前言

至今，ChatGPT 已經(jīng)火了很多輪，我在第一輪的時(shí)候注冊(cè)了賬號(hào)，遺憾的是，沒(méi)有徹頭徹尾好好地體驗(yàn)過(guò)一次。最近這一次火爆，ChatGPT 確實(shí)出圈了，各行各業(yè)的人們都在曬，趁著周末，我也小試了一把。

這篇文會(huì)介紹我使用 ChatGPT 的過(guò)程以及使用時(shí)的一些感悟，最后淺談下我對(duì) ChatGPT 的一些理解，不喜勿噴哈~

我的問(wèn)題是：我是一個(gè) Java 程序員，現(xiàn)在想了解 Python，切入點(diǎn)是如何用 Python 實(shí)現(xiàn) BinarySearchTree，我想在這個(gè)過(guò)程中更多的了解 Python 的語(yǔ)法，不注重算法實(shí)現(xiàn)。

下面給大家看下我問(wèn) ChatGPT 的過(guò)程。（多圖預(yù)警！?。。?/p>

ChatGPT 截圖

我會(huì)挑選一些有代表性的內(nèi)容展示給大家，事實(shí)上我問(wèn)了更多的語(yǔ)法細(xì)節(jié)

首先，ChatGPT 直接"意識(shí)"到我想知道 python 中的泛型要如何寫(xiě)，并給出了相應(yīng)的解釋。

然后，代碼上，ChatGPT 不僅給出了 BinarySearchTree 的定義，還附加了 insert 等一些操作方法，注意，這里并沒(méi)有算法的實(shí)現(xiàn)，是 ChatGPT 知道我問(wèn)題的重點(diǎn)在語(yǔ)法，不是算法實(shí)現(xiàn)？（細(xì)思極恐）

最后有個(gè)小瑕疵是，Comparable 需要 import，代碼中沒(méi)寫(xiě)。

我們繼續(xù)看

這里對(duì) Optional 的上下文關(guān)聯(lián)沒(méi)有做好，如果還是根據(jù) Optional[BinaryNode[AnyTyple]] 做解釋?zhuān)瑫?huì)更好。但有一說(shuō)一，還是清楚的解決了我的問(wèn)題。

至此，我迅速了解了 python 的 Class 如何定義，泛型如何定義，Comparable 怎么用，以及一些附加的語(yǔ)法（大概耗費(fèi)了 1.5 小時(shí)）

然后，我開(kāi)始嘗試自己實(shí)現(xiàn)方法細(xì)節(jié)，比如 contains 方法，在這個(gè)過(guò)程中仍會(huì)遇到一些小問(wèn)題

這里可以看到，我的問(wèn)題沒(méi)有主動(dòng)幫忙斷句，是一段代碼混著我的問(wèn)題一起問(wèn)的（因?yàn)槲也恢涝趺磽Q行，一按 enter\command + enter 就直接提問(wèn)題 - -）

但是，ChatGPT 回答的情況依然令我滿意，我們工作中遇到這種問(wèn)題可能會(huì)卡一會(huì)，因?yàn)檫@個(gè)問(wèn)題太具體了，現(xiàn)在的搜索引擎無(wú)法解決這么具體的問(wèn)題，如果身邊有懂 python 的人可能會(huì)瞬間幫你解答，但現(xiàn)在有了 ChatGPT，這種具體的問(wèn)題也能被瞬間解答了，很優(yōu)秀。

對(duì) ChatGPT 的一些感悟

首先聲明，我對(duì) ChatGPT 的原理只是略知一二，技術(shù)細(xì)節(jié)還沒(méi)詳細(xì)調(diào)研。相信詳細(xì)調(diào)研后，感悟上會(huì)少一些驚艷，畢竟我們對(duì)未知的、不了解的領(lǐng)域會(huì)保留敬畏之心。

下面我只談一談我作為一個(gè) chatGPT 用戶，使用上的體驗(yàn)：

1、ChatGPT 成為下一代搜索引擎，毋庸置疑

通過(guò)這次體驗(yàn)，一個(gè)最直接的感受是，我能直截了當(dāng)?shù)貑?wèn)我當(dāng)下遇到問(wèn)題，省去了將問(wèn)題抽象成通用的問(wèn)題的步驟，比如我就想知道 public class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>> 用 python 要怎么寫(xiě)

用 Google 搜索，你不可能直接在搜索框輸入 將下面 java 代碼用 python 實(shí)現(xiàn) public class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>>

如果直接輸入，會(huì)得到

因?yàn)?Google 無(wú)法理解你真正的訴求是什么，只會(huì)根據(jù)問(wèn)題中的關(guān)鍵字檢索出你需要的信息，所以更多的結(jié)果是 Java 實(shí)現(xiàn)的 BinarySearchTree

假如我就是要用 Google 解決這個(gè)問(wèn)題，我可能需要問(wèn)的是：

• Python 中如何使用泛型
• Python 中的 Comparable 具體如何使用？
• 根據(jù)檢索的知識(shí)碎片自己加以理解并組合起來(lái)
• 嘗試寫(xiě)出 Python 代碼
• 解決各種 IDE 中提示的編譯問(wèn)題，遺憾的是，每遇到一個(gè)問(wèn)題，我又要重復(fù)上面的過(guò)程

但對(duì) ChatGPT 來(lái)說(shuō)，他似乎更懂你想要問(wèn)什么，省去了你在用 Google 搜索的 12345 步，大大提升了解決問(wèn)題的效率。

2、上下文關(guān)聯(lián)能力強(qiáng)

順著 ChatGPT 更懂你 的話題說(shuō)，我們遇到的問(wèn)題通常不是一次性就能找到答案的，更多是一個(gè)問(wèn)題鏈，需要一環(huán)扣一環(huán)的解決。ChatGPT 做到了在一個(gè) Chat 中，讓你的所有問(wèn)題關(guān)聯(lián)起來(lái)，好像他幫你抽象出了話題的主題是什么，讓你不需要在問(wèn)每個(gè)問(wèn)題的時(shí)候都把背景交代的非常清楚，這也是一種提效。

3、未來(lái)的可能性

首先，ChatGPT 的回答并不是 100% 正確的，仍需要人去甄別是否是自己想要的答案。但我相信隨著用戶越來(lái)越多，ChatGPT 會(huì)被進(jìn)一步訓(xùn)練，繼續(xù)進(jìn)化，正確率會(huì)持續(xù)上升。

下一代搜索引擎就不多說(shuō)了，微軟已經(jīng)開(kāi)始推出 new bing 了。

另外想說(shuō)的是，ChatGPT 能賦能語(yǔ)音交互，進(jìn)一步提效，由于 ChatGPT 還不涉及圖片視頻領(lǐng)域，并且目前文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音以及語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的技術(shù)已經(jīng)成熟，如果將 ChatGPT 做成語(yǔ)音機(jī)器人，我覺(jué)得成為初代鋼鐵俠中的賈維斯不是問(wèn)題。

再有就是，openAI 的部分模型是開(kāi)放的，垂直業(yè)務(wù)完全可以利用模型的能力，解決當(dāng)下的重復(fù)勞動(dòng)問(wèn)題，例如客服。

整體來(lái)說(shuō)，ChatGPT 的出現(xiàn)讓我們獲取知識(shí)的效率進(jìn)一步提升，后面對(duì)很多行業(yè)都會(huì)有沖擊，反正我是被這東西搞的瑟瑟發(fā)抖了。那么，大家覺(jué)得什么樣的程序員不會(huì)被 chatGPT 取代？

以上就是ChatGPT教你用Python實(shí)現(xiàn)BinarySearchTree詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)BinarySearchTree的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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