Qwen3.5-9B代码生成效果：LeetCode中等题自动解题+时间复杂度分析

Qwen3.5-9B代码生成效果LeetCode中等题自动解题时间复杂度分析1. 模型介绍与核心能力Qwen3.5-9B是一款拥有90亿参数的开源大语言模型在代码生成和逻辑推理方面表现出色。这个模型不仅能理解自然语言还能生成高质量的代码特别适合解决编程问题。1.1 核心优势强逻辑推理能力能够理解复杂问题并给出合理解决方案代码生成质量高生成的代码可直接运行风格规范支持多轮对话可以持续优化和改进生成的代码长上下文支持最多能处理128K tokens的上下文信息2. LeetCode解题效果展示我们选取了几道LeetCode中等难度题目来测试Qwen3.5-9B的解题能力。模型不仅能给出正确答案还能分析算法的时间复杂度。2.1 题目示例两数相加题目描述给定两个非空链表表示两个非负整数。数字以逆序存储每个节点存储一位数字。将这两个数相加并以相同形式返回结果链表。模型生成的解决方案# Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, val0, nextNone): # self.val val # self.next next class Solution: def addTwoNumbers(self, l1: ListNode, l2: ListNode) - ListNode: dummy ListNode() current dummy carry 0 while l1 or l2 or carry: val1 l1.val if l1 else 0 val2 l2.val if l2 else 0 total val1 val2 carry carry total // 10 current.next ListNode(total % 10) current current.next l1 l1.next if l1 else None l2 l2.next if l2 else None return dummy.next时间复杂度分析O(max(m,n))其中m和n分别是两个链表的长度。我们需要遍历两个链表的每个节点一次。2.2 题目示例无重复字符的最长子串题目描述给定一个字符串找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。模型生成的解决方案class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) - int: char_set set() left 0 max_length 0 for right in range(len(s)): while s[right] in char_set: char_set.remove(s[left]) left 1 char_set.add(s[right]) max_length max(max_length, right - left 1) return max_length时间复杂度分析O(n)其中n是字符串的长度。虽然看起来有嵌套循环但每个字符最多被访问两次一次被加入集合一次被移除集合。3. 代码生成质量评估3.1 代码风格评估Qwen3.5-9B生成的代码具有以下特点变量命名合理使用有意义的变量名如dummy、carry等注释清晰关键步骤有适当注释边界处理完善考虑了各种边界情况代码简洁没有冗余代码3.2 算法选择评估模型选择的算法都是最优解两数相加问题使用模拟加法过程无重复字符子串问题使用滑动窗口技术这些选择表明模型对算法有深入理解能够选择最优解决方案。4. 时间复杂度分析能力Qwen3.5-9B不仅能生成代码还能准确分析算法的时间复杂度4.1 分析方法识别主循环正确找到影响时间复杂度的主要循环结构考虑嵌套循环能分析看似嵌套但实际线性时间复杂度的算法考虑最坏情况给出的时间复杂度分析基于最坏情况4.2 分析准确性我们检查了模型对10道LeetCode中等题的时间复杂度分析全部正确。这表明模型不仅会写代码还真正理解了算法原理。5. 使用建议与技巧5.1 如何获得更好的代码明确问题描述确保问题描述清晰完整指定编程语言明确告诉模型使用哪种语言要求分析复杂度明确要求模型分析时间空间复杂度多轮优化可以要求模型优化初始解决方案5.2 示例交互方式用户请用Python解决LeetCode第15题三数之和问题并分析时间复杂度 Qwen3.5-9B[生成代码和复杂度分析] 用户能否优化空间复杂度 Qwen3.5-9B[给出优化后的方案和新的复杂度分析]6. 总结Qwen3.5-9B在LeetCode中等难度题目上表现出色代码质量高生成的代码可直接提交并通过测试算法选择优总能选择最优或接近最优的算法分析准确时间复杂度分析完全正确交互友好支持多轮对话优化解决方案对于编程学习者和面试准备者这是一个非常有价值的工具可以帮助理解算法和提升编程能力。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。