刷题实践选题 | 豆包MarsCode AI刷题

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AI刷题是如何帮助我学习的？

  • 刷题实践：总结 AI 刷题的优势之处，并通过实践案例展开分析相关功能是如何帮助你学习的；

以该题为例：不同整数的计数问题（中）

问题描述

小R有一个字符串 word，该字符串由数字和小写英文字母组成。小R想用空格替换每一个不是数字的字符。然后，他希望统计在替换后剩下的整数中，不同整数的数目。

例如，给定字符串 "a123bc34d8ef34"，替换后形成的字符串是 " 123 34 8 34"，剩下的整数是 "123"、"34"、"8" 和 "34"。不同的整数有三个，即 "123"、"34" 和 "8"。

注意，只有当两个整数的不含前导零的十进制表示不同，才认为它们是不同的整数。

测试样例

样例1：

输入：word = "a123bc34d8ef34"
输出：3

样例2：

输入：word = "t1234c23456"
输出：2

样例3：

输入：word = "a1b01c001d4"
输出：2

实践

借助 AI 理清思路

我首先会思考看到这道题，我的思路是什么，在还不确定的自身的思路方向时，可以去参考ai对于这题的思路看法。然后，内化为自己的知识点。

  • 我的思路：提取数字，然后去重，统计个数。对于python不够熟悉的我，因为有豆包ai更为便捷。

  • 确定思路方向：当没有思路或者想要确定一下方向是否正确时，可以使用豆包ai的让它帮你找下思路提示

    image.png

    这时候，我们可以更调理清晰的整理一下整体的思路步骤：

    • 提取数字，可以将非数字字符替换成空格
    • 提取替换后的整数
    • 统计不同整数的数目

借助 AI 给予代码提示 和 检查代码

对于上述思路，你的代码逻辑该怎么写，当遇到哪些不太懂得问题时，可以咨询ai，让它帮你找找代码提示，也可以让它帮你检查一下编辑区的代码。

  • 代码提示：当写代码遇到困难时，可以使用豆包ai给你一点代码提示，或者是问它你需要找的具体问题实现可以找豆包ai

    image.png image.png

    它会基于关键步骤的给予解释，更便于我们学习。

  • 借助AI帮忙检查代码

    image.png

当出现问题时

当出现问题时，我们可以进行调试，查看各个步骤的输出，找出问题所在，然后针对性解决问题。以该题为例：

找出问题所在

  • 经过调试，我发现这个样例报错了 image.png

  • 进行调试，排除干扰因素，查看该样例的各步的输出 image.png

  • 我发现它是因为没有去除前导零就直接进行去重，这时候是无法去除未去前导零的数值的。

借助AI查询对应知识点 解决该问题：

  • 那这时候，就可以咨询豆包ai，在python该如何去除前导零。 image.png image.png

  • 添加对应的步骤（去除前导零的代码），检查输出，检查无误，成功输出。 image.png

完整代码
import re
def solution(word: str) -> int:
    # 替换非数字字符为空格
    word = re.sub(r'\D', ' ', word)

    # 使用正则表达式提取整数
    numbers = re.findall(r'\d+', word)

    # 去前导零
    numbers = [str(int(num)) for num in numbers]
    
    # 使用集合去重
    unique_numbers = set(numbers)

    return len(unique_numbers)

if __name__ == '__main__':
    # print(solution("a123bc34d8ef34") == 3)
    # print(solution("t1234c23456") == 2)
    print(solution("a1b01c001d4"))  #== 2)
image.png

恭喜顺利通过！

借助AI进行知识点总结梳理

使用AI进行知识点总结，便于整理复习。

  • 提示词：请帮我总结整理本题出现的知识点 image.png image.png
  • 这时候，我们就可以从中提炼自己需要记忆的重要知识点，并自行总结整理。因为有边刷题边AI的存在，这省去了以往我们需要在茫茫大海中找寻对应知识点的时间，更节省时间，更利于学习。
本题涉及知识点总结：

参考AI的总结整理，我们进行知识点总结提炼，写成笔记，便于记忆。

1. re 模块

  • 用途：用于处理正则表达式 + 字符串中查找和匹配特定模式

  • 功能

    • 匹配：查找字符串中是否包含某个模式。
    • 搜索：查找字符串中第一个匹配某个模式的子串。
    • 替换：将字符串中匹配某个模式的子串替换为指定的字符串。
    • 分割：根据匹配某个模式的子串将字符串分割成多个部分。

  • re模块的主要方法：

    • re.sub(pattern, repl, string)：将字符串中所有匹配 pattern 的部分替换为 repl，返替换后的字符串。

    • re.findall(pattern, string)：返回字符串中所有匹配 pattern 的子串，返回列表。（搜索）

    • re.match(pattern, string)：从字符串的起始位置匹配模式，如果匹配成功，返回一个匹配对象；否则返回 None。

    • re.search(pattern, string)：在字符串中搜索第一个匹配模式的子串，如果匹配成功，返回一个匹配对象；否则返回 None。

    • re.split(pattern, string)：根据匹配模式的子串将字符串分割成多个部分，返回一个列表。

    • 以上方法使用前，需在开头引入re模块：import re
正则表达式模式
  • \d：匹配任意数字字符（相当于 [0-9]）。
  • \D：匹配任意非数字字符（相当于 [^0-9]）。
  • \w：匹配任意字母、数字或下划线字符（相当于 [a-zA-Z0-9_]）。
  • \W：匹配任意非字母、数字或下划线字符（相当于 [^a-zA-Z0-9_]）。
  • \s：匹配任意空白字符（包括空格、制表符、换行符等）。
  • \S：匹配任意非空白字符。
  • .：匹配任意字符（除了换行符）。
  • +：匹配前面的字符一次或多次。
  • *：匹配前面的字符零次或多次。
  • ?：匹配前面的字符零次或一次。
  • ^：匹配字符串的起始位置。
  • $：匹配字符串的结束位置。
  • 例子：
    • word = re.sub(r'\D', ' ', word)
    • numbers = re.findall(r'\d+', word)
2. 集合（Set）--->自动去重
  • 集合去重：使用集合（set）来存储不同的整数，自动去重。e.g：unique_numbers = set(numbers)
3. 列表推导式

列表推导式 的通用写法： new_list = [expression for item in iterable]

  • expression：对 item 进行的操作或表达式。
  • item：从 iterable 中取出的每个元素。
  • iterable：可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。
  • 注：用于简化列表的创建和处理。

例子：numbers = [str(int(num)) for num in numbers]

  • 作用：遍历列表中的每个元素num，对其一一处理（将字符串转为整型，在转换成字符串，以去除前导零），最终生成一个新的列表。
    • 遍历列表 for num in numbers
    • 类型转换：将字符串转换为整型（int），然后再转换回字符串（str），以去除前导零。
      • 转整型int(num)(可以去除前导零)
      • 将整形转为字符串str(int(num)
    • 生成新的列表[str(int(num)) for num in numbers]
关键点汇总
  • 字符串处理：使用 re.sub 替换非数字字符。
  • 正则表达式：使用 re.findall 提取整数。
  • 集合去重：使用集合自动去重。
  • 列表推导式：简化列表处理。
  • 类型转换：去除前导零。

感受

使用AI刷题，在节省时间的基础上，能摄取到更多的知识点；也更便于知识的梳理；具体问题具体分析，更具有针对性的提出相应的解决方案。感受相当良好，时代的便捷，学会如何使用ai 还是很有必要的。

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