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题干解析 题设给予我们6种砝码，分别个，要求我们返回这些砝码能够组成的总重种数。 算法思路 本题可以进行一些转化，我们设定我们有一个承重为i的背包，设定状态值dp[i]表示装满这个背包的方案数。由此我们能够将整个问题转化为求dp数组，最后统计dp数组种的非零值的个数然后输出即为答案。 通过以上转化，我们将问题转化为一个背包DP问题。理论上本题数据量不大，能够直接转化为0/1背包进行求解，以下内容为对其进行二进制优化后的解法，通过将总数进行二进制拆分，优化时间复杂度。 实现代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int mai...

1.自我介绍2.介绍一下mcp， skills3.了解react哪些状态管理库4.对话是sse还是什么?是用fetch还是EventSource?5.ts中的any 和 unknown讲一讲6.是直接用组件库的组件还是自己封装了一些别的7.代码输出题1function main() {{var a = 1let b = 2}console.log(a);console.log(b);}main()console.log(a);8.什么是块级作用域 全局作用域 函数作用域9.代码输出题2for (var i = 0;i < 5;i++) {setTimeout(() => {console.log(i);}, 100);}10.代码输出题3for (var i = 0; i < 5; i++){function printText(temp) {setTimeout(() => {console.log(temp);}, 100);}printText(i)}11.代码输出题4for(var i = 0;i < 5;i++){function printText(temp) {var temp = isetTimeout(() => {console.log(temp);}, 100);}printText(i)}12.代码输出题5for(var i = 0;i < 5;i++){function printText(temp) {setTimeout(() => {var temp = iconsole.log(temp);}, 100);}printText(i)}13.点击控制台输出题export default function App() {const [count, setCount] = useState(0)console.log('render',count)return (<div><h1>{count}</h1>{setCount(count + 1)setTimeout(() => console.log('setTimeout', count), 1000)}}>+1</div>)}//这个组件点击按钮后，控制台的输出顺序和值如下：// 1. render 1 (组件重新渲染， count 更新为 1)// 2. setTimeout 0 (1秒后输出，注意这里是 0 而不是 1)14.算法:给有序数组arr = [-4, -1, 0, 3, 5]，返回平方后的排序// 有序数组平方后排序const arr = [-4, -1, 0, 3, 5]function solution(arr) {const len = arr.lengthconst result = new Array(len)let left = 0let right = len - 1let index = len - 1while (left <= right) {if (arr[left] * arr[left] > arr[right] * arr[right]) {result[index] = arr[left] * arr[left]left++} else {result[index] = arr[right] * arr[right]right--}index--}return result}console.log(solution(arr));15.反问

入职微软半年每天6点下班 周末从不响钉钉以为互联网全是996原来只是我见识少

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...