开发工具|面试算法题不会刷？这个内置AI的刷题网站适合你

在程序员的成长路径中，无论是在学校时参加各种算法比赛（例如蓝桥杯），还是工作时为了通过技术面试，刷算法题目已成为不可或缺的一部分。

然而，对于算法题目的选择、学习效率以及答案解析，如何选择一个合适的做题网站就显得尤为重要。我之前曾经有刷算法的需求，在刷题的过程中主要遇到了以下两个问题：

题量庞大，选择困难：如今市面上的刷题平台数量众多，让许多开发者感到迷茫。初学者常常不知道从哪开始，容易在选择题目时浪费大量时间
学习孤立，缺乏反馈：开发者在解题时若卡住，往往只能依赖搜索引擎查找解答，效率低且容易受到碎片化信息干扰。

所以，找一个题库合理、刷题和题目答案深度解析集合的平台，就成了刷题人的首要目标。最近在研究marscode AI编程助手的时候，无意中发现MarsCode居然也开放了刷题平台。

Marscode 刷题平台

MarsCode刷题平台针对当前刷题难点提供了许多创新功能。它不仅优化了算法学习流程，还通过丰富的UI功能设计，并集成了AI代码助提供解析能力，让刷题变得更加高效。

题目列表

Marscode 刷题平台的页面主要分为四个部分：算法题目列表、题目内容、代码编辑区以及marscode AI助手区。在算法题目列表可以看到，目前一共601道题目，其中包括数据结构（如链表、二叉树、图等）和算法类型（如动态规划、回溯、贪心等）。

用户可以根据自身的需求，选择不同难度的题目。

在线运行与多语言支持

Marscode刷题平台支持Python、Java、C++、JavaScript等多种主流编程语言。

MarsCode内置了强大的在线代码编辑与运行环境，能够输出是否达到预期。

如图，在写完算法逻辑之后，根据题干中给的测试用例数据，点击运行。如果输出达不到预期，我们可以使用debug，对每一步代码进行问题排查。

用户无需进行复杂的环境配置，即可直接编写代码并实时查看结果。运行环境提供了详细的错误提示与性能反馈，帮助用户快速定位问题并优化代码。这种即时反馈机制极大提高了刷题效率，尤其适合碎片化时间学习的用户。

内置AI代码助手

众所周知，算法题真的很烧脑，以前我做算法题遇到不会的，就打开搜索引擎去查找答案，需要搜索好久才能找到一个既有答案又有解析的博客，研究老半天然后再切换到做题平台，在这一过程中就浪费了很多时间，有时候切回来都忘了之前的思路是什么了。

在marscode 做题平台了内置了AI助手，当我们做题没有思路时，就可以让AI助手给我们一些思路提示。

当我们实在做不出来的时候，我们就可以使用代码提示的功能，这时候AI助手就会给我们输出算法代码，每道题目都配备了详细的题解与多种解法。

在我们写完代码之后，如果觉得代码拿捏不准的话，可以使用检查编辑区代码的功能，AI助手就会自动检查编辑区的代码，并给出修改建议。

解题完成后，我查看了官方题解和其他用户的解法，对比发现自己的代码在时间复杂度上还有改进空间。通过参考优化策略，进一步提升了代码质量。

动态规划 - 背包算法

当初在参加蓝桥杯的时候，动态规划的背包算法给我的印象还是非常深刻的，当时还搜集了好久的学习资料。现在就看在marscode平台去深度学习背包算法。

在marscode 刷题平台找到背包算法相关的题目：

问题描述

一个旅行者外出旅行时需要将 n 件物品装入背包，背包的总容量为 m。每个物品都有一个重量和一个价值。你需要根据这些物品的重量和价值，决定如何选择物品放入背包，使得在不超过总容量的情况下，背包中物品的总价值最大。
给定两个整数数组 weights 和 values，其中 weights[i] 表示第 i 个物品的重量，values[i] 表示第 i 个物品的价值。你需要输出在满足背包总容量为 m 的情况下，背包中物品的最大总价值

解题

根据题目，我使用python实现了背包算法。


python
 代码解读
复制代码
def solution(n: int, weights: list, values: list, m: int) -> int:
    n = len(weights)  # 物品数量

    # 创建一个二维数组 dp，dp[i][j] 表示前 i 件物品在容量为 j 的情况下的最大总价值
    dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]

    # 动态规划填表
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(m + 1):
            if weights[i - 1] > j:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]  # 当前物品重量大于容量，不能放入
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i - 1]] + values[i - 1])

    return dp[n][m]  # 返回最大总价值

if __name__ == '__main__':
    print(solution(n = 3, weights = [2, 1, 3], values = [4, 2, 3], m = 3) == 6)
    print(solution(n = 4, weights = [1, 2, 3, 2], values = [10, 20, 30, 40], m = 5) == 70)
    print(solution(n = 2, weights = [1, 4], values = [5, 10], m = 4) == 10)

运行结果为True：

解题思路及改进

为了印证自己的解题思路是否正确，我使用AI助手提供背包算法的解题思路：

并且使用AI助手对我的代码进行了检查，并指出了我代码中潜在的问题，并给除了改进建议和代码。

总结与展望

使用了一圈下来，AI的优势一览无遗。在当前刷题工具琳琅满目的环境中，marscode凭借其AI智能化、互动性和易用性脱颖而出。无论你是刚入门的算法初学者，还是想要精进技能的资深开发者，marscode都能为你提供一站式的刷题体验。