前言

至今，ChatGPT 已經(jīng)火了很多輪，我在第一輪的時候注冊了賬號，遺憾的是，沒有徹頭徹尾好好地體驗過一次。最近這一次火爆，ChatGPT 確實出圈了，各行各業(yè)的人們都在曬，趁著周末，我也小試了一把。

這篇文會介紹我使用 ChatGPT 的過程以及使用時的一些感悟，最后淺談下我對 ChatGPT 的一些理解，不喜勿噴哈~

我的問題是：我是一個 Java 程序員，現(xiàn)在想了解 Python，切入點是如何用 Python 實現(xiàn) BinarySearchTree，我想在這個過程中更多的了解 Python 的語法，不注重算法實現(xiàn)。

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

ChatGPT 截圖

我會挑選一些有代表性的內(nèi)容展示給大家，事實上我問了更多的語法細(xì)節(jié)

首先，ChatGPT 直接"意識"到我想知道 python 中的泛型要如何寫，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，這里并沒有算法的實現(xiàn)，是 ChatGPT 知道我問題的重點在語法，不是算法實現(xiàn)？（細(xì)思極恐）

最后有個小瑕疵是，Comparable 需要 import，代碼中沒寫。

我們繼續(xù)看

這里對 Optional 的上下文關(guān)聯(lián)沒有做好，如果還是根據(jù) Optional[BinaryNode[AnyTyple]] 做解釋，會更好。但有一說一，還是清楚的解決了我的問題。

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，以及一些附加的語法（大概耗費了 1.5 小時）

然后，我開始嘗試自己實現(xiàn)方法細(xì)節(jié)，比如 contains 方法，在這個過程中仍會遇到一些小問題

這里可以看到，我的問題沒有主動幫忙斷句，是一段代碼混著我的問題一起問的（因為我不知道怎么換行，一按 enter\command + enter 就直接提問題 - -）

但是，ChatGPT 回答的情況依然令我滿意，我們工作中遇到這種問題可能會卡一會，因為這個問題太具體了，現(xiàn)在的搜索引擎無法解決這么具體的問題，如果身邊有懂 python 的人可能會瞬間幫你解答，但現(xiàn)在有了 ChatGPT，這種具體的問題也能被瞬間解答了，很優(yōu)秀。

對 ChatGPT 的一些感悟

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

下面我只談一談我作為一個 chatGPT 用戶，使用上的體驗：

1、ChatGPT 成為下一代搜索引擎，毋庸置疑

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

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

如果直接輸入，會得到

因為 Google 無法理解你真正的訴求是什么，只會根據(jù)問題中的關(guān)鍵字檢索出你需要的信息，所以更多的結(jié)果是 Java 實現(xiàn)的 BinarySearchTree

假如我就是要用 Google 解決這個問題，我可能需要問的是：

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

但對 ChatGPT 來說，他似乎更懂你想要問什么，省去了你在用 Google 搜索的 12345 步，大大提升了解決問題的效率。

2、上下文關(guān)聯(lián)能力強

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

3、未來的可能性

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越多，ChatGPT 會被進(jìn)一步訓(xùn)練，繼續(xù)進(jìn)化，正確率會持續(xù)上升。

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

另外想說的是，ChatGPT 能賦能語音交互，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)語音以及語音轉(zhuǎn)文字的技術(shù)已經(jīng)成熟，如果將 ChatGPT 做成語音機(jī)器人，我覺得成為初代鋼鐵俠中的賈維斯不是問題。

再有就是，openAI 的部分模型是開放的，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)勞動問題，例如客服。

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

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