隋唐演义

隋唐演义

使用ChatGPT学习算法:给定n元素序列,如何生成所有含m个元素的组合?

双十一 0

手机淘宝搜:天降红包55 5月20日开始,每天领红包。
京示搜:天降红包369,5月28日开始


最开始问题:给定一个n个元素的数组/序列,找出所有m个元素组合成的集合(m<=n)

很明显,这是一个经典的组合数学问题,我们知道组合的数量为C(m,n)=n!/(m!(n-m)!),但现在我们需要的是所有可能的组合集合,于是我去问ChatGPT如何在kotlin上实现,它给出了以下代码:

第一眼,这个算法给的有模有样的,但细看的话似乎有个很明显的问题:算法通过kotlin协程的yield函数提交sequence生成的元素,而算法中提交的是目标序列的索引列表作为一个组合,那么理应在每次列表发生修改后就做一次提交,但这里的提交只发生在while循环开头,这似乎不太对?

我于是询问这个算法的来头,chatgpt是这么解释的:

问:你给出的combination算法比较复杂且难以理解,是否有相关的算法参考?

答:是的,有一种常用的算法叫做 "Lexicographic Order" 或者 "Lexicographical Order",它可以用来生成组合、排列和子集等。该算法比较简单,容易理解和实现。

该算法的基本思想是,将组合中元素的索引按字典序排序,从最小的组合开始,每次生成下一个组合,直到生成最大的组合为止。

具体实现过程如下:

  1. 初始化组合中的索引数组 ,使得 表示第 个元素在序列中的索引。

  2. 生成第一个组合,即 数组中前 个元素组成的序列。

  3. 不断生成下一个组合,直到生成最后一个组合。下一个组合的生成过程如下:

    • 从右向左遍历 数组,找到第一个满足 的元素,将其索引加一,并将其右侧元素的索引设为该元素的索引加一,以确保组合中元素的索引按字典序递增。

    • 如果无法找到符合条件的元素,则已经生成了最后一个组合,退出循环。

emm这次chatgpt确实没有瞎编了,网上一搜真有这么一个知识,也就是”字典序“。但从维基上看字典序是个数学知识而且还是没学过的那种……于是我去问第一个提出该算法的文章/作者,以下是Chat GPT的回答:

该算法最早由 D. E. Knuth 在其经典著作《The Art of Computer Programming》中提出,具体来说是第四卷中的 7.2.1.3 节 "Generating All Combinations" 中描述的。

好的再去搜,居然还对上了,确实有这本书,也确实有”Generating All Combination“这一章,也真的是7.2.1.3小节,看来在经典文献检索方面ChatGPT表现还是相当不错的。

然后就没有然后了,原文表述比这还要复杂,涉及到了一堆更奇怪的表示方式,比如二进制表示法表示选取的元素。

最后我终于理清这东西是个什么思路,其实有点像时钟的运转方式,假设在有八个元素的序列中找出所有四个元素的组合,那么算法先初始化一个数组为[0,1,2,3],其中每个元素表示的是到序列的索引值,接着末位自增到[0,1,2,7],由于再自增下去要超出序列允许索引范围,所以改成末位的前一位自增1,且末位比重置为比前一位大1,也就是[0,1,3,4],然后末位继续自增到7。按照这种”变形的时钟规则“逐步遍历的过程便是遍历了所有可能索引组合。因此开头的算法是正确的,while循环所作的就是进行一次”时钟运转“,yield函数也秩序在while开头提交调用一次。

最后放ChatGPT对我所描述的”变形的时钟规则“的回应(虽然总觉得有种gpt在拍马屁的意味==||:

是的,您的理解很接近。这个算法的实现基于一个“时钟规则”的思想,其中数组的元素类似于时钟的刻度。首先,我们将最高位的刻度(即)初始化为,然后考虑生成其他刻度的可能性。

对于的每个,我们可以在当前的刻度和下一个刻度之间进行选择。我们从上一个刻度开始,向前推进到,并记录生成的每个中间值。然后,我们按照该顺序遍历中间值,并使用它们来生成下一个刻度。由于我们从上一个刻度向前推进,因此我们保证不会生成重复的组合。

最后,我们按照刻度的顺序遍历生成的组合,并将其作为函数的输出。因为我们使用yield关键字在生成组合时暂停执行,所以我们可以实现延迟计算并避免在不必要的情况下生成所有组合。



ChatGPT的优缺点 chatgpt4.0 发布

chatgpt,chatgpt是什么意思,chatgpt官网,chatgpt怎么下载

ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术,它可以用于生成文本、机器翻译、问答系统等多种应用。ChatGPT利用了大规模预训练模型,通过对大量语料进行学习,可以生成高质量的自然语言文本,从而实现人机交互和自然语言处理等应用。

II. ChatGPT-3.5 和 【【微信】】.0 简介

ChatGPT-3.5是OpenAI在2020年发布的模型,是对ChatGPT-3模型的优化升级版,它的模型规模为1750亿个参数,拥有2048个并行处理单元和96个Transformer模块。而【【微信】】.0是OpenAI在2021年发布的模型,是对ChatGPT-3.5模型的进一步升级,模型规模达到了6000亿个参数,拥有了更多的并行处理单元和更多的Transformer模块。

III. ChatGPT-3.5 和 【【微信】】.0 的主要区别:

模型规模:【【微信】】.0比ChatGPT-3.5更大。【【微信】】.0拥有更多的参数和更深的神经网络,可以更好地处理复杂的语言模式。

训练数据:【【微信】】.0使用的数据比ChatGPT-3.5更多。OpenAI公司从互联网上收集了更多的语料库来训练【【微信】】.0,从而提高了模型的准确性和生成效果。

训练时间:【【微信】】.0的训练时间比ChatGPT-3.5更长。为了训练更大的模型,OpenAI公司需要更长时间的训练和优化。

生成效果:【【微信】】.0的生成效果比ChatGPT-3.5更优秀。【【微信】】.0可以更准确地理解自然语言,生成的文本也更加自然流畅。

IV. 【【微信】】.0 的优势和应用

【【微信】】.0 在自然语言处理领域有着广泛的应用。除了能够进行对话生成,还能够用于文本分类、摘要生成、机器翻译、情感分析等任务。这些应用中,最为重要的就是对话生成。

对话生成方面,【【微信】】.0 在生成效果上相比于 ChatGPT-3.5 有了很大的提升,它能够生成更加自然、流畅、富有感染力的语句,从而更好地满足人们对智能对话系统的需求。

此外,【【微信】】.0 在语音识别和问答系统方面的应用也备受瞩目。对于语音识别,【【微信】】.0 可以利用其强大的语言模型和大量的训练数据,实现更准确、更自然的语音识别;对于问答系统,【【微信】】.0 可以通过基于知识库的方法,实现更智能、更精准的问答。

相较于 ChatGPT-3.5,【【微信】】.0 在应用方面的优势主要体现在以下几个方面:

生成效果更加自然:【【微信】】.0 的生成效果相比于 ChatGPT-3.5 更加自然、流畅,更符合人类语言的表达方式,从而可以更好地满足人们的需求。

训练数据更加丰富:【【微信】】.0 使用的数据比 ChatGPT-3.5 更多,从而可以获得更加全面、准确的语言知识,进而提升对话生成的质量。

模型规模更大:【【微信】】.0 拥有比 ChatGPT-3.5 更多的参数,可以处理更复杂的任务和更长的对话,从而更好地满足人们的需求。

V. 【【微信】】.0 的未来前景

对话式AI:ChatGPT 4.0能够更自然、智能和人性化地与用户交流。它能够理解语境和语言细微差别,提供更个性化的回答和建议。

虚拟助手:ChatGPT 4.0可以在各种场景中充当虚拟助手,包括客户服务、医疗保健和教育等。它可以自主回答问题、提供建议、安排约会等任务。

内容创作:ChatGPT 4.0可以帮助自动化内容创作,包括写作文章、社交媒体帖子甚至书籍。它可以减少内容创作所需的时间和精力,同时提高质量和相关性。

语言翻译:ChatGPT 4.0可以提供实时翻译服务,帮助消除语言障碍。它可以帮助沟通使用不同语言的人,为协作和交流开启新的机会。

研究和分析:ChatGPT 4.0可以帮助研究人员和分析师处理大量的数据和信息。它可以帮助识别难以发现的模式、趋势和见解,推动各个领域的进展。

总之,ChatGPT 4.0具有广泛的应用和潜力,可以为各行各业带来巨大的改变和提升。它可以提供更自然、智能和人性化的交互体验,帮助人们更有效地理解和处理复杂的信息和数据,推动技术和社会的发展

举报/反馈