近年来，深度学习和神经语言模型作为提高开发人员生产力的手段， 尤其是2022年11月30日，ChatGPT这一现象级热点得出横空出世，在全球范围内形成了热烈的讨论，其中关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任务，包括代码自动生成、代码翻译和程序融合。受到预训练神经语言模型在不同自然语言处理（NLP）任务中的出色表现的启发，这些预训练技术最近已经被应用于大规模代码语料库中，用以自动化代码生成任务。
尽管预训练代码生成模型取得了很大进展，它们仍受自然语言处理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功能的正确性。之前的研究已经表明，这些模型生成的代码中高达70%可能是无法编译的。早前有研究表明， ChatGPT在 对 517 个 Stack Overflow 网站上的问题的回答中 52% 的回答是错误的，77% 是冗长的。
那么代码生成，除了ChatGPT，开发人员是否还有其他选择？为了解决开发人员对高质量代码的需求，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”为大家展示一个秒级生“拿来即用”代码的诞生，以帮助开发人员提高开发效率。
以下是通过FuncGPT（慧函数）生成的“冒泡排序算法”示例：
import com.feisuanyz.flow.core.cmpt.annotation.function.MethodDesc;
import com.feisuanyz.flow.core.cmpt.annotation.function.ParamDesc;
public class BubbleSort {
@MethodDesc(desc = "使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) { // 检查数组是否为null
throw new IllegalArgumentException("Array cannot be null"); // 抛出异常，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，则交换两个元素的位置
int temp = nums[j];
nums[j] = nums[j + 1];
nums[j + 1] = temp;
}
}
}
return nums; // 返回排序后的数组
}
}
代码的质量如何？我们将从代码组织、注释、异常处理、算法实现四个方面进行分析，不难发现：
- 代码组织：代码使用了package和import语句来组织和管理其依赖。它定义了一个名为BubbleSort的类，该类中包含一个静态方法bubbleSort，这个方法能够对一个整数数组进行冒泡排序。这种组织方式是清晰和有条理的。
- 注释：代码使用了@MethodDesc和@ParamDesc注解来描述方法和参数，提高了代码的可读性和可理解性。特别是对于不熟悉这个项目或代码库的人来说，这些注释能够帮助他们快速理解这个方法的作用和参数的用途。
- 异常处理：方法开始时检查了输入数组是否为null，如果为null则抛出一个IllegalArgumentException异常，避免了可能的空指针异常。
- 排序算法实现：使用了冒泡排序算法对输入的整数数组进行排序并且考虑到冒泡排序的时间复杂度，这个算法的实现相对高效。
综上，仅需几秒FuncGPT（慧函数）就能够为基于你的需求生成质量高，拿来即用的函数。目前FuncGPT（慧函数）免费使用中，欢迎下载体验！秒级生成高质量函数
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