近年来，深度学习和神经语言模型作为进步开发人员生产力的伎俩， 尤其是2022年11月30日，ChatGPT这一景象级热点得出横空出世，在寰球范畴内造成了热烈的探讨，其中对于自动化代码生成和其它软件工程方面受到了极大的关注。

软件开发过程涵盖了各种代码生成工作，包含代码主动生成、代码翻译和程序交融。受到预训练神经语言模型在不同自然语言解决（NLP）工作中的杰出体现的启发，这些预训练技术最近曾经被利用于大规模代码语料库中，用以自动化代码生成工作。

只管预训练代码生成模型获得了很大停顿，它们仍受自然语言解决的自监督掩码语言建模（MLM）的影响，往往难以确保所生成代码的语法和性能的正确性。之前的钻研曾经表明，这些模型生成的代码中高达70%可能是无奈编译的。早前有钻研表明， ChatGPT在 对 517 个 Stack Overflow 网站上的问题的答复中 52% 的答复是谬误的，77% 是简短的。

那么代码生成，除了ChatGPT，开发人员是否还有其余抉择？为了解决开发人员对高质量代码的需要，本文将以国产的函数AI生成器FuncGPT（慧函数）为例，通过“冒泡排序算法”为大家展现一个秒级生“拿来即用”代码的诞生，以帮忙开发人员进步开发效率。

以下是通过FuncGPT（慧函数）生成的“冒泡排序算法”示例：

package com.feisuanyz.function;import com.feisuanyz.flow.core.cmpt.annotation.function.MethodDesc;import com.feisuanyz.flow.core.cmpt.annotation.function.ParamDesc;public class BubbleSort {    @MethodDesc(desc = "应用冒泡排序算法对给定的整数数组进行排序",params = {@ParamDesc(name = "nums", desc = "给定的整数数组"),})public static int[] bubbleSort(int[] nums) {        if (nums == null) { // 查看数组是否为null            throw new IllegalArgumentException("Array cannot be null"); // 抛出异样，数组不能为空        }        int n = nums.length;        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {                if (nums[j] > nums[j + 1]) { // 如果前一个元素大于后一个元素，则替换两个元素的地位                    int temp = nums[j];                    nums[j] = nums[j + 1];                    nums[j + 1] = temp;                }            }        }        return nums; // 返回排序后的数组    }}

代码的品质如何？咱们将从代码组织、正文、异样解决、算法实现四个方面进行剖析，不难发现：

  1. 代码组织：代码应用了package和import语句来组织和治理其依赖。它定义了一个名为BubbleSort的类，该类中蕴含一个静态方法bubbleSort，这个办法可能对一个整数数组进行冒泡排序。这种组织形式是清晰和有条理的。
  2. 正文：代码应用了@MethodDesc和@ParamDesc注解来形容办法和参数，进步了代码的可读性和可了解性。特地是对于不相熟这个我的项目或代码库的人来说，这些正文可能帮忙他们疾速了解这个办法的作用和参数的用处。
  3. 异样解决：办法开始时查看了输出数组是否为null，如果为null则抛出一个IllegalArgumentException异样，防止了可能的空指针异样。
  4. 排序算法实现：应用了冒泡排序算法对输出的整数数组进行排序并且思考到冒泡排序的工夫复杂度，这个算法的实现绝对高效。

综上，仅需几秒FuncGPT（慧函数）就可能为基于你的需要生成品质高，拿来即用的函数。目前FuncGPT（慧函数）收费应用中，欢送下载体验！http://c.suo.nz/aLuuV