题解 | #二叉树的下一个结点#

二叉树的下一个结点

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typedef struct TreeLinkNode BNode;


BNode* find_In(BNode* root)
{
	BNode* tmp;
	if (root == NULL)
		return NULL;
	tmp = root;
	while (!tmp&&!(tmp->left))
	{
		tmp = tmp->left;
	}
	return tmp->left;
}

BNode* Find_Next2( BNode* p)
{
	if (p->next == NULL)
		return NULL;
	else {
		if (p->next->left == p)
			return p->next;
		else
			return Find_Next2(p->next);
	}
}

BNode* Find_Next(BNode* p)
{
	if (!p)
		return NULL;
	if (p->right != NULL && p->right->left != NULL)
		return (find_In(p->right));
	else if (p->right != NULL)
	{
		return (p->right);
	}
	else if (p->next == NULL)
		return NULL;
	else {
		if (p->next->left == p)
			return p->next;
		else
			return Find_Next2(p->next);
	}

}


struct TreeLinkNode* GetNext(struct TreeLinkNode* pNode ) {
    BNode* next;
    if(pNode==NULL)
        return NULL;
    next=Find_Next(pNode);
    return next;
}


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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
面试官拷打AI项目都会问...
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