阿里笔试 八卦镇

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int dir[8][2] = {{-1,1},{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0}};
struct point
{
int x;
int y;
};

int bfs(int n, int m, int x, int y, int** A)
{
if(A[x][y]==0)
return 0;

point p{x,y};
queue<point> q;
q.push(p);
point cur;
int sum = 0;
while(!q.empty())
{
cur = q.front();
q.pop();
sum += A[cur.x][cur.y];
A[cur.x][cur.y] = 0;
for(int i=0; i<8; i++)
{
point next;
next.x = cur.x+dir[i][0];
next.y = cur.y+dir[i][1];
if(next.x>=0&&next.x<n&&next.y>=0&&next.y<m&&A[next.x][next.y]!=0)
{
q.push(next);
}
}
}

return sum;
}

int main()
{
int n; cin>>n;
int m; cin>>m;

int** A = new int*[n];
for(int i=0; i<n; i++)
{
A[i] = new int[m];
memset(A[i], 0, sizeof(int)*m);
}
for(int i=0; i<n; i++)
{
for(int j=0; j<m; j++)
{
cin>>A[i][j];
}
}

int result[8] = {0};
int k=0;
for(int i=0; i<n; i++)
for(int j=0; j<m; j++)
{
int tmp=0;
tmp=bfs(n,m,i,j,A);
if(tmp!=0)
{
result[k++] = tmp;
}
}

sort(result, result+8);

cout << "max: " << result[7] << endl;
cout << "min: " << result[0] << endl;

for(int i=0; i<n; i++)
delete[] A[i];
delete[] A;

return 0;
}

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai&nbsp;Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai&nbsp;Coding恰好是Coding&nbsp;Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI&nbsp;Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules&nbsp;加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude&nbsp;Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai&nbsp;Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context&nbsp;Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件,&nbsp;CoWork之类的。后续也有一些Ralph&nbsp;Loop啥的,还有Coding里面的Coding&nbsp;Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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