acm

🍡核心目标不同私募量化：极致的性能与低延迟（纳秒/微秒级响应），直接关联交易盈亏。互联网大厂：高并发、高可用、可扩展性（应对百万级QPS）。🍡技术挑战不同私募量化：① 硬件级优化（CPU缓存、内存对齐、指令流水线）。② 网络协议优化（UDP/FPGA、内核旁路技术如DPDK）。③ 高频交易系统的容错与回撤控制（单点故障可能导致巨额损失）。互联网大厂：① 分布式系统设计（一致性协议、分库分表）。② 云原生技术（K8s、Service Mesh）。③ 大数据处理（PB级存储、实时计算）。🍡技术栈涉及方面不同私募量化：C++标准贴近底层（甚至C++11/14），可能涉及Linux内核修改、定制化编译器等。互联网大厂：C++多用于基础设施（存储引擎、推荐系统），配合Go/Python生态。🍡业务逻辑不同私募量化：代码直接体现交易策略（如做市、套利），需与量化研究员深度协作。互联网大厂：服务于用户产品（如广告推荐、支付系统），需求来自产品经理。

目前全国20多家规模在百亿及以上的量化私募公司，在文化氛围，管理风格方面各有特色，哪家的员工稳定性最强呢？

大佬们，请问那种链表二叉树之类的题目，acm模式下需要自己构造数据结构吗😦😦

个人bg：四非本科，acm银公司bg：某独角兽车企自动驾驶部门，岗位是感知软件实习生，组里处于组建期，一直在招人，有转正。第一段c++算法工程开发的实习即将结束，应该也是最后一段实习，三个月时间学习到的东西主要是代码上的，完成了两个项目。从c++开发的难度上来讲，语言方面难度不会很大，通过对组内原有代码的学习，会发现代码用到的东西还是比较固化的，遇到问题时需要能够抽象出需要的技术或者方法，然后拷打gpt。代码质量保证的一些方法：clang-format 工具对于参数形态，参数定义的严格控制对于输入的异常处理gitlab 的pipline检查脚本code review基本的自测一些需要遵循的原则...

猜数-正好及存在题目描述：猜四位数，有一个四位数，你不知道。当你猜了一个，主支持人会告诉你，有几个数字对上了，另有几个存在但位置不对。比如4319，你猜4290，4对上了，9存在但位置不对，主持人会告诉你“1对，1在”。当你猜了六次，估计对的概率不低。现在，你猜了6次，有6个四位数。根据这6个四位数，很多数你是可以猜对，不仅仅是第6个四位数。请你计算第6个四位数，前100到后100，有几个数你是能猜对的。比如第6个数你猜的是4653，要计算的就是[4553, 4753]范围内，有多少数是可以猜出来的（不包括提前猜出来的和正好第6个数）。猜对：包括正好对上了，或根据排除法，只存在一个符合要求的。输入：6行，一行一个四位数，保证六个数都相互不同，且最后一个数，前100和后100都是四位数。输出：一个整数，结果。输入例子：708964823529725150635043输出例子：69