演演算法題學習鏈路簡要分析與面向 ChatGPT 程式設計
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未經訓練，不屬於任何真實人物
大家好，我是小彭。
2023 開年以來，全球媒體最火爆的熱點莫過於一個生成式 AI 聊天機器人 —— ChatGPT，我們都被大量的資訊刷屏了。在這些資訊中，你或許看過這樣一則新聞 《ChatGPT Passes Google Coding Interview for Level 3 Engineer With $183K Salary》，它說 ChatGPT 通過了谷歌工程師面試，則這個職位的年薪有 18.3 萬美元。
讓會不會讓一些小夥伴產生焦慮的想法？
谷歌面試是會考演演算法的，ChatGPT 已經具備這麼強的演演算法能力了嗎？如果答案是肯定的，那麼我們藉助 ChatGPT 的力量幫助提高演演算法能力，是不是可行的想法。
試想一下：我們要學習一個演演算法或者新知識新領域，直接將問題拋給 AI，讓 AI 直接傳道授業解惑，直接向你總結出全社會沉澱下來的最有價值的經驗、方法論、內容或觀點，你甚至都不需要去上學、找資料、看書。遇到不理解的地方可以繼續向 AI 追問，AI 還會非常有耐心的幫你解釋……
未來，固然需要想象。
現實，ChatGPT 能做到嗎？
正好，最近有群友讓我寫一篇演演算法的入門文章，藉此機會，就讓我們來學習如何使用 ChatGPT 輔助演演算法學習：
在接下來的幾篇文章中，小彭將繼續為你介紹 AI 技術的使用攻略以及實踐感悟。
如果你對 ChatGPT 還不夠熟悉，希望我能夠為你提供一些指引。
讓我們開始吧！
今天文章比較長，寫個簡單的大綱：
1、LeetCode 演演算法題學習鏈路簡要分析
2、ChatGPT 助手從入門到放棄
2.1 ChatGPT 的能力和限制
2.2 ChatGPT 的使用原則
3、面向 ChatGPT 程式設計的正確開啟方式
4、總結
1. LeetCode 演演算法題學習鏈路簡要分析
首先，請你思考：完整地學習一道演演算法題包含哪些步驟或動作：
- 步驟一：複製程式碼