Промт для решения программных задач с объяснением и оптимизацией

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для программистов, студентов и всех, кто изучает или решает задачи по программированию. Он помогает получать чёткие, структурированные и оптимальные ответы от нейросети, одновременно объясняя логику решения и указывая актуальную временную сложность. Такой подход облегчает понимание алгоритмов и повышает эффективность обучения или работы.

Работает промт просто: пользователь формулирует вопрос по программированию, а нейросеть отвечает как чемпион ACM — с ясными рассуждениями и оптимальными решениями. Это помогает не просто получить ответ, но и понять, почему именно такое решение лучше.

Готовый промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Для лучшего результата задавайте конкретные вопросы, формулируйте задачу ясно и полно. Чем точнее описание, тем понятнее и полезнее будет ответ.

• Обязательно указывайте язык программирования, если хотите конкретный пример.
• Просите разбираться с разными уровнями сложности — от простых задач до продвинутых.
• Обращайте внимание на объяснения – они позволяют учиться и проверять логику решения.
• Иногда возможны варианты решений с разной эффективностью, нейросеть покажет оптимальный, но учитывайте, что в отдельных случаях могут быть альтернативы.

Промт лучше использовать в интерактивном режиме, чтобы можно было задавать уточняющие вопросы и получать разъяснения. Не всегда нейросеть идеально понимает контекст, поэтому проверяйте сложные решения дополнительно.

Примеры использования

Этот пример помогает быстро получить решение задачи поиска кратчайшего пути в графе, сопровождаемое понятным пояснением.

Здесь задача — реализовать эффективную сортировку массива с чётким объяснением выбора алгоритма и его временной сложности.

Пример результата нейросети

Ниже приведён условный ответ на запрос задачи о поиске кратчайшего пути алгоритмом Дейкстры с объяснением и указанием временной сложности.

✅ Привет! Для решения задачи кратчайшего пути в графе воспользуемся алгоритмом Дейкстры — он эффективно работает с неотрицательными весами и имеет временную сложность O(V log V + E), где V — число вершин, E — число рёбер графа. Сначала инициализируем массив расстояний, присвоим стартовой вершине 0, а всем остальным — бесконечность. Используем очередь с приоритетом для выбора вершины с минимальным текущим расстоянием. На каждом шаге обновляем расстояния до соседних вершин, если нашли более короткий путь. Это гарантирует оптимальность результата.

Пример на Python:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

import heapq def dijkstra(graph, start):     distances = {vertex: float('inf') for vertex in graph}     distances[start] = 0     queue = [(0, start)]     while queue:         current_distance, current_vertex = heapq.heappop(queue)         if current_distance > distances[current_vertex]:             continue         for neighbor, weight in graph[current_vertex].items():             distance = current_distance + weight             if distance < distances[neighbor]:                 distances[neighbor] = distance                 heapq.heappush(queue, (distance, neighbor))     return distances

Примечание: результат примерный и может меняться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта экономит время при решении программных задач, даёт понятные объяснения и предлагает оптимальные решения с анализом эффективности. Это отличный помощник для быстрого обучения и практической работы в IT.

Главная польза: быстрое получение чётких, оптимальных решений программных задач с подробной логикой и оценкой сложности.