题解 | #字符串排序#

字符串排序

https://www.nowcoder.com/practice/5190a1db6f4f4ddb92fd9c365c944584

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include<string.h>
//思路:先将小写字母全部化为大写,并对变化的元素设置标记,再进行稳定的排序,对于非字母直接跳过排序
//最后根据标记将变化的大写字母还原为小写字母
char a[1000];
char change[1000] = {0};
int main() {
  gets(a);
  int n = strlen(a);
  for (int i = 0; i < n; i++) { //小写化为大写
    if (a[i] >= 97 && a[i] <= 122) {
      a[i] = a[i] - 32;
      change[i] = 1;
    }
  }
  for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
    for (int j = n - 1; j > i; j--) {
      int tmp = j - 1;
      if (a[j] < 65 || a[j] > 90) {
        continue;
      }
      while (a[tmp] < 65 || a[tmp] > 90 &&
             tmp >= 0) { //注意:必须加tmp>=0的判断,不然就数组越界了,也就是oj报错的原因
        tmp--;
      }
      if (tmp < 0) {
        continue;
      }
      if (a[tmp] > a[j]) {
        int tmp2 = change[tmp];
        char tmp1 = a[tmp];
        change[tmp] = change[j];
        change[j] = tmp2;
        a[tmp] = a[j];
        a[j] = tmp1;


      }
    }
  }
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    if (change[i] == 1) {
      a[i] = a[i] + 32;
    }
  }

  printf("%s", a);


}

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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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最近群里有很多同学找我看简历,问问题,主要就是集中在明年三月份的暑期,我暑期还能进大厂嘛?我接下来该怎么做?对于我来说,我对于双非找实习的一个暴论就是title永远大于业务,你在大厂随随便便做点慢SQL治理加个索引,可能就能影响几千人,在小厂你从零到一搭建的系统可能只有几十个人在使用,量级是不一样的。对双非来说,最难的就是约面,怎么才能被大厂约面试?首先这需要一点运气,另外你也需要好的实习带给你的背书。有很多双非的同学在一些外包小厂待了四五个月,这样的产出有什么用呢?工厂的可视化大屏业务很广泛?产出无疑是重要的,但是得当你的实习公司到了一定的档次之后,比如你想走后端,那么中厂后端和大厂测开的选择,你可以选择中厂后端(注意,这里的中厂也得是一些人都知道的,比如哈啰,得物,b站之类,不是说人数超过500就叫中厂),只有这个时候你再去好好关注你的产出,要不就无脑大厂就完了。很多双非同学的误区就在这里,找到一份实习之后,就认为自己达到了阶段性的任务,根本不再投递简历,也不再提升自己,玩了几个月之后,美其名曰沉淀产出,真正的好产出能有多少呢?而实际上双非同学的第一份实习大部分都是工厂外包和政府外包!根本无产出可写😡😡😡!到了最后才发现晚了,所以对双非同学来说,不要放过任何一个从小到中,从中到大的机会,你得先有好的平台与title之后再考虑你的产出!因为那样你才将将能过了HR初筛!我认识一个双非同学,从浪潮到海康,每一段都呆不久,因为他在不断的投递和提升自己,最后去了美团,这才是双非应该做的,而我相信大部分的双非同学,在找到浪潮的那一刻就再也不会看八股,写算法,也不会打开ssob了,这才是你跟别人的差距。
迷茫的大四🐶:我也这样认为,title永远第一,只有名气大,才有人愿意了解你的简历
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