计算机科班选择运营

题干解析 题设给定一个砖块状态数组和每次的敲击情况，砖块只有互相在上下左右具备连接，且有至少一个砖块与顶部连接才算稳定，打击后变得不稳定的砖块组会被消除，要求我们返回每次敲击后的砖块因不稳定而消除的数量。 算法思路 初始情况所有还存在的砖块可看作一个组，后续的击打便是消除组内部分连接边使得组可能一分为二也可能不变，一分为二时不稳定的组便会被清除，且需要确定清除了多少个砖块。 有关分组的数据我们不妨使用并查集进行维护，但有一个重要问题便是并查集本身并不支持删除已建立的连接。对此我们不妨逆向解决此问题，由此我们成功将并查集无法处理的边删除问题逆向为边增添的问题。假设我们得到所有需要打掉的砖块后的砖...

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

今天面试完 虽然没被这么拷打 老板也对我很满意 面了将近40分钟 结尾老板直接给我说实习生 实习4.5k给你 转正5.5k 然后干得好6 每半年涨一次薪 然后直接说怎么样 我当然觉得不错 老板直接说那明天可以入职吗 哇靠我情商低的 我来了句明天后天还有面试 看到老板从激情变为冷漠 我就知道凉了

大厂工资倒挂已经不新鲜了。老员工辛辛苦苦干了两三年，应届生工资比他工资还高一截。这话听着很扎心，但确实反映了一个现实：AI时代正在重构「经验」的价值。以前的工作是线性积累模式：新人犯错 → 老人指导 → 积累经验 → 成为专家 → 经验溢价 这个模型里，时间=经验=竞争力。一个10年经验的财务，处理复杂账目比新人快10倍，这就是壁垒。 AI时代的颠覆但现在AI把这个逻辑打破了：知识获取成本归零 以前学Java要报培训班、看厚书、跟着大佬写代码。现在问GPT就行，它能给你定制化的学习路径，还能实时答疑。新人三个月达到的水平，可能以前要两年。前段时间没上过大学的小哥通过AI工具自学进入了顶级AI公...