学算法认准 labuladong
后台回复课程查看精品课
点击卡片可搜索文章👇
在线学习网站：
https://labuladong.github.io/algo/
老读者都知道，以前我的算法教程主要使用 Java 语言。但是现在有了 chatGPT 的帮助，《labuladong 的刷题全家桶》已经全面支持了 Java/C++/Python/Golang/JavaScript 等所有所有主流编程语言，能尽可能照顾到更多读者的需求。
具体来说，网站、Chrome 刷题插件、vscode 刷题插件、Jetbrain 刷题插件全部支持了多语言切换的 tab。废话不多说，直接上图：
网站每篇文章中比较重要的代码片段块都支持了多语言 tab：
Chrome 插件中所有题目的解法代码都支持了多语言 tab：
vscode 插件中所有题目的解法代码都支持了多语言 tab：
Jetbrain 插件中所有题目的解法代码都支持了多语言 tab：
需要注意的是，我的目的是为了让更多不熟悉 Java 语言的读者也能看懂我的代码，所以我让 chatGPT 转换代码的要求并不是写出效率最高的解法代码，而是完全按照我写的代码转换成其他语言，并保留所有注释。
只有这样，其他语言的解法才能和我的文章/思路完全对应，才能让其他语言的读者更好地学习我的文章。
PS：点击超链接即可查看《labuladong 的刷题全家桶》的下载安装手册。
chatGPT 转换的代码准确吗？
先说结论，我觉得 chatGPT 转换代码的准确度还是不错的的。
先说下我使用的模型，我让 chatGPT 翻译代码的时间点是 chatGPT 刚在国内火起来的时候，openAI 的 chat API 还没有开放，所以使用的模型应该是最早的 GPT-3.5。
我的刷题插件中总共集成了 700 多道题目的思路解析和解法代码，主要是 Java 语言。现在又增加了 4 种新语言，所以相当于 chatGPT 总共写了 2800 多道题目的解法代码。
在这 2800 段解法代码中，最终有大概 250 个解法代码无法提交通过力扣的所有测试用例，所以这么算下来 chatGPT 转换代码的准确度在 90% 以上。
对于那些出错的代码，我已经手动修复了一些，当然还会有一些我没有发现的错误。如果你希望提交和修复错误的解法，可以参照这个 issue 链接给出的步骤进行修正：
https://github.com/labuladong/fucking-algorithm/issues/1113
其他细节更新
1️⃣ 网站支持了多种不同颜色的提示框，强调关键信息避免读者漏读：
2️⃣ 网站的每篇文章都按照 tag 分类聚合，点击 tag 可以查看该 tag 下的所有文章：
3️⃣ PDF 和网站的所有文章末尾都添加「相关文章」和「相关题目」，每道题目都同时有中文力扣和 LeetCode 的链接：
如果你安装了 Chrome 插件，点击题目的链接即可跳转并自动展开解题思路，查看多语言解法代码。
最后，第 18 期刷题打卡挑战明天就开始了，今天最后一天报名，扫码即可了解详情：
————————————
本文就讲到这里，后台回复「目录」可查看精选文章目录，回复「PDF」可下载最新的刷题全家桶。扫码打开我的店铺查看更多高质量课程：
