链接 这题并不简单,说实话,就算想到了关键解法(逆向思维)还会被时间卡住 相比于平常的并查集,这题需要逆向思维,由于我们并不方便在找到摧毁后的信息 所以我们反着来,假设要摧毁3号星球,我们可以排除与三号星球有关的合并(Union),这样就是摧毁后的答案了 为了方便且快速查找与某个星球有关的合并操作,我们可以写一个unordered_map,键负责存储每个星球,值存储vector(planet存储两个数据,分别是两个连接的星球) 在设置一个bool类型的数组destroyed,表示是否被摧毁,使用合并函数的时候只要合并的两个星球都满足destroyed[k]都为0就行  #include<...

来美团快半年了，真的感觉像在上学，还是带薪的那种。每个新人都有导师带，从业务到技术，手把手教。遇到问题随时问，导师还会主动约一对一，分享经验和方法论。而且学城太实用了，项目文档、技术方案、踩坑经验，想查什么都有，比大学图书馆还全。最舒服的是团队氛围，同事之间很友好，有问题大家都会帮忙，没有那种冷冰冰的感觉。每天上班就像去学校，还能拿工资，这感觉真的不错

虽然知道学历不高，但是我就想找个中小厂积累积累经验找个实习，投了200多个只有5个过初筛，但后续都没有约面试 。。。天天好焦虑好累啊，真的有些迷茫了，不知道该干啥

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...