题干解析 题设给予宝石总数(n)，背包空间大小（C）与每种宝石的价值(w)，每个宝石所占空间大小(c)与数量(m)，要求我们选择一种存储方式，使在不超过背包空间的前提下获得最大价值。 算法思路 多重背包问题。首先我们我们可以延续0/1背包的思路，将所有单个宝石看作一种宝石转化为0/1背包，这样做只需在原有的两层循环嵌入一层k从的循环即可。 但注意以上方案时间复杂度预计为最坏情况下n=100, 所有，总计进行数量级以上的计算，会超时，需要优化 一种简单的优化方向是进行二进制拆分后再转化为0/1背包。 假设某个宝石，我们不妨将25拆成集合，自行尝试一下，这五个数的任意组合的和能够覆盖0~25所有的...

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

27届找实习，现在是投了一周左右，没啥厂理我，几个大厂要了简历但也没后续，心里想去公司感受一下业务，但是没找到有点难受，看了牛肉哥包括其他一些大佬的建议都是直接剑指暑期，再多背背八股，熟悉熟悉算法，然后项目每个地方都要能讲透，想来牛客找找相同目标的同学交流交流！

TestNG入门(二)：数据驱动与分组测试策略 1. 数据驱动测试概述 数据驱动测试（Data-Driven Testing）是自动化测试的核心理念之一。它的核心思想是将测试数据与测试逻辑分离，使得同一套测试代码可以验证多组不同的测试数据。 1.1 为什么需要数据驱动？  提高测试覆盖率：一个测试方法可以验证多组数据 减少代码重复：避免为相似场景编写多个测试方法 便于维护：测试数据变更时无需修改测试代码 支持外部数据源：可以从数据库、Excel、CSV等外部文件读取数据  2. 项目实战：用户登录系统测试 在这个项目中，我们将模拟一个用户登录系统，学习如何通过数据驱动的方式测试不同的登录场景。...