题干解析 剥离题设背景即：给出一个图的邻接矩阵，求这个图有多少个联通分量 算法思路 本题是有关并查集的典型应用。同时我们注意到，我们在构建图时，任意增添一条从一个联通分量去往另一个联通分量的边都会导致两个联通分量合并为一个，因此总联通分量减少一个，初始无边的图联通分量为点的个数。同时并查集数据结构又十分便于我们进行是否在同一个联通分量的判断。 实现代码 class L547 { class UnionFind { vector<int> parent; public: explicit UnionFind(const int n) : parent(n) { for (int i ...

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

大佬们这种简历和项目怎么改进？想投个大厂😭

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...