除了甩锅大王，还有这几种人要提防！

链接 乍一看是并查集问题,但是我们需要进行一些操作才行 两者是否有关联,或者关联度是否不小于K,我们可以只进行关联至少为K的操作 比如测试用例 4 3 1 2 3 2 3 2 2 4 4 1 2 4 1 3 1 假设到了4 1的查询,我们先对操作按关联度排序,然后找到第一个关联度不小于4的位置(lower_bound),接着从这开始进行Union操作,然后答案就出来了(我们只需在根节点记录总结点数就行,不过要减1,排除自己) 一开始我想着每次查询操作都重置num数组(也就是每个信息组成的树),但是这样时间复杂度大到爆炸!!! 经过D老师的提示,我才发现关联值的查询操作包含了关联值高的,二者是包...

面试是求职过程中的关键一环，它不仅是展示技能的机会，更是与潜在雇主建立联系的桥梁。在2026年的职场，随着虚拟现实面试和AI辅助筛选的兴起，求职者需掌握更先进的技巧。本文将从准备阶段、面试过程、常见问题应对和后续跟进四个方面，提供全面指导，帮助你在面试中脱颖而出。准备阶段是成功的基础。首先，研究公司：深入了解其产品、服务、最近新闻和竞争对手。例如，浏览公司网站、财报和Glassdoor评论，准备问题如“贵公司在AI领域的最新进展是什么？”其次，审视职位描述：匹配你的经验，准备例子证明你能胜任。第三，练习常见问题：如“告诉我关于你自己”，用1-2分钟概述背景、经验和热情。第四，模拟面试：使用Zoom录制自己，注意肢体语言和眼神接触。对于虚拟面试，确保背景整洁、网络稳定。第五，准备材料：带上简历副本、笔记本和问题列表。针对2026年趋势，熟悉AI面试工具，如HireVue的视频分析，练习自然表达。面试过程需注重细节和互动。准时出席：提前15分钟到场或登录，穿着得体（即使虚拟，也上身正式）。开场寒暄：微笑问候，握手或点头，建立 rapport。回答问题时，使用STAR方法结构化：例如，行为面试题“描述一次团队冲突”，说明情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）和结果（Result）。展示热情：用积极语言，强调对公司的兴趣。提问环节：问聪明问题，如“团队当前面临的最大挑战是什么？”避免薪资问题，除非对方先提。肢体语言：坐姿端正，保持眼神接触，避免小动作。针对技术面试，准备白板编码或案例分析，练习如LeetCode题目。常见问题应对是面试的核心。自我介绍：聚焦职业相关，避免个人生活。优势与劣势：优势用例子支持，劣势转正面，如“有时太注重细节，但这确保了高质量输出”。为什么我们公司：链接个人目标与公司愿景。薪资期望：研究市场（如Salary.com数据），给范围如“基于经验，期望8-10万”。行为问题：准备5-7个故事，覆盖领导力、适应性等。技术问题：诚实回答，不会的部分说“我会学习”。压力面试：保持冷静，展示韧性。2026年新趋势：AI面试可能问伦理问题，如“如何处理数据隐私”，准备道德观点。后续跟进能强化印象。面试后24小时内发感谢邮件：重申兴趣，提及讨论点，如“感谢讨论AI项目，我对贡献兴奋。”追踪进度：一周后跟进，如果无回应。反思经验：记录强项和改进点，为下次准备。如果被拒，礼貌询问反馈。构建网络：LinkedIn连接面试官，长期益处。总之，通过 thorough 准备、有效互动、巧妙应对和及时跟进，你能在面试中脱颖而出。记住，面试是双向选择，找到匹配的机会才是目标。

链接 纯粹的模板题,完全套公式就行了啦 #include<iostream> #include<vector> typedef long long ll; using namespace std; vector<ll>num; int n, m; int lowbit(int x) { return x & -x; } ll query(int l, int r) { ll sum_r = 0, sum_l = 0; for (;r;r-=lowbit(r)) { sum_r += num[r]; } l -= 1; for (;l;l -= low...

春招现在就开了吗？秋招刚结束，一身疲惫，本来想好好地享受一下假期，等到三月份再开始投递。看到牛友们说现在就有些公司开始春招了，突然感觉现在玩的每一分钟都是罪恶的，无缝衔接是吧，金三银四变成金一银二了吗？