使用AI刷题功能对我的学习产生了非常积极的影响，尤其是在编程和算法思维方面的提升。在开始使用AI辅助刷题之前，我常常感到自己在编程题目上进展缓慢，尤其是当面对一些复杂问题时，总是容易卡住。AI刷题功能通过快速提供解题思路、详细的步骤分析以及实时反馈，让我能够高效地理解和掌握编程技巧。每次遇到问题时，AI能够精准地分析我的代码，帮助我发现逻辑错误或者优化空间，从而加深了我的编程思维。此外，通过AI的帮助，我在刷题的过程中逐渐学会了从不同角度思考问题，提高了自己解决问题的效率。相比之前的知识掌握程度，现在我能更快速地理解算法的本质，并且具备了独立解决复杂问题的能力。
通过使用AI刷题功能，我对AI在教育领域的应用有了更深刻的认识。AI不仅能够帮助学生快速解决难题，还能通过个性化的反馈和指导，帮助学生发现自己的薄弱环节，从而更有针对性地进行学习。AI的辅助作用不仅体现在提供解法上，更重要的是它能够培养学生的独立思考能力。通过与AI的互动，学生能够不断调整自己的思维方式，提升解决问题的综合能力。在我看来，AI刷题功能将成为未来教育的重要工具，它能够突破传统教育模式中的时间和空间限制，使得学习更加灵活、高效。这种学习方式让我更加看到了未来教育的巨大潜力，同时也改变了我对学习的认知——学习不再仅仅是依赖书本或老师，AI将成为我们不断探索、提升的有力助手。
代码：
def solution(n, m, citizens, locations):
# 初始化最小总距离为正无穷，最优位置为空
min_distance = float('inf')
best_location = [-1, -1]
# 遍历每一个候选火车站位置
for loc in locations:
total_distance = 0
# 对于每位市民，计算到该位置的曼哈顿距离
for citizen in citizens:
total_distance += abs(citizen[0] - loc[0]) + abs(citizen[1] - loc[1])
# 如果当前总距离小于已知最小距离，则更新最小距离和最优位置
if total_distance < min_distance:
min_distance = total_distance
best_location = loc
return best_location
if name == "main":
# 测试用例
citizens1 = [[-1, -1], [-1, 1], [1, -1], [1, 1]]
locations1 = [[3, 2], [1, 0], [0, 0]]
print(solution(4, 3, citizens1, locations1) == [1, 0]) # 输出: True
citizens2 = [[0, 0], [0, 4]]
locations2 = [[0, 2], [0, 3]]
print(solution(2, 2, citizens2, locations2) == [0, 2]) # 输出: True
citizens3 = [[10, 10], [20, 20], [30, 30]]
locations3 = [[15, 15]]
print(solution(3, 1, citizens3, locations3) == [15, 15]) # 输出: True
citizens4 = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
locations4 = [[4, 5], [6, 7], [8, 9]]
print(solution(5, 3, citizens4, locations4) == [4, 5]) # 输出: True
citizens5 = [[10, 10], [20, 20], [30, 30], [40, 40], [50, 50], [60, 60]]
locations5 = [[35, 35], [45, 45]]
print(solution(6, 2, citizens5, locations5) == [35, 35]) # 输出: True
