上一篇是ChatGPT針對以下問題：
我有一組資料: 1＝滿福堡餐、2=豬肉滿福堡餐、3=豬肉滿福堡加蛋餐、4=無敵豬肉滿福堡加蛋餐、5=青蔬滿福堡餐。當使用者輸入1時，印出『您好,請問您點的是滿福堡餐嗎?』輸入2時，印出『您好,請問您點的是豬肉滿福堡餐嗎?』輸入3時，印出『您好,請問您點的是豬肉滿福堡加蛋餐嗎?』輸入4時，印出『您好,請問您點的是無敵豬肉滿福堡加蛋餐嗎?』輸入5時，印出『您好,請問您點的是青蔬滿福堡餐嗎?』
所給出的Java程式解決方案。

有興趣回顧的話，可以參考：前情提要

本篇分享下我自己對於相同問題給出的Java程式解決方案。我的程式碼包含兩個部分：一個是業務邏輯的處理程式，另一個則是資料面向的程式。

業務邏輯程式碼：

import java.util.Scanner;
public class MyDemo {
    public static void main(String[] args) {
        MyData data = new MyData();
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.print("請輸入您要點的餐點編號：");
        int input = scanner.nextInt();
        if (input > data.menu.size()-1 || input <=0)
            System.out.println(data.menu.get(0) + "1~" + (data.menu.size()-1) + "。");
        else
            System.out.println("您好，請問您點的是" + data.menu.get(input) + "嗎？");
    }
}

資料程式碼：

import java.util.ArrayList;
public class MyData {
    public ArrayList<String> menu;
    MyData () {
        menu = new ArrayList<String>();
        menu.add("您的點餐號不存在，請重新輸入餐號");
        menu.add("滿福堡餐");
        menu.add("豬肉滿福堡餐");
        menu.add("豬肉滿福堡加蛋餐");
        menu.add("無敵豬肉滿福堡加蛋餐");
        menu.add("青蔬滿福堡餐");
        //menu.add("");
    }
}

執行結果如下：


執行結果與ChatGPT的執行結果大同小異，滿足題目給定的需求。

分析一下自己的設計理念與ChatGPT最大的差異在於這段描述：『我有一組資料: 1＝滿福堡餐、2=豬肉滿福堡餐、3=豬肉滿福堡加蛋餐、4=無敵豬肉滿福堡加蛋餐、5=青蔬滿福堡餐』中，我是將餐點看成資料的一部分，而ChatGPT則是將這段描述當成是業務邏輯的一部分。
ChatGPT將1＝滿福堡餐、2=豬肉滿福堡餐...等資料放在switch的結果，就是當main方法結束後，這些資料就消失了。
反觀我的設計切出一個MyData類別，這些資料未來則可以被其他要開發的功能給呼叫使用。最具體的影響就是當這些資料要被放進資料庫(例如：MySQL)而需要改寫重構時，直接針對MyData這個類別進行重構即可。值得一提的是，MyData類別中，刻意選用ArrayList來儲存資料的原因，也是因為這是與資料庫互轉資料常用的類別。
更直觀的優點，當加入新資料時，我提供的解決方案只需要在MyData的程式區段中，將註解的部分修改為

menu.add("鬆餅餐");

一切就修正完畢了。業務邏輯的部份完全不需要調整。

執行結果如下：

分析完可擴展性、可維護性的面向後，接著來看一下程式碼的精簡度。

ChatGPT的BurgerOrder.java，未添加6=鬆餅餐時，就有29行了。

反觀我的程式碼，MyData.java還是包含6=鬆餅餐，兩段加起來也才14+13=27行。

ChatGPT的評鑑報告：

不過AI強大的地方在於越多人餵它資料，日後給出的答案會更好。現在的ChatGPT無法勝任資深Java程式設計師只是在2023年3月我測試評鑑的當下無法，1年後甚至是10年後就難說了。