每日一题 4.27 Removal

Removal

https://ac.nowcoder.com/acm/problem/17137

这是一道二维dp题
我们用 dp[i][j] 来表示 前i个元素中删除j个
如果不考虑重复的话 dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j] 分别是删不删除当前数
考虑到重复 重复的诞生是这一序列的第i个元素与前面的x位置相同
那么就是以 a[x] 结尾的序列都能通过删除[x,i-1]这一段元素重新获得
于是有 dp[i][j]-=dp[x-1][j-(i-x)]

#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long
int const N=1e5+5;
int const mod=1e9+7;
using namespace std;
int z[11],dp[N][11];
int main()
{
    int n,m,k,x;
    while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&k)) {
        for(int i = 0;i <= k;++i) z[i] = 0;
        dp[0][0] = 1;
        for(int i = 1;i <= n;++i) {
            scanf("%d",&x);
            dp[i][0] = 1;
            for(int j = 1;j <= min(m,i);++j)
            {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] % mod + dp[i - 1][j] % mod;///假设无重复
                dp[i][j] %= mod;
                if(z[x] && (i - z[x] <= j))
                {
                    dp[i][j] -= dp[z[x] - 1][j - (i - z[x])];///j-(i-z[x])就是还有能删除那一段元素位置
                    dp[i][j] %= mod;
                }
            }
            z[x] = i;
        }
        cout<<(dp[n][m] + mod) % mod<<endl;
    }
    return 0;
}
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai&nbsp;Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai&nbsp;Coding恰好是Coding&nbsp;Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI&nbsp;Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules&nbsp;加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude&nbsp;Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai&nbsp;Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context&nbsp;Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件,&nbsp;CoWork之类的。后续也有一些Ralph&nbsp;Loop啥的,还有Coding里面的Coding&nbsp;Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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