26校招字节大数据开发一面

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传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

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讲讲实习的项目static 关键字的作用final 关键字的作用interface 和 abstract 有什么区别final 能修饰 abstract 吗？ArrayList 里加元素的过程ArrayList 里 add 的效率如何 O（1）吗还是 O（n）要考虑扩容如果 remove 和 add 同时进行呢？ArrayList 和 LinkedList 是否现成安全HashMap 的查询时间复杂度设计一个数据结构，要求动态插入删除并且可以随时知道比 k 小的数树状数组、平衡二叉搜索树（红黑树） + size 标记、跳表如果同时需要立刻知道中位数呢？双堆模型（大根堆+小根堆）如果一个文件，在...