题干分析 题设给定我们一个二叉树，要求我们寻找其中的二叉搜索子树，并返回其中所有节点的节点总和的最大值。 算法思路 我们判断一颗树是否为二叉搜索树定义上是左子树节点严格小于根节点值，右子树节点严格大于根节点。 其实如果一颗二叉搜索树所有节点同时也满足左子树最大节点值小于根节点，右子树最小节点值大于根节点（前提是有左右子树）也可以判断其为二叉搜索树。依据此，我们后序遍历题设给予我们的树，找到左右子树的最小，最大与节点值总和。然后进行判断。 同时我们注意到，我们要求所有节点均需要满足条件才能成为二叉搜索树，因此只要出现不符合条件的子树，我们需要让这颗子树的返回值永远导致其父节点所属子树不为二叉搜索...

ClawdBot的爆火其实再次印证了一个趋势：AI正在从“聊天玩具”进化为“生产工具”。作为25届的Java开发，我刚入职时也曾担心过自己的岗位会被替代，但这半年的实际工作下来，我发现它更像是一个不知疲倦的“初级同事”。它能帮我快速生成那些枯燥的CRUD代码，或者帮我写复杂的SQL查询语句，这确实让我少写了很多样板代码。但如果认为它因此就能取代程序员，那未免太小看了开发工作的复杂度——它生成的代码往往缺乏对特定业务上下文的理解，如果不加审查直接上线，可能会引发严重的生产事故。

不知你是否是这样，习惯按TapTap补全代码；偶尔遇到个线程问题，忘记了语法，就直接对话框问AI；甚至在新项目初始化的时候，直接全部交给AI。AI Coding已经融了大部分的开发生活，使用已经是一种习惯。但即使你面试的AI Agent岗位，面试官还是会照例问你八股，这还有必要吗？我已经tap链接大脑，AI 代替思考了呀？ AI 现状  很多产出变得更像“对的”，但更难确认它真的“能上线”  传统工作模式下，我们编码的工作受限于思考，心流的过程。但如果测试时发现问题，可以快速在脑海里定位到大概位置，心中有码。 而与AI人机协作后，我们更多的时间花在编码后的测试，因为代码没过脑，很多写法可能与现...

对面问我用的什么手机我说苹果对面已读不回了然后发现这个岗位一周7天HR不会以为填信息是回答问题吧？全年无休吗？