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汽水瓶

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package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"os"
	"strconv"
	"strings"
)

func main() {
	input := bufio.NewScanner(os.Stdin)
	arr := make([]int, 0)
	for input.Scan() {
		x, _ := strconv.Atoi(strings.TrimSpace(input.Text()))
		if x == 0 {
			break
		}
		value := count(x)
		arr = append(arr, value)
	}
	for _, value := range arr {
		fmt.Println(value)
	}
}

func count(x int) int {
	if x%3 == 1 && x/3 == 0{
		return 0
	}
	
	if x%3 == 2 && x/3 == 0{
		return 1
	}
	return x/3 + count(x/3+x%3)

}

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等闲_:感觉有好多地方会被问穿,mysql存储向量这个方案问题应该很大的,如果深问的的话,为什么不用es,不用pg,不用mivus,分块策略是怎么做的,向量化是怎么向量化的,稠密向量还是稀疏向量,再深问余弦相似度,HSWM算法,Bm25算法,为什么不用混合检索或者Rank重排序优化?其他的项目不停机分库分表咋实现的,切库过程中数据有diff的话有没有补偿策略?既然有了分库分表了有没有碰到业务上不好优化的慢sql,让这个sql读从库?而且点评的话,最好自己压测过,要不这个数据也不好解释。现在就27的情况来看,很多同学已经有了中大厂实习,这个节点也会偏向这些有大厂实习的92同学,而且hc也不多,所以坚持海投吧
听劝,我这个简历该怎么改...
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