在当今的软件开发领域，AI代码生成器正变得越来越受欢迎。它们为我们提供了快速，高效，高质量的代码生成能力，尤其在需要大量重复性工作的场景下。然而，不同的AI代码生成器由于其设计和训练数据的不同，其生成代码的质量和效率可能会有所不同。
在刚刚过去的1024全球开发者节上，科大讯飞发布了讯飞星火大模型V3.0，董事长刘庆峰表示讯飞星火3.0七大能力持续提升，整体超越ChatGPT，明年上半年对标GPT-4。而跟ChatGPT名字非常相近的FuncGPT没有大厂光环，但是因为搭载的主体是新全栈式全自动的软件开发工具SoFlu软件机器人，号称专注AI生成Java函数，够垂够专也在业内引起不小的关注。
今天就以开发中常见的快速排序这个需求为例，测试一下这两者之间的能力。
// 类名：QuickSort
// 函数名：quickSort
// 函数功能：使用快速排序算法对数组进行排序
// POM依赖包：无
public class QuickSort {
/**
* 使用快速排序算法对数组进行排序
* @param arr 待排序的数组
*/
public static void quickSort(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length <= 1) {
return;
}
sort(arr, 0, arr.length - 1);
}
/**
* 快速排序的递归实现
* @param arr 待排序的数组
* @param low 左边界
* @param high 右边界
*/
private static void sort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivot = partition(arr, low, high); // 获取基准值的索引
sort(arr, low, pivot - 1); // 对基准值左侧的子数组进行排序
sort(arr, pivot + 1, high); // 对基准值右侧的子数组进行排序
}
}
/**
* 快速排序的分区实现
* @param arr 待排序的数组
* @param low 左边界
* @param high 右边界
* @return 选择的基准值的索引
*/
private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[low]; // 选择第一个元素作为基准值
int i = low + 1;
int j = high;
while (i <= j) {
while (i <= j && arr[i] <= pivot) {
i++;
}
while (i <= j && arr[j] > pivot) {
j--;
}
if (i < j) {
swap(arr, i, j);
}
}
swap(arr, low, j); // 将基准值放到正确的位置上
return j;
}
/**
* 交换数组中两个位置的元素
* @param arr 数组
* @param i 位置1
* @param j 位置2
*/
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{9, 5, 1, 8, 3, 7, 4, 2, 6};
quickSort(arr);
for (int num : arr) {
System.out.print(num + " ");
}
}
}
// 函数示例
// 使用快速排序算法对数组进行排序示例
// 入参：arr，待排序的数组
// 出参：无，直接对输入的数组进行排序
// 调用示例：
// int[] arr = new int[]{9, 5, 1, 8, 3, 7, 4, 2, 6};
// QuickSort.quickSort(arr);
// 输出结果：例如，对数组[9, 5, 1, 8, 3, 7, 4, 2, 6]进行排序
// 排序后的数组为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
// 则输出结果为：1 2 3 4 5 6 7 8 9
以上代码示例是由FuncGPT生成，通过分析不难发现：
1、代码清晰度：代码结构清晰，每个函数和变量的命名明确，易于阅读和理解。注释也很到位，对于每个函数的功能都进行了说明，这有助于读者理解代码的功能和实现方式。
2、排序算法实现：代码实现了快速排序的核心逻辑，包括选择基准元素、划分数组、递归排序等步骤。该实现是正确的，并且能够有效地对数组进行排序。
3、性能：快速排序是一种高效的排序算法，具有平均时间复杂度为O(n log n)。以上代码在这方面表现良好。
4、可读性：代码的可读性非常好。每个函数的功能都很明确，而且变量名和注释都有助于理解代码。此外，代码的缩进也很一致，这使得代码更易于阅读。
5、完整性：代码包含了一个完整的main函数，用于测试快速排序算法的实现。此外，该代码还包含了一些辅助函数，例如swap函数，用于交换数组中的两个元素。总体来说，代码相对完整且可用。
总的来说，以上代码是一个优秀的快速排序实现，具有高清晰度、可读性强、性能好等优点。
public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {10, 7, 8, 9, 1, 5};
int n = arr.length;
quickSort(arr, 0, n - 1);
System.out.println("排序后的数组：");
for (int i = 0; i < n; ++i) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
}
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pi = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pi - 1);
quickSort(arr, pi + 1, high);
}
}
public static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[high];
int i = (low - 1);
for (int j = low; j <= high - 1; j++) {
if (arr[j] < pivot) {
i++;
swap(arr, i, j);
}
}
swap(arr, i + 1, high);
return (i + 1);
}
public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
以上代码示例是由讯飞星火大模型生成，我们同样从代码清晰度、排序算法实现、性能、可读性、完整性进行分析：
1、代码清晰度：代码结构清晰，每个函数的功能明确，易于理解。在quickSort函数中，通过递归调用自身来对数组进行分治排序，逻辑清楚。partition函数用于将数组划分为两部分，并返回枢轴的位置，实现方式直观。swap函数用于交换数组中的两个元素，实现简单。
2、排序算法实现：这是标准的快速排序实现，通过分区-递归的方式对数组进行排序。但在partition函数中，枢轴的选择是取自数组的最后一个元素。虽然这在实际应用中是可行的，但可能不是最优的选择。可以考虑使用随机选择的枢轴，或者使用“三数取中法”来选择枢轴，以提高算法的稳定性。
3、性能：快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(log n)。但在最坏的情况下（当输入数组已经排序或逆序时），快速排序的时间复杂度会退化到O(n^2)。这是因为在最坏的情况下，快速排序的递归深度可能会达到n。但这是理论上的情况，在实际应用中，可以通过随机选择枢轴或者使用“三数取中法”来选择枢轴来避免这种情况。
4、可读性：代码的命名规范，注释充足，结构清晰，可读性很好。对于不熟悉Java的人来说，也能通过阅读代码了解快速排序的基本原理。
5、完整性：代码完整，包括了一个用于排序的主函数和一个用于交换的辅助函数。虽然可以考虑增加一些错误处理的代码（例如，处理空数组或单元素数组的情况），但在这个简单的示例中，这并不是必要的。
但是需要留意的是，这段代码没有处理可能的异常情况，例如输入数组为空或者只有一个元素。此外，对于大型数据集，这段代码可能会因为栈溢出而失败。因为快速排序算法在某些情况下可能会产生深度为O(n)的递归调用栈。此外，虽然这段代码实现了快速排序的基本功能，但代码略显冗长。例如，swap函数可以与quickSort函数合并，减少函数调用的开销。
总的来说，这段代码是一个正确、可读性好但效率一般、扩展性差、略显冗长的快速排序实现，可以考虑改进枢轴的选择策略以提高算法的稳定性。
综上，FuncGPT和讯飞星火都是优秀的AI代码生成器，它们在代码清晰度、准确性、可读性等方面都表现出色。在选择AI代码生成器时，开发者可根据实际需求进行权衡。如果你需要一个通用的、能够处理各种任务的AI代码生成器，讯飞星火可能是一个不错的选择。然而，如果你需要一个针对特定领域或特定任务进行优化的AI代码生成器，FuncGPT可能更适合你的需求。
