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...

写的是腾讯云智研发公司，是子公司，不知道和腾讯待遇是不是差不多，以后跳槽也一样吗？

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

题干分析 题设给定一个爬楼花费数组，记录每到一个台阶需要再向上爬所需的花费。要求我们求解从下标0或者1开始爬楼到达楼顶所需最小花费。 算法思路 基本的线性DP问题。根据题设我们可以假设初始我们从下标-1处出发，到下标0或者下标1，此次出发无花费。因此设数组表示到达下标为i的台阶所需花费，初始条件为：  我们的目标是到达楼顶，即求。 我们将总目标进行拆分：由于到达下下标为n的台阶只可能是从下标n-1的台阶上花费cost[n-1]上来，或者从下标n-2上花费cost[n-2]上来，我们取其中的最小值，由此DP状态转移方程为：  同时我们不难观测到整个DP状态转移过程只涉及相邻的三个DP状态，完全可...