使用CodeGeeX生成基础数据结构代码需精准提示词：一、单链表需含Node类及头插/尾插/查找/删除/打印；二、栈基于list封装push/pop/peek等方法并处理空栈异常；三、队列用deque实现enqueue/dequeue等且正确调用append/popleft；四、循环队列手写数组实现，含head/tail取模运算；五、泛型节点用TypeVar和Optional添加类型提示。
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如果您希望使用CodeGeeX快速生成Python中链表、栈、队列等基础数据结构的实现代码，则可能面临提示词不精准、生成结构不完整或缺少关键操作方法等问题。以下是针对不同数据结构的多种实现方式：
一、用CodeGeeX生成单链表类
单链表需包含节点定义与基本操作（插入、删除、遍历），通过结构化提示词可引导CodeGeeX输出可运行代码。提示词应明确类名、方法签名及功能描述。
1、在CodeGeeX插件输入框中键入：“用Python写一个单链表类，包含Node节点类，支持头插、尾插、按值查找、删除节点、打印所有节点”。
2、按下回车或点击生成按钮，等待CodeGeeX返回完整代码块。
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3、复制生成结果，在本地Python环境中新建文件，粘贴并运行验证insert_at_head、delete_by_value等方法是否正常工作。
二、用CodeGeeX生成栈（基于列表封装）
栈遵循LIFO原则，CodeGeeX可直接基于内置list封装push、pop、peek、is_empty等接口，避免手动管理指针，降低出错概率。
1、向CodeGeeX提交提示：“写一个Python Stack类，内部用list存储，实现push、pop、peek、is_empty、size五个方法，pop和peek在空栈时抛出ValueError”。
2、检查生成代码中是否对空栈情况做了异常处理，确认pop方法调用了list.pop()且无索引越界风险。
3、在交互式终端中实例化该Stack类，依次执行push(1)、push(2)、peek()、pop()，验证返回值顺序是否符合预期。
三、用CodeGeeX生成队列（基于collections.deque）
使用deque实现队列能保证O(1)级的两端操作性能，CodeGeeX在明确指定底层结构时更易产出高效代码。
1、输入提示词：“用Python写一个Queue类，底层使用collections.deque，实现enqueue、dequeue、front、is_empty、size方法，dequeue和front在队列为空时抛出IndexError”。
2、确认生成代码中import语句存在且deque调用方式正确，例如使用append()实现enqueue、popleft()实现dequeue。
3、编写测试用例：连续enqueue('a')、enqueue('b')，再调用front()返回'a'，dequeue()后再次front()应返回'b'。
四、用CodeGeeX生成循环双端队列（手写数组实现）
当需要理解底层容量管理与索引映射逻辑时，可要求CodeGeeX模拟固定大小的循环队列，涉及head/tail指针与取模运算。
1、发送指令：“写一个Python CircularQueue类，初始化指定capacity，用列表存储，支持enqueue、dequeue、front、rear、is_full、is_empty方法，使用head和tail索引与取模实现循环”。
2、核对__init__中是否初始化了self.data = [None] * capacity、self.head = 0、self.tail = -1、self.size = 0。
3、验证enqueue操作后tail是否更新为(tail + 1) % capacity，dequeue后head是否更新为(head + 1) % capacity。
五、用CodeGeeX生成带泛型约束的链表节点（Python 3.12+类型提示）
若项目启用严格类型检查，可借助CodeGeeX生成含TypeVar与Protocol的节点定义，提升静态分析准确性。
1、输入提示：“用Python写一个泛型链表节点类Node[T]，T为TypeVar，data字段类型为T，next字段类型为Optional[Node[T]]，使用from typing import TypeVar, Optional”。
2、确认生成代码中包含from typing import TypeVar, Optional以及class Node(Generic[T]):定义。
3、在支持Pylance或mypy的编辑器中将该Node类用于Stack[T]或LinkedList[T]实现，观察类型推导是否正确识别data属性类型。
