not is_empty(): return stack[-1] else: raise IndexError("Stack is empty")这是个栈操作的基本代码，可以据此拓宽解题思路，学习新知识。