AI生成代码的提示词

// 按以下逻辑，写一个算法,
// 要求：
代码简洁易读，注释合理，变量命名恰当，避免冗余代码；
代码易维护，符合设计原则，易于扩展；
代码性能优化，避免不必要的计算和内存占用，优先选择时间复杂度更低的方案；
代码稳定性强，能够处理各种异常情况，保证程序的健壮性；
异常处理，避免不必要的异常，捕获潜在异常，保证算法不会导致程序崩溃。
// 算法要求：

可读性要求：代码结构清晰、命名规范、注释恰当
可维护性要求：易维护，遵循设计原则、代码复用性高、易于调试和修改，
性能要求：执行效率高、资源占用合理、时间复杂度、空间复杂度分配合理
可扩展性：代码的架构要具有一定的灵活性，能够适应未来业务需求的变化。
算法稳定性：代码的算法要稳定可靠，能够正确处理各种输入情况，并产生正确的输出结果。
异常处理：代码要考虑各种异常情况，并进行适当的处理，保证程序的稳定性和可靠性。
代码注释：代码要添加适当的注释，解释代码的作用、实现方式、注意事项等，方便他人理解和维护。

### 技术要求规范
#### 一、可读性
- **代码结构清晰**：合理划分模块与文件，避免代码冗余堆砌。
- **命名规范**：遵循驼峰命名法
- **注释恰当**：关键逻辑、复杂算法、边界条件需添加注释，说明功能目的、实现思路及注意事项，避免逐行重复代码内容。

#### 二、可维护性
- **遵循设计原则**：，提升代码可维护性。
- **代码复用性**：提取公共组件（如工具类、通用函数），避免重复实现相同功能。
- **易于调试修改**：代码逻辑简洁直观

#### 三、性能要求
- **执行效率**：优化核心算法，减少循环嵌套与冗余计算，优先选择时间复杂度更低的方案（如O(n)优于O(n²)）。
- **资源占用**：合理管理内存、CPU等资源，避免内存泄漏（如及时释放不再使用的对象），控制并发线程数。
- **复杂度控制**：针对高频调用接口，需进行时间复杂度（T(n)）与空间复杂度（S(n)）分析，确保算法效率符合业务场景需求。

#### 四、可扩展性
- **架构灵活性**：采用插件化、模块化设计（如通过接口隔离实现业务扩展），确保新增功能不影响现有代码结构。
- **业务适配性**：预留扩展点（如抽象类、策略模式），便于未来业务需求变更时快速集成新功能。

#### 五、算法稳定性
- **输入输出验证**：对所有输入参数进行合法性校验（如非空、格式匹配），确保算法能正确处理边界值（如`0`、空集合、最大值）与异常输入（如非法字符）。
- **结果正确性**：通过单元测试覆盖典型场景与异常场景，验证输出结果的准确性，避免逻辑漏洞导致错误输出。

#### 六、异常处理
- 避免不必要的异常