如果是日常实习的话，我觉得可以不去，好好准备一下春招。可以多准备准备项目经验、刷刷题、背背八股。因为实习还是要为秋招和春招做准备的。如果实习已经觉得没什么事可以干了，就可以早点溜了。毕竟正式的offer比实习那点工作内容和工资重要的多。如果实习可以转正的话，可以多花点心思和功夫在上面。毕竟实习做的内容和工作和之后的是密切相关的。如果实习表现好，能获得留用机会并且转正也有较高的评价还是相当不错的。如果是拿到正式offer后想提前实习去了解一下情况的还是需要早点去，并且在这段时间中要好好把握机会和时间。如果对工作环境和氛围不满意还是要及早退出，春招的时候要重新找。毕竟不适合自己的没必要去干，也无法做到长期干下去。

题干解析 去除背景后： 题设定义一颗二叉树，允许我们任意选取不连续的节点，要求返回所有选取方式中所选取节点值之和最大的值。 算法思路 递归分解问题：  针对空树根，我们无从选择。 针对单节点树根，我们有两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。 针对一般树根，依旧两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。  我们想要让我们的选择总和尽可能大。考虑普通的树根：  如果我们选择根节点，则两个子树需在根节点均不能选的情况下得到最大选择。 如果我们不选择根节点，则子树的节点选择并无过多限制，得到最大选择了即可。  子树的最大选择也可以依照树根类推，只不过同样考虑两种情况，选择子树根节点/不选择子树根节点。...

语言就是工具，如果java在后端项目用的多，社区贡献的框架多。那么Python在算法领域有很多现成的库，建议学Python。国内所谓的算法工程师，虽然网络上招聘的要求高，尤其是学历方面要求硕士以上，实际上业务也并多，短视频或者电商平台常见的推荐系统，然后就是汽车领域的视觉系统……大部分都是调库。

自我介绍了解过什么排序算法，说一下快速排序、堆排序的思路步骤面向对象的三大特性位图是什么？它的使用场景是什么？数据库中索引用的什么结构？红黑树和B+树在插入、搜索时候的区别红黑树的节点规则都有哪些？抽奖系统中异步解耦是用于什么场景，并且是怎么做的？微服务判题系统中提到用了安全沙箱，是怎么创建的？如果是高并发的情况，那么安全沙箱是如何抵挡住高并发压力的？策略模式是什么，它在项目使用中是如何体现的？平时用 ai 都是用的哪些大模型，这些大模型都有什么区别？