找实习

先简单说一下题干：给一个怪物血量数组，你可以先：花费1点mp对任意怪造成1点伤害(使任意一个数减1)，此类操作不限次数再：花费b点mp引爆一个，若怪被击杀，则对相邻目标造成击杀时怪的当前血量-1点伤害，只能执行一次，要求此操作后全部怪被消灭怪被消灭后邻居会靠拢求消灭所有怪的最小mp（数组全部<=0)对于式例3：1 2 3 4 5 4 3 2 1很简单就是5问题出在这：对于式例2：4 1 2 1给出的答案是 6 mp（先4mp点杀4，再2mp引爆2）ps:这里可以看出是允许直接点杀目标的正确答案不应该是 5mp 吗？（先1mp点杀1,再4mp引爆4）

⏰秋招投递时间：从八月初开始，到现在，将近三个月✍️共同递250+企业，收到拒信至少50+封，进面（字节、美团、京东等都有）10+场，几乎都卡在群面，估计群面对我有诅咒。（某些企业明确表示要提前实习的我都拒绝了，比如蔚来九月初打电话问能否立刻到岗，直接拒绝❌）😊offer+1（已开奖，查了下行业内正常薪资水平，但对于生物转行的人来说，挺高了）⭐秋招感想：是你的总会是你的，不是你的就不强求，不在一棵树上吊死，该玩玩该吃吃该喝喝，不用过分准备，前期我也是天天哭，后面看开了就开始接各种兼职（包括展会翻译兼职、咖啡店兼职学咖啡），挣到了钱就去玩，深知毕业后没时间玩现在就应该疯狂玩。我深深感觉就是因为去旅游了，整个人放松很多所以面试过程中和面试官聊的很好，一点也不紧张，思路很清晰。🤖普渡机器人一共二面，第一轮业务，第二轮业务＋hr（我是边在展会作兼职边面试的哈哈），问的问题不难，就围绕销售经历展开，提问对岗位的了解，对公司的了解，对行业的看法，（我提到自己了解广交会机器人很热闹，自己目前也在做AI教育营销实习，国家政策，特斯拉/宇树科技等机器人的投入现状）自己的优缺点，二面有问我为什么觉得自己能进二面，吸引他们的店是什么，未来的发展规划……anyway，面试的时候就感觉自己能过，所以大家！该玩玩该放松放松，不要紧绷！不要羡慕别人！（身边有同学9月2号就拿到京东offer可把我愁死了当时😭）

作为一名大数据工程专业的研究生，收到华为的实习面试邀请后，我既兴奋又有点紧张。华为在大数据、云计算和AI方面的项目一直颇具规模，我在实验室也经常用到华为云的分布式存储和计算工具，所以这次机会对我来说既是挑战，也是检验自己能力的时刻。面试当天是线上视频面试，HR提前一天发来了会议链接，还贴心地提醒我准备好稳定的网络和耳麦。面试开始，首先是自我介绍环节，我简单交代了自己的学业背景、参与过的项目，以及在实验室做的两个与数据仓库建设相关的课题。技术面提问部分面试官是一位资深的大数据架构师，第一句就直奔主题：“你在项目中具体承担了哪些角色？有没有数据模型设计的经验？”我提到了在校期间参与的一个基于Kimball维度建模的销售分析系统项目，并详细描述了如何在需求分析阶段识别业务过程和度量，以及如何根据不同的数据主题域设计星型模型与雪花模型。我还补充说明了在ETL流程中，如何处理缓慢变化维（SCD），尤其是Type 2类型的实现方法，包括在Hive中通过分区与有效期字段来管理历史数据。他听完后很感兴趣，追问：“如果我们有一个订单事实表，需要支持多维度分析，比如时间、客户、产品，但不同维度的数据规模和更新频率差异很大，你会怎样设计？”我答道：时间维度：预先生成完整的日期维并缓存在DW中，保持稳定不变；客户维度：考虑缓慢变化维，保证历史分析的准确性；产品维度：用码表+关联，保持高查询性能。并说明了在分布式环境（如Spark SQL）下，为避免join带来的性能瓶颈，可以使用广播join或分桶策略。场景题与解决思路接下来，他给了一个具体问题：“如果每天有上亿条设备日志进入系统，需要在分钟级完成故障模式检测，你会怎样设计架构？”我回答：数据采集：采用Flume/Kafka作为实时数据入口，将日志按主题与分区进行路由；实时计算：使用Flink进行流处理，通过窗口函数实现分钟级聚合；特征提取与模式匹配：在流计算过程中调用预先训练好的模型（可能是基于TensorFlow或PyTorch），完成在线推理；数据落地与分析：实时结果入ClickHouse或HBase，历史数据入Hive供离线分析；监控与告警：接入Prometheus+Grafana实现实时监控，并结合规则引擎触发告警。面试官点头认可，但提醒我在实际生产中需要考虑容错和数据延迟问题，比如Kafka的副本机制、Flink的checkpoint与状态恢复等。综合能力考察除了技术问题，他还考察了我的沟通能力与学习能力。他问：“如果你负责的某个数据模块上线后用户反馈查询慢，你会怎样定位问题？”我回答说会先定位问题范围：是前端展示慢还是后端查询慢；如果是后端，先看sql执行计划，分析是否由于join、group by等操作导致大量shuffle；再检查数据倾斜情况，必要时用加盐、按范围拆分等方式优化；同时关注底层存储的索引与分桶方式。思维延展与职业规划最后，他关心我的职业规划。我表示自己未来希望在数据架构与数据治理方向深耕，不仅掌握数据采集、处理、存储的全链路技术，还能从业务视角建立完善的维度模型和指标体系，提高企业数据资产价值。这与华为在智慧城市、通信网络、云平台等领域的需求非常契合。面试在轻松的氛围中结束，面试官说技术能力还不错，但建议我在模型设计中更多考虑跨域数据整合的复杂性，以及如何在超大规模数据环境下保持模型的易维护性。HR最后告知后续会有二面，可能会有更深层的系统设计题与现场编码题。面试感受与经验总结这次一面让我体会到几个关键点：准备要针对岗位需求 —— 华为的大数据实习不只是写代码，还要理解业务流、模型设计、性能优化，尤其是Kimball建模在企业级场景的落地方式。案例要具体 —— 面试时举的例子最好能体现规模、挑战与解决方案，比如数据量级、延迟要求、架构选型等细节。思维要全面 —— 技术方案不仅要能跑通，还要考虑高可用、可扩展性、运维成本等。表达要清晰 —— 把复杂的设计讲清楚，有时候比技术本身更重要。总之，这次面试虽然是虚拟的情景，但过程很真实，如果你未来准备大数据方向的华为面试，可以借鉴这种“技术细节+业务场景+性能优化”的答题方式，即使遇到陌生问题也能从架构思路入手，让面试官看到你的系统性思考能力

最后两题怎么做啊，有大佬可以给个解答吗，谢谢谢谢谢