前言：打破“隔行如隔山”的幻觉 半年前，我还是一个纯粹的 ACMer（程序设计竞赛选手）。 我的世界里只有算法、数据结构和 StdIO，对于现代软件工程——无论是前端的 CSS/JS，还是后端的架构设计——我的经验是绝对的 0。毕业后，我长期从事编程题命题工作，虽然为大厂贡献了数千道题目，但那依然是“做题家”的思维逻辑。 然而，在短短不到半年的时间里，我借助 AI（Cursor 等工具）的力量，从零开始独立完成了多个全栈项目：包括包含每日一题、技能树、对战系统的 牛客竞赛题目追踪器 (Tracker)，集成抽奖与 Prompt 互动的 2026 春季 AI 体验站，以及基于紫微斗数的 牛客 A...

本人双九（一般的985）现在🐻厂实习字节hr两次电联同一个职位的实习，问我考不考虑，第二次说的很恳切🐻厂给的测开，字节给的后端本人还没确定，秋招走大厂还是走央国企，目前暂时偏向稳定，更倾向于在江浙一带工作犹豫的点:1.目前组内氛围好，mt也好，组长也好2.如果再面试，我需要重跑我的项目，再准备+八股+手撕，会很累3.如果准备不充分，怕脏面评

竞赛聊胜于无，实习也没学到东西

https://zhuanlan.zhihu.com/p/5633149451.用空间换时间，将之前解答过的子问题答案存储为备忘录，要计算大问题的时候直接从备忘录中查找；2.本质上主体还是一个for循环，还是遍历逻辑，只不过每次的计算都是O(1)级别的，所以时间复杂度很低O(n^2)；3.自顶向下（记忆化递归）：递归逻辑，要解决n规模的问题，要先用相同函数解决n-i的问题，并将n-i问题最优解存储下来，然后return；自底向上（迭代dp）：推导逻辑，先解决1规模问题并记录最优解，2规模问题用到1，3规模用到2以此类推......4.自顶向下记忆化递归方法好想，而且可以避免计算用不到的子问题，...