大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...

好焦虑 方向确定的太晚了

🍤我tm来啦

1. 如何实现动态规划？动态规划核心思想：将复杂问题分解为子问题，保存子问题结果避免重复计算经典例子：斐波那契数列 // 递归（指数时间） int fib(int n) { if (n <= 1) return n; return fib(n-1) + fib(n-2); } // DP自底向上（O(n)时间，O(n)空间） int fibDP(int n) { if (n <= 1) return n; vector<int> dp(n + 1); dp[0] = 0, dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { dp[i...