自从去年ChatGPT3.5发布后使用了几次,现在写代码基本上离不开它和它的衍生产品们了。一方面查资料很方便,快速提炼要点总结;另一方面想写什么样的代码一问就能生成出来,功能大差不差,稍微改改就能用,大大减少使用搜索引擎的时间,是新时代高阶版的Ctrl+C/V。

不过大语言模型归根揭底是靠训练集训练出来的,它给出的代码还是要自己测试一下用起来才放心,比如这次就被它坑了一把。

注:因种种原因,本文仅测试了一些国内的大语言模型,没有测试ChatGPT。

原始需求

某列表查询功能,入参包含一组起止日期,需要校验起止日期跨度小于等于200天。

前端传参现状

将用户选择的起止日期(yyyy-MM-dd)转换成"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式的字符串,且起始时间是"yyyy-MM-dd 00:00:00",终止时间是"yyyy-MM-dd 23:59:59"。

比如,页面上选择从2024-09-01到2024-09-30,实际的入参是"2024-09-01 00:00:00"和"2024-09-30 23:59:59"。而且对于这组参数,时间跨度是30天,也就是说包括首尾的当天。

需求简化

为了便于测试,我先把时间跨度的要求改为2天,比如"2024-09-01 00:00:00"到"2024-09-02 23:59:59"的时间跨度正好是2天。需求可以简化为:

String sendDateBegin="2024-09-01 00:00:00"

String sendDateEnd="2024-09-02 23:59:59"

Java代码判断两个天数是否小于等于2天

kimi给的结果:

代码提取出来:

    public static void main(String[] args) {
String sendDateBegin = "2024-09-01 00:00:00";
String sendDateEnd = "2024-09-04 23:59:59";
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
LocalDateTime beginDate = LocalDateTime.parse(sendDateBegin, formatter);
LocalDateTime endDate = LocalDateTime.parse(sendDateEnd, formatter); // 计算时间差
Duration duration = Duration.between(beginDate, endDate); // 获取天数差
long daysBetween = duration.toDays(); // 判断天数是否小于等于2
if (daysBetween <= 2) {
System.out.println("两个日期之间的天数小于或等于2天。");
} else {
System.out.println("两个日期之间的天数超过2天。");
}
}
}

发现问题

使用2024-09-01 00:00:00~2024-09-02 23:59:59这组数据,返回结果如下,看上去一切正常:



换一组输入2024-09-01 00:00:00~2024-09-03 23:59:59,居然也告诉我小于等于2天,是哪里出现了问题?

分析

debug一下代码,发现duration.toDays()的实际处理方式是:

将两个时间的秒数差,除以一天包含的秒数(86400),两个参数都是long型。



那么在这个例子里,超过2天但不足3天的数据,由于long的除法,会将小数部分抛弃,再与2比较:2.999≈2,2≤2为true。这就是为什么看似正确的代码实际引入了一个bug。

而且,即使提醒kimi这段代码有bug并告知对应的输入,给出的答案仍然是错的。

同样的问题通义千问给了另一种解法,但是答案仍然是错的:

再看看文心一言,半斤八两:

解决

既然按天比较因为精度丢失而有误差,那么把日期转成毫秒比较就不会丢失精度了,使用如下的判断即可。

Duration.between(beginDate, endDate).toMillis() <= Duration.ofDays(2).toMillis();

这个例子生动的展示,写代码不能完全依赖大语言模型,该做的测试还是要做的。当然,如果你把测试用例的编写工作也交给了大语言模型,或许是能够测出来bug的,挺讽刺的是不是?

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