前端：当不需要返回数据时用Ajax发送请求代价是不是有些大？

大致就是完善一个购物车，结算购物车金额的题，极其简单，但是我测试用例只过了50%代码如下，哪个大佬能帮忙看看问题import java.math.BigDecimal;import java.math.RoundingMode;import java.util.*;class Solution {// 购物车集合public Map<Product, Integer> cart;public Solution() {cart = new HashMap<>();}public void addProductToCart(Product product, int quantity) {cart.put(product,cart.getOrDefault(product,0)+quantity);}public void removeProduct(Product product) {cart.remove(product);}public String getTotalAmount() {BigDecimal amount =BigDecimal.ZERO;for (Map.Entry<Product, Integer> entry : cart.entrySet()) {String price = entry.getKey().getPrice();Integer quantity = entry.getValue();BigDecimal priceVal = new BigDecimal(price);BigDecimal temp = priceVal.multiply(new BigDecimal(quantity)).setScale(2,RoundingMode.HALF_UP);amount = amount.add(temp);}String totalamount = String.valueOf(amount);return totalamount;}}class Product {private String id;private String name;private String price;public Product(String id, String name, String price) {this.id = id;this.name = name;this.price = price;}public String getId() {return id;}public String getName() {return name;}public String getPrice() {return price;}public static void main(String[] args) {Product product=new Product("1","测试","2");Product product2=new Product("2","测试","2");Solution solution=new Solution();solution.addProductToCart(product,5);solution.addProductToCart(product,2);solution.addProductToCart(product2,1);System.out.println(solution.cart);System.out.println(solution.getTotalAmount());}}

春招笔试里，最难的当属某头部大厂 AI 岗笔试，至今想起来仍觉得压力拉满。不仅算法题逻辑刁钻、时间极度紧张，还要结合大模型知识答综合题，编程与专业理论双重考核，做到后半段直接头脑发懵。建议大家提前按模块刷题，模拟笔试计时训练，遇到难题先跳过不纠结。每场难考都当成实战复盘，整理高频考点，慢慢适应节奏，再难的笔试也能逐步找到应对思路。

电商平台是黑马的小兔鲜儿，校园智能打卡与活动积分平台是学校实训的小组项目（负责h5页面）请各位大佬赐教，谢谢帅哥美女们我是学院本（专升本）

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.AI聊天界面中，当新消息到达时如何平滑地滚动到底部?如果用户正在向上滚动查看历史记录，该如何处理?2.详细说明一下前端如何处理 Markdown中的代码块高亮，以及如何支持代码的一键复制。3.在构建AI应用时，你是如何设计Prompt模板管理系统的?4.谈谈你对RAG(检索增强生成)流程中前端职责的理解。5.如何解决流式输出(Streaming)过程中，由于内容长度变化导致的页面布局抖动(Layout Shift)?6.你们项目里是如何处理大模型响应慢的问题的?前端有哪些优化手段?7.介绍一下WebWorker在AI前端应用中的使用场景。