联想CNBU通信岗啥时候二面鸭，插个眼先

题干解析 去除背景后： 题设定义一颗二叉树，允许我们任意选取不连续的节点，要求返回所有选取方式中所选取节点值之和最大的值。 算法思路 递归分解问题：  针对空树根，我们无从选择。 针对单节点树根，我们有两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。 针对一般树根，依旧两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。  我们想要让我们的选择总和尽可能大。考虑普通的树根：  如果我们选择根节点，则两个子树需在根节点均不能选的情况下得到最大选择。 如果我们不选择根节点，则子树的节点选择并无过多限制，得到最大选择了即可。  子树的最大选择也可以依照树根类推，只不过同样考虑两种情况，选择子树根节点/不选择子树根节点。...

不要私信我辣，不是我不乐意回大家，主要是我一天少了七八条多了十几条私信，回一个基本上滔滔不绝的问题能问半个小时。说实话最开始我挺开心的，毕竟这也是一种认同，但是架不住人太多了我真的有心无力，而且有的兄弟老是问一些稍微搜一下就能找到的问题，一个问题要反反复复跟不同的人重复回，不知道咋搞，不回感觉又有点不太好，所以我现在把名字改了，但是还是好多人私信，我只能挑一下有价值的问题或者简单问题回复一下了(主要是回复完就会被连环追问哭了T﹏T)，那种看简历改简历，学习路线这种问题我真的有心无力了只能抱歉了(╥╯﹏╰╥)งps:公司会议室是最好的自习室( ﹡ˆoˆ﹡ )

经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...