ChatGPT怎么用Python实现BinarySearchTree

本篇内容介绍了“ChatGPT怎么用Python实现BinarySearchTree”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

ChatGPT 截图

我会挑选一些有代表性的内容展示给大家，事实上我问了更多的语法细节

首先，ChatGPT 直接"意识"到我想知道 python 中的泛型要如何写，并给出了相应的解释。

然后，代码上，ChatGPT 不仅给出了 BinarySearchTree 的定义，还附加了 insert 等一些操作方法，注意，这里并没有算法的实现，是 ChatGPT 知道我问题的重点在语法，不是算法实现？（细思极恐）

最后有个小瑕疵是，Comparable 需要 import，代码中没写。

我们继续看

这里对 Optional 的上下文关联没有做好，如果还是根据 Optional[BinaryNode[AnyTyple]] 做解释，会更好。但有一说一，还是清楚的解决了我的问题。

至此，我迅速了解了 python 的 Class 如何定义，泛型如何定义，Comparable 怎么用，以及一些附加的语法（大概耗费了 1.5 小时）

然后，我开始尝试自己实现方法细节，比如 contains 方法，在这个过程中仍会遇到一些小问题

这里可以看到，我的问题没有主动帮忙断句，是一段代码混着我的问题一起问的（因为我不知道怎么换行，一按 enter\command + enter 就直接提问题 - -）

但是，ChatGPT 回答的情况依然令我满意，我们工作中遇到这种问题可能会卡一会，因为这个问题太具体了，现在的搜索引擎无法解决这么具体的问题，如果身边有懂 python 的人可能会瞬间帮你解答，但现在有了 ChatGPT，这种具体的问题也能被瞬间解答了，很优秀。

1、ChatGPT 成为下一代搜索引擎，毋庸置疑

通过这次体验，一个最直接的感受是，我能直截了当地问我当下遇到问题，省去了将问题抽象成通用的问题的步骤，比如我就想知道 public class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>> 用 python 要怎么写

用 Google 搜索，你不可能直接在搜索框输入 将下面 java 代码用 python 实现 public class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>>

如果直接输入，会得到

因为 Google 无法理解你真正的诉求是什么，只会根据问题中的关键字检索出你需要的信息，所以更多的结果是 Java 实现的 BinarySearchTree

假如我就是要用 Google 解决这个问题，我可能需要问的是：

• Python 中如何使用泛型

• Python 中的 Comparable 具体如何使用？

• 根据检索的知识碎片自己加以理解并组合起来

• 尝试写出 Python 代码

• 解决各种 IDE 中提示的编译问题，遗憾的是，每遇到一个问题，我又要重复上面的过程

但对 ChatGPT 来说，他似乎更懂你想要问什么，省去了你在用 Google 搜索的 12345 步，大大提升了解决问题的效率。

2、上下文关联能力强

顺着 ChatGPT 更懂你 的话题说，我们遇到的问题通常不是一次性就能找到答案的，更多是一个问题链，需要一环扣一环的解决。ChatGPT 做到了在一个 Chat 中，让你的所有问题关联起来，好像他帮你抽象出了话题的主题是什么，让你不需要在问每个问题的时候都把背景交代的非常清楚，这也是一种提效。

3、未来的可能性

首先，ChatGPT 的回答并不是 100% 正确的，仍需要人去甄别是否是自己想要的答案。但我相信随着用户越来越多，ChatGPT 会被进一步训练，继续进化，正确率会持续上升。

下一代搜索引擎就不多说了，微软已经开始推出 new bing 了。

另外想说的是，ChatGPT 能赋能语音交互，进一步提效，由于 ChatGPT 还不涉及图片视频领域，并且目前文字转语音以及语音转文字的技术已经成熟，如果将 ChatGPT 做成语音机器人，我觉得成为初代钢铁侠中的贾维斯不是问题。

再有就是，openAI 的部分模型是开放的，垂直业务完全可以利用模型的能力，解决当下的重复劳动问题，例如客服。

整体来说，ChatGPT 的出现让我们获取知识的效率进一步提升，后面对很多行业都会有冲击，反正我是被这东西搞的瑟瑟发抖了。那么，大家觉得什么样的程序员不会被 chatGPT 取代？

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