AI打LeetCode周賽進(jìn)入前10%！秘訣：自然語言編程

還在自己吭哧吭哧打算法平臺(tái)Leetcode的周賽？為什么不試試神奇的ChatGPT類AI呢！

用AI助手Claude參加第103場周賽，共四道題，均完成了AC，能達(dá)到參與者前10%的成績。

事情的起因是知乎上一位叫蕭雅的用戶嘗試使用AI進(jìn)行編程，但在測試過程中，她發(fā)現(xiàn)直接給出題目讓AI進(jìn)行編程并輸出結(jié)果的方法，效果并不理想。

于是一種大膽的想法誕生了：使用自然語言配合逐步的思路描述，通過與AI的交互來完成編程。

具體操作中，她選擇了Anthropic公司出品的ChatGPT最強(qiáng)競品——Claude這個(gè)AI助手，并選取了Leetcode第103場雙周賽來完成實(shí)驗(yàn)。

整體的解答過程遵循以下幾點(diǎn)要求：

• 全程使用自然語言進(jìn)行描述，通過一次溝通完成輸出，因此下文所有發(fā)給Claude的指令均可以復(fù)現(xiàn)。

• 采用問題描述、解答思路、以及開頭書寫要求作為提問固定格式。

• 編程采用python代碼輸出。

最終測試結(jié)果是，可以認(rèn)為通過自然語言+解答思路發(fā)送給AI進(jìn)行編程是可行的。

以下是測試全過程：

用自然語言讓AI打leetcode周賽

Leetcode第103場周賽題目1如下，k個(gè)元素的最大和：

發(fā)給Claude指令如下：

問題描述如下：
'''
給你一個(gè)下標(biāo)從0開始的整數(shù)數(shù)組 nums 和一個(gè)整數(shù) k 。你需要執(zhí)行以下操作恰好 k 次，最大化你的得分：
1.從 nums 中選擇一個(gè)元素 m 。
2.將選中的元素 m 從數(shù)組中刪除。
3.將新元素 m + 1 添加到數(shù)組中。
4.你的得分增加 m 。
請你返回執(zhí)行以上操作恰好 k 次后的最大得分。
'''
解答思路如下：
'''
由于最大值加一后還是最大值，那么反復(fù)利用最大值即可。
設(shè)數(shù)組的最大值為m，答案就是m+(m+1)+(m+2)+?+(m+k?1)=[(2m+k?1)?k]/2
'''
請用python3書寫，并以下面這行作為開頭。
classSolution:
defmaximizeSum(self,nums:List[int],k:int)->int:

Claude回復(fù)內(nèi)容如下：

這里是python代碼實(shí)現(xiàn):
python
classSolution:
defmaximizeSum(self,nums:List[int],k:int)->int:
m=max(nums)
return(2*m+k-1)*k//2
解答思路:
1.首先找到數(shù)組中的最大值m。
2.然后最大的得分公式為:m+(m+1)+(m+2)+...+(m+k-1)
=(m+(m+k-1))*k/2
=(2*m+k-1)*k/2
3.直接返回計(jì)算結(jié)果。
時(shí)間復(fù)雜度:O(n)。需要遍歷數(shù)組一次得到最大值。
空間復(fù)雜度:O(1)。
這個(gè)解法直接利用了最大值與k的關(guān)系來得到最終結(jié)果,沒有實(shí)際操作數(shù)組。所以時(shí)間和空間復(fù)雜度都比較低。
請 let me know 如果您有任何疑問或需要解釋的地方。我很樂意提供幫助。

代碼提交結(jié)果：

周賽題目2如下，找到兩個(gè)數(shù)組的前綴公共數(shù)組：

發(fā)給Claude指令如下：

問題描述如下：
'''
給你兩個(gè)下標(biāo)從0開始長度為 n 的整數(shù)排列 A 和 B 。
A 和 B 的前綴公共數(shù)組定義為數(shù)組 C ，其中 C[i]是數(shù)組 A 和 B 到下標(biāo)為 i 之前公共元素的數(shù)目。
請你返回 A 和 B 的前綴公共數(shù)組。
如果一個(gè)長度為 n 的數(shù)組包含 1 到 n 的元素恰好一次，我們稱這個(gè)數(shù)組是一個(gè)長度為 n 的排列。
'''
解答思路如下：
'''
1.存儲(chǔ)公共前綴的大小
2.存儲(chǔ)a和b中已經(jīng)匹配過的元素
3.同時(shí)遍歷a和b中的元素
4.將a中的當(dāng)前元素x對應(yīng)的二進(jìn)制位置為1，標(biāo)記為已匹配
5.將b中的當(dāng)前元素y對應(yīng)的二進(jìn)制位置為1，標(biāo)記為已匹配
6.計(jì)算當(dāng)前公共前綴的大小，即p和q的二進(jìn)制數(shù)中1的個(gè)數(shù)
7.返回公共前綴大小的列表
'''
請用python3書寫，并以下面這行作為開頭。
classSolution:
deffindThePrefixCommonArray(self,A:List[int],B:List[int])->List[int]:

Claude回復(fù)內(nèi)容如下：

這里是優(yōu)化后的python代碼實(shí)現(xiàn):
python
classSolution:
deffindThePrefixCommonArray(self,A:List[int],B:List[int])->List[int]:
p,q=0,0
res=[]
foriinrange(min(len(A),len(B))):
p|=1<=1<'1'))
returnres
解答思路:
1.p和q初始化為0,用來記錄A和B數(shù)組中出現(xiàn)過的數(shù)字。
2. 同時(shí)遍歷A和B數(shù)組的元素。
3.通過p|= 1 << A[i]將A[i]位置1。
4.?通過q?|=1<1。
5.p&q得到兩個(gè)數(shù)組公共元素,然后bin(p&q).count('1')計(jì)算1的個(gè)數(shù),得到公共元素個(gè)數(shù)c。
6. 添加c到res。
7.重復(fù)3-6直到A或B數(shù)組遍歷結(jié)束。
8. 返回res。
時(shí)間復(fù)雜度:O(m + n)。需要遍歷兩個(gè)數(shù)組。
空間復(fù)雜度:O(m + n)。需要使用res存儲(chǔ)結(jié)果。
這種方法無需提前記錄每個(gè)數(shù)字在A和B數(shù)組中出現(xiàn)的次數(shù),而是在遍歷的同時(shí)更新p和q,簡潔高效。
請 let me know 如果您有任何疑問或需要解釋的地方。我很樂意提供幫助。

代碼提交結(jié)果：

周賽題目3如下，網(wǎng)格中魚的最大數(shù)目：

發(fā)給Claude指令如下：

問題描述如下：
'''
給你一個(gè)下標(biāo)從0開始大小為 m x n 的二維整數(shù)數(shù)組 grid ，其中下標(biāo)在(r, c)處的整數(shù)表示：
如果grid[r][c]=0，那么它是一塊陸地。
如果grid[r][c]>0，那么它是一塊水域，且包含grid[r][c]條魚。
一位漁夫可以從任意水域格子(r, c)出發(fā)，然后執(zhí)行以下操作任意次：
捕撈格子(r,c)處所有的魚，或者
移動(dòng)到相鄰的水域格子。
請你返回漁夫最優(yōu)策略下，最多可以捕撈多少條魚。如果沒有水域格子，請你返回0。
格子(r, c)相鄰的格子為(r, c + 1)，(r, c - 1)，(r + 1, c)和(r - 1, c)，前提是相鄰格子在網(wǎng)格圖內(nèi)。
'''
解答思路如下：
'''
1.獲取網(wǎng)格的行數(shù)和列數(shù)
2.定義深度優(yōu)先搜索函數(shù)
3.如果下標(biāo)越界或網(wǎng)格中沒有魚，則返回0
4.統(tǒng)計(jì)當(dāng)前點(diǎn)的價(jià)值為s
5.將當(dāng)前點(diǎn)標(biāo)記成訪問過，不需要重置其值
6.四個(gè)方向進(jìn)行深度優(yōu)先搜索
7.將搜索到的魚的價(jià)值累加到s中
8.返回能夠獲得的最大價(jià)值s
9.遍歷所有的格子，計(jì)算其能夠獲得的最大價(jià)值并返回
'''
請用python3書寫，并以下面這行作為開頭，按照思路不要添加任何額外細(xì)節(jié)。
classSolution:
deffindMaxFish(self,grid:List[List[int]])->int:

Claude回復(fù)內(nèi)容如下：

這里是精簡的python代碼實(shí)現(xiàn):
python
classSolution:
deffindMaxFish(self,grid:List[List[int]])->int:
m,n=len(grid),len(grid[0])
defdfs(i,j):
ifnot(0<=imand0<=?jnandgrid[i][j]>0):return0
s=grid[i][j]
grid[i][j]=0
s+=dfs(i+1,j)+dfs(i-1,j)+dfs(i,j+1)+dfs(i,j-1)
returns
res=0
foriinrange(m):
forjinrange(n):
res=max(res,dfs(i,j))
returnres
解答思路:
1.獲取網(wǎng)格的行數(shù)m和列數(shù)n。
2.定義dfs函數(shù)進(jìn)行深度優(yōu)先搜索。
3.如果下標(biāo)越界或網(wǎng)格中沒有魚,則返回0。
4.統(tǒng)計(jì)當(dāng)前點(diǎn)grid[i][j]的魚的數(shù)量s。
5.將grid[i][j]標(biāo)記為已訪問,不需要重置其值。
6.dfs搜索四個(gè)方向,并將搜索到的魚的數(shù)量累加到s。
7.返回s。
8.遍歷所有的格子,通過dfs計(jì)算其能夠獲得的最大價(jià)值,并更新res。
9.返回res。
時(shí)間復(fù)雜度:O(m*n)。需要遍歷整個(gè)網(wǎng)格。
空間復(fù)雜度:O(m*n)。遞歸深度可能達(dá)到m*n。
這是一道典型的深度優(yōu)先搜索問題,需要注意狀態(tài)重置。
通過不重置grid[i][j]的值,避免了狀態(tài)重置,簡化了代碼邏輯。
請 let me know 如果您有任何疑問或需要解釋的地方。我很樂意提供幫助。

代碼提交結(jié)果：

周賽題目4如下，將數(shù)組清空：

發(fā)給Claude指令如下：

問題描述如下：
'''
給你一個(gè)包含若干互不相同整數(shù)的數(shù)組 nums ，你需要執(zhí)行以下操作直到數(shù)組為空：
如果數(shù)組中第一個(gè)元素是當(dāng)前數(shù)組中的最小值，則刪除它。
否則，將第一個(gè)元素移動(dòng)到數(shù)組的末尾。
請你返回需要多少個(gè)操作使 nums 為空。
'''
解答思路如下：
'''
數(shù)組nums的長度為n
創(chuàng)建一個(gè)空的堆列表heap
對nums進(jìn)行i,nums這個(gè)格式的遍歷，再將當(dāng)前元素值和對應(yīng)索引組成后面格式的元組(num, i)加入到堆列表 heap 中，不要對這兩個(gè)格式順序做修改。
將nums中的所有元素及其下標(biāo)加入最小堆heap中
用sortedcontainers里面的SortedList創(chuàng)建空的有序集合pos，用于存儲(chǔ)已經(jīng)刪除的元素的下標(biāo)
res用于存儲(chǔ)清空數(shù)組所需的最少操作數(shù)，初始化為0
哨兵li，上一個(gè)彈出的數(shù)的位置，初始化為-1
獲取堆中的最小值，并計(jì)算清除該元素所需的步數(shù)，重復(fù)直到堆為空
如果 i 在上一個(gè)彈出元素li的后面，對于每個(gè)被彈出的元素，計(jì)算從i到li在pos中的有效元素?cái)?shù)量d，即計(jì)算值在 li的右邊且值小于 i 的元素?cái)?shù)量。再將從當(dāng)前位置到i之間的長度減去d，加入總步數(shù) res 中
如果當(dāng)前元素的位置在上一個(gè)被彈出元素 li 的前面，則計(jì)算從 li 到數(shù)組結(jié)尾的有效元素?cái)?shù)量d，即集合中小于等于i的元素?cái)?shù)量與集合中小于n的元素?cái)?shù)量相加，再減去集合中小于li的元素?cái)?shù)量為有效元素?cái)?shù)量d。再將從當(dāng)前位置 li 到數(shù)組末尾的元素?cái)?shù)量加上i，再減去d，加入總步數(shù)res中
將元素i的下標(biāo)加入已刪除元素的有序集合pos中
更新上一個(gè)彈出的數(shù)位置
返回清空數(shù)組所需的最少操作數(shù)res
'''
請用python3書寫，并以下面這行作為開頭。
classSolution:
defcountOperationsToEmptyArray(self,nums:List[int])->int:

Claude回復(fù)內(nèi)容如下：

這里是python代碼實(shí)現(xiàn):
python
fromsortedcontainersimportSortedList

classSolution:
defcountOperationsToEmptyArray(self,nums:List[int])->int:
n=len(nums)
heap=[]
fori,numinenumerate(nums):
heappush(heap,(num,i))
pos=SortedList()
res=0
li=-1
whileheap:
num,i=heappop(heap)
ifi>li:
d=pos.bisect_left(i)-pos.bisect_right(li)
res+=i-li-d
else:
d=pos.bisect_right(n)-pos.bisect_right(li)+pos.bisect_left(i)
res+=n-li+i-d
pos.add(i)
li=i
returnres
解答思路:
1.數(shù)組 nums 的長度為n。
2.創(chuàng)建一個(gè)空的堆列表heap。
3.對nums進(jìn)行i,nums這個(gè)格式的遍歷,再將當(dāng)前元素值和對應(yīng)索引組成后面格式的元組(num, i)加入到堆列表 heap 中,不要對這兩個(gè)格式順序做修改。
4.用sortedcontainers里面的SortedList創(chuàng)建空的有序集合pos,用于存儲(chǔ)已經(jīng)刪除的元素的下標(biāo)。
5.res用于存儲(chǔ)清空數(shù)組所需的最少操作數(shù),初始化為0。
6.哨兵li,上一個(gè)彈出的數(shù)的位置,初始化為-1。
7.獲取堆中的最小值,并計(jì)算清除該元素所需的步數(shù),重復(fù)直到堆為空。
8.如果i在上一個(gè)彈出元素li的后面,對于每個(gè)被彈出的元素,計(jì)算從i到li在pos中的有效元素?cái)?shù)量d,即計(jì)算值在 li的右邊且值小于 i 的元素?cái)?shù)量。再將從當(dāng)前位置到i之間的長度減去d,加入總步數(shù)res中。
9.如果當(dāng)前元素的位置在上一個(gè)被彈出元素li的前面,則計(jì)算從li到數(shù)組結(jié)尾的有效元素?cái)?shù)量d,即集合中小于等于i的元素?cái)?shù)量與集合中小于n的元素?cái)?shù)量相加,再減去集合中小于li的元素?cái)?shù)量為有效元素?cái)?shù)量d。再將從當(dāng)前位置li到數(shù)組末尾的元素?cái)?shù)量加上i,再減去d,加入總步數(shù)res中。
10.將元素i的下標(biāo)加入已刪除元素的有序集合pos中。
11.更新上一個(gè)彈出的數(shù)位置li = i。
12.返回清空數(shù)組所需的最少操作數(shù)res。
時(shí)間復(fù)雜度:O(nlogn)。需要排序。
空間復(fù)雜度:O(n)。需要堆和集合。
這是一道運(yùn)用堆與有序集合的題目。通過維護(hù)哨兵位置和已刪除元素,得到最優(yōu)解。
請 let me know 如果您有任何疑問或需要解釋的地方。我很樂意提供幫助。

代碼提交結(jié)果：

實(shí)踐后的思考

對于這個(gè)問題最初的想法就來自于在AI助手有了突破之后，嘗試能否通過自然語言編程來代替程序語言編程。

自然語言編程指的是使用我們?nèi)粘ＵZ言來表達(dá)計(jì)算機(jī)程序的概念和算法，而非傳統(tǒng)的程序語言如C++和Python等。

自然語言具有良好的表達(dá)形式，更易于理解和表述，更加親和易懂，人們可以用最自然的語言來表達(dá)自己的思想和創(chuàng)意，而無需陷入復(fù)雜的程序語言語法。

自然語言編程可以讓人們更為容易得表達(dá)自己的需求，并快速實(shí)現(xiàn)理想中的功能。

然而，自然語言編程也存在明顯劣勢。

首先，自然語言表達(dá)是模糊的和不精確的。我們所講的語言中，存在很多概念和意思是相對的和依賴語境的，這些難以在計(jì)算機(jī)程序中得到明確和一致的表達(dá)，這都給程序的理解使用和調(diào)試帶來了很大困難。

其次，自然語言難以表達(dá)計(jì)算機(jī)程序需要的精確和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)母拍?，它自身的?yán)謹(jǐn)性不夠。

程序語言提供了形式化的語法和豐富的數(shù)據(jù)類型來定義程序邏輯，給出程序的統(tǒng)一性標(biāo)準(zhǔn)，有著共同的語言約定和對應(yīng)規(guī)則，這都是自然語言很難達(dá)到的。

最后，要實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間完全自然的語言交互和理解，這需要機(jī)器具備廣泛而深入的知識水平和推理能力，而人工智能能否準(zhǔn)確理解這些，需要標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行評估。目前的自然語言處理技術(shù)能否完全理解人類語言的深層次含義,實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器完全自然的語言交互仍然需要商榷。

通過使用Claude打leetcode周賽，對于如何使用自然語言描述程序多了一點(diǎn)自己的認(rèn)識。

自然語言可以表達(dá)所有的程序語言，具有更寬泛的表達(dá)能力。事實(shí)上，在學(xué)習(xí)和解釋任何一門程序語言時(shí)，所依賴的都是自然語言。

程序語言本質(zhì)上只是人與機(jī)器間的一種中間溝通工具，而其實(shí)這些年它的發(fā)展也在不斷地從機(jī)器可解析的形式向更加貼近人類理解的自然語言靠攏，更偏人類正常溝通的方向靠近。

所以，程序語言并不比自然語言本身擁有更強(qiáng)的表達(dá)能力。相反，自然語言可以承載更豐富、更廣泛的概念，實(shí)現(xiàn)更加抽象和深層次的思維傳達(dá)。

程序語言之所以存在，其目的就在于讓機(jī)器可以理解人類用自然語言表達(dá)的思想和邏輯。因此，程序語言并不是一個(gè)更優(yōu)于自然語言的表現(xiàn)形式。

實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，在書寫自然語言編程描述時(shí)，需要著重考慮到以下幾個(gè)參考點(diǎn)：

• 語言表述：用盡可能精準(zhǔn)自然的語言來進(jìn)行溝通回復(fù)，避免重復(fù)性詞語，盡可能不使用可能/或許這種不確定性的描述。

• 語義理解：過于復(fù)雜或者專業(yè)的表達(dá)會(huì)增加理解難度，需要補(bǔ)充更為清晰易懂的技術(shù)背景，會(huì)得到更好的輸出。

• 交互模式：用更為直接明了的命令形式進(jìn)行表達(dá)，雖然不及聊天形式自然，但更為清晰簡明。

• 規(guī)范結(jié)構(gòu)：需要在表達(dá)方式和交互規(guī)則上增加一定框架，對輸入輸出都會(huì)有更為直觀的展示。

以上這些只是一些想法，自然語言編程背后涉及的知識和技術(shù)遠(yuǎn)不止此。

能超過50%的周賽參與者

用AI編寫程序，為什么不選擇熱度最高的ChatGPT，或其他生成代碼專用AI？就這個(gè)問題背后的原因，量子位詢問了蕭雅本人。

她表示，沒有選擇生成代碼專用AI是因?yàn)橄胗米罡镜哪Ｐ瓦M(jìn)行解答，再考慮到所有輸入是中文+代碼，有10萬token的Claude對中文的理解和處理優(yōu)于ChatGPT等產(chǎn)品。

實(shí)際體驗(yàn)后她得出結(jié)論，通過與AI的交互來完成編程這種方法在某些步驟和環(huán)節(jié)比手寫代碼節(jié)省時(shí)間，尤其是改bug和學(xué)習(xí)新語言的時(shí)間。

“比如說本身對c++非常熟悉，而可能這個(gè)代碼需要python書寫才能更匹配，哪怕對語言不是很了解，但是整體的思路和想法有很大共通的?！彼a(bǔ)充解釋道，“這個(gè)語言做的好的地方，相對的那個(gè)語言應(yīng)該也會(huì)有對應(yīng)的庫，但是可以在不那么精通另一個(gè)語言的情況下依然很好的書寫代碼?！?/p>

雖然能加快變成速度，但新方法還是沒有辦法超過90%-100%的作答者，不過至少能超過50%的周賽參與者。

理由是這種自然語言編程的方法和近些年的編程語言發(fā)展模式很接近，讓語言設(shè)計(jì)都更偏向于人類，而遠(yuǎn)離計(jì)算機(jī)硬件。

此外，這個(gè)方法和人的學(xué)習(xí)過程是一致的，人在學(xué)習(xí)編程語言的時(shí)候都是用自然語言進(jìn)行解釋的，這是最好的描述工具。

她舉例說，團(tuán)隊(duì)合作書寫代碼的時(shí)候，所有代碼的描述也是通過自然語言說清楚再進(jìn)行思維碰撞，這種方法可以很大程度提高工作效率。

最終目標(biāo)肯定是直接給出題目就可以讓AI進(jìn)行解答，現(xiàn)在是做不到這點(diǎn)的，這種方法只是AI書寫代碼的其中一步。