文章核心观点 - 文章通过一位拥有25年经验的前科技巨头工程师（ADE）被裁员的个人经历，深度剖析了科技行业在过去二十多年的演变、当前面临的挑战以及对从业者个人生活的影响，并为年轻一代的求职者提供了应对当前严峻就业市场的策略[1][3][20] 行业演变与从业者生涯 - 25年前，行业处于工程师凭“硬实力”就能出头的时代，从业者通过深耕技术书籍、学习多种语言框架和参与黑客松比赛，可以快速成长为技术骨干[9][10] - 2008年金融危机对行业造成重大冲击，导致许多资深从业者失业，这一事件促使ADE等从业者开始深刻理解“用生命换钱”的概念，并转向注重储蓄和投资的生活方式[11][12][14] - 在过去职业生涯的大部分时间里，资深工程师能获得六位数的年薪，而从咨询行业跳槽至科技大厂后，其收入（包括限制性股票单位RSU和股票期权）更是迎来了爆发式增长，被形容为“荒谬”[13] 大厂工作的现实与代价 - 科技行业工作强度高，加班是家常便饭，由于团队全球化分布，会议经常安排在清晨或深夜，严重挤占个人时间[15] - 行业技术迭代速度惊人，要求从业者保持终身学习状态，但资深工程师在40多岁时会明显感觉到学习新技术的速度“变慢”[15] - 大厂内的许多项目被从业者认为是在“反复解决同一个问题”，缺乏解决重大难题或让世界变得更好的意义感[15] - 高强度工作导致严重的个人生活牺牲，例如ADE每个工作日只能抽出一小时陪伴孩子，错过了孩子的童年[15] - 同事因加班导致健康问题乃至去世的事件，以及公司对此事的迅速淡忘，揭示了公司与员工关系的残酷现实：员工对公司而言“只是一个工号”[15][16] 当前行业环境与就业市场 - 当前行业大环境已发生剧变，AI工具普及和外包成本降低等宏观因素，大幅降低了大厂雇佣本土员工的意愿[17] - 一波又一波的裁员潮席卷整个行业，许多公司未能幸免[17] - 与ADE刚毕业时相比，当前应届生面临的职场环境“简直是天壤之别”，人才市场早已供大于求[20] - 行业风气变化，企业更愿意将预算花在技术基建上而非扩招新人，导致入门级岗位严重缩水，专业能力不错的应届生也很难拿到转正Offer[20] - 行业被形容为一台“浪费人才的机器”，埋没了整整一代聪明又有才华的工程师[20] 给年轻从业者的策略建议 - 选择职业道路应忠于内心，如果只是为了高薪或外界期望而入行，可能会留下遗憾[21] - 在校期间应主动打造个人影响力和积累“硬背书”，例如为学校或非营利组织写系统、为知名开源项目贡献代码、参加黑客松并获奖、在技术Meetup上做分享[22] - 应把实习视为头号任务，实习能显著提高获得全职offer的概率，应充分利用学校就业中心、招聘网站、校友资源和专业社群寻找机会[23] - 若未能获得实习机会，需全力投入求职：简历需专业人士打磨、多刷LeetCode和HackerRank算法题、进行模拟面试以适应节奏[24] - 如果软件工程师岗位机会稀少，可考虑相邻技术岗位作为切入点，如QA工程师、数据工程师、销售工程师、DevOps工程师等，先入行再寻求内部转岗[25] - 需保持灵活并拥抱变化，如果无法进入大厂全职岗位，可尝试合作项目、接外包、做独立开发者或启动小项目，也可以考虑去其他城市寻找机会[26]

公司核心状况与战略定位 - 公司（DeepSeek）自其标志性模型R1发布一年以来，未进行任何新的外部融资，也几乎没有商业化的动作，在行业内显得特立独行 [1][2] - 公司是全球唯一一家未接受外部融资、且不隶属于任何大型科技公司的独立AI实验室，其研发经费完全来自母公司幻方量化的研发预算 [36][39] - 公司坚持纯粹的研究导向，专注于通用人工智能（AGI）的研发，模型开源、不急于产品化，资源分配上全仓押注底层训练而非高并发的应用场景 [27][28][31] 母公司财务支持与可持续性 - 母公司幻方量化在2025年业绩表现极为突出，旗下基金平均收益率达56.6%，管理的资产规模超过700亿元人民币 [8][9] - 据估算，幻方量化2025年通过管理费和业绩提成，为创始人梁文锋赚取了超过7亿美元（约50亿人民币）的利润 [4][10] - 基于母公司强大的盈利能力，公司拥有充足且可持续的研发资金，其模型训练成本极低：V3训练成本为557.6万美元，R1训练成本仅为29.4万美元 [15] - 按此成本计算，母公司去年的利润理论上可支持再生产125个V3模型或2380个R1模型，资金充裕 [16][17][18] 研发成果与团队稳定性 - 公司在学术研究上持续高产，不断产出高水平论文，例如OCR、V3.2等技术报告，并在年底为R1模型补充了长达60多页的干货内容 [33][34] - 公司团队极其稳定，R1论文发表近一年后，18位核心贡献者全部仍在职，总计100多位作者中仅有5位离开，人才流失率极低 [53][54] - 团队甚至出现了人才“回流”现象，一位去年已离开的作者（Ruiqi Ge）今年已回归团队 [3][55][56] 独特的商业模式与行业对比 - 公司的商业模式独特，背靠幻方量化成熟的量化投资业务进行交叉补贴，使其在AGI研发道路上没有短期盈利压力，内外均无阻力 [37][38][40][42] - 与OpenAI相比，公司拥有稳定的内部现金流支持，无需像OpenAI那样为融资和商业化绞尽脑汁（如寻求芯片厂商投资、探索广告等）[22][26][48] - 与谷歌相比，公司的AI业务是原生且与主营业务（量化投资）相辅相成的，不存在传统业务拖累创新或战略冲突的问题 [45][50] - 这种“既有商业模式、又AI原生”的模式，被认为集成了谷歌（稳定收入）和OpenAI（创新敏捷）双方的优势 [50] 行业影响与外部效应 - 公司的技术动态已成为二级市场的投资风向标，其发布的“硬件设计建议”能直接影响相关芯片公司的股价 [62][67] - 例如，在V3.2模型发布仅四分钟后，寒武纪宣布完成对其框架的适配，次日股价开盘跳涨近5% [68][71] - 许多投资者将公司的技术论文当作行业研究报告来解读，并据此进行投资获利 [62][72]

社交媒体内容生态 - 公众号“喵大白话”汇集了来自抖音、小红书、微博等多个平台的用户生成内容，展现了跨平台内容聚合与分发的模式[1][7][71] - 内容主题广泛，涵盖幽默段子、日常生活分享、宠物互动、学生与教师对话以及社会热点讨论等，具有强烈的娱乐性和共鸣感[9][12][17][31][42][60] - 用户互动形式多样，包括评论区提问、回复、点赞（如单条评论点赞数达2.7万和5.9万）以及作者置顶互动，形成了活跃的社区氛围[17][48][62] 用户行为与网络文化 - 学生群体在社交媒体上积极与教师进行学业沟通，例如询问作业提交方式与地点，反映了线上沟通在日常教学管理中的渗透[17][18] - 网络流行语和特定标签（如把人笑拥了只有我一个人受伤的世界）被广泛使用，是青年亚文化在数字空间的体现[31][60] - 内容中存在对法律边界问题的探讨，例如讨论在获得同意后向特定对象发送信息的行为性质，显示了用户对网络行为合规性的关注[30] 品牌与消费现象 - 内容中提及了具体的消费品牌或产品，如“多邻国”语言学习应用，并展示了其用户界面与排名列表[76][77] - 反映了日常消费中的价格感知，例如有内容提及“西红柿最近也好贵”，暗示了对特定商品价格上涨的观察[65] - 记录了基于线下善意互动的消费行为，如拾金不昧后获得蓝莓，转赠餐厅经理后又获赠酸奶，体现了非商业化的礼物经济循环[55]

产品与市场表现 - 一款名为“死了么”的APP因创意独特而爆火，其核心功能为用户每日签到，若48小时未签到则自动向预设紧急联系人发送邮件提醒[2] - 该应用上线后迅速登顶苹果应用商店中国大陆区付费榜榜首，并登上微博热搜，成为现象级产品[1][4][7] - 应用最初收费1元，后为覆盖成本调整为8元付费方案，尽管收费仍获得大量用户付费下载[11][12] - 公司已接触投资意向，计划以100万元出让10%股份，对应估值已达1000万元[6] 创始团队与开发背景 - 应用由月境（郑州）技术服务有限公司开发，公司注册资本10万元[13] - 创始开发团队为三位95后，他们利用业余时间远程协作完成开发，初始成本仅1000余元，主要用于服务器租赁和应用商店费用，无营销投入[14][17] - 开发灵感源于两三年前在社交平台观察到的需求，团队认为这是每个人都可能需要下载的应用，从创意到上线开发用时约一个月[15][16] 社会需求与产品逻辑 - 应用爆火反映了当代社会的独居痛点，2024年中国独居人口规模已达1.23亿，预计2030年将达1.5亿至2亿[27][28] - 分析指出，其真实需求并非字面“怕死”，而是人口流动社会下的心理代偿，50%的80后和90后处于人户分离状态，催生了单身经济和对失去社会连接的恐惧[32][33] - 产品精准击中了青年流动人口潜意识里的焦虑，在原子化社会中，它剥离社交伪装，为用户提供了一个承认自身脆弱性的出口[34][35][36] - 用户愿意为存在邮件触达率、服务器稳定性等硬伤的产品付费，被视为一种对互联网巨头忽视用户基本存在关怀的“用脚投票”[37] 行业现象与竞争 - 应用爆火后，迅速出现名为“活了么”的免费版跟风应用，以及“死了么极速版”，显示模因产品的快速复制和竞争[17][19] - 值得注意的是，类似的产品点子早在一年前就已出现，原作者用AI完成了产品设计和UI并发布文章（阅读量6万多），但未将其开发上架，错失了市场机会[21][22] 技术实现与AI工具应用 - 当前AI工具的普及使得零代码或低代码开发应用成为可能，文章详细列举了利用AI工具开发类似应用的流程[40] - 流程涵盖产品文档生成（使用ChatGPT/Claude/Gemini）、原型设计（使用Figma AI/Uizard）、UI设计（使用Midjourney/Figam插件）、前端开发（使用Cursor/GitHub Copilot）以及后端与数据库搭建（使用Firebase/Supabase等）[42][44][45][46][49][51] - 应用的核心后端逻辑是记录签到时间、判断是否超时并触发通知，同时需设计联系人确认、缓冲机制及隐私合规等环节[50][52]

文章核心观点 - 网络博主爆料小米公司一款代号为“小米17 Air”的超薄旗舰工程机已被砍掉 该机型在设计与配置上完全对标苹果iPhone Air 但公司内部研判认为超薄机没有市场 最终决定放弃该项目 [1][2][3][4] 产品设计与定位 - 被砍掉的工程机整体风格类似苹果iPhone Air 背面采用横向双摄设计 中框使用抛光工艺 [1] - 该工程机完全对标苹果iPhone Air 定位为超薄旗舰机型 [2][3] - 行业观察指出 荣耀即将推出的Magic 8 Pro Air可能是前五大厂商中唯一真正意义的超薄旗舰 其市场表现有待观察 [3] 产品硬件配置 - 工程机配备6.59英寸面板 [1][2] - 手机厚度为5.5mm或5.xmm级别 [1][3] - 电池容量为“5开头” 即5000mAh级别 或“不到6K”即6000mAh [1][3] - 手机重量为16xg（即160多克） [3] - 后置摄像头为2亿像素双摄 [3] - 搭载高通骁龙8 Elite Gen 5处理器 [3] - 外围配置包括eSIM和超声波指纹 [3] 项目状态与行业动态 - 该工程机完成度很高 但已被公司内部砍掉 主要原因是内部研判认为超薄机型没有市场 [3] - 近期互联网有相关工程机外壳流出 进一步佐证了该项目的存在 [3][4]

社交媒体用户行为与内容趋势 - 用户在电商平台（如天猫）的商品评价区进行创意分享，将日常用品（如油壶）开发出新的使用场景（如充当婴儿洗屁股神器），反映了用户基于生活经验的实用主义创新 [4] - 社交媒体（如豆瓣、抖音）是用户分享幽默、尴尬或意外生活片段的主要平台，内容常以对话截图或短视频形式传播，引发广泛共鸣与互动 [6][12][70] - 用户热衷于在社交媒体（如抖音、小红书）上分享“许愿”与“巧合”经历，例如在雍和宫许愿后遇到车牌尾号为“985”的出租车，此类内容因具有趣味性和话题性而易于传播 [16] 网络流行文化与语言现象 - 网络社区中存在对经典文本或历史人物的趣味性误读与再创作，例如将“扁鹊跑到秦国”误读为“扁鹊跑去了泰国”，并引发关于语文语法和地域语言习惯（如山东倒装句）的讨论 [11][12] - 社交媒体上流行对事物进行拟人化、夸张化或跨界的幽默描述，例如形容产品配色为“小丑配色”、“初号机配色”，或将食物味道形容为“小鸡味” [57][66] - 用户通过创造或关注“猎奇”内容来获取娱乐体验，例如讨论“白切鸡拿铁”等奇特产品，或分享如“用丝瓜酪洗澡”等令人意外的童年回忆 [36][68] 消费与产品体验 - 消费者在电商平台注重店铺的综合体验评级（如天猫五星店铺），并将其作为购物决策的参考之一 [4] - 用户对产品设计或营销提出质疑和幽默吐槽，例如认为盒马销售的牛油果核过大显得“离谱”，或调侃儿童玩具车的驾驶资格问题 [42][46] - 消费者分享特定场景下的消费体验与困境，例如在机场做美甲导致时间延误的风险，这类分享具有警示和娱乐双重属性 [70] 内容创作与传播形式 - 社交媒体内容（如抖音、小红书）常以“cr”（credit，注明出处）方式标注原创作者，形成跨平台的内容传播链 [6][12][16][31][34][44][53][62][65][71] - 教育或学术类内容（如数学公式）会以趣味形式出现在非专业社区中，可能作为娱乐或梗图传播 [21] - 视觉冲击力强或具有反差感的内容（如真正的冰窗花、巨型屏幕看短剧）容易获得用户“见世面”的感叹和分享 [44][64]

行业趋势与人才市场 - 生成式AI与大模型技术呈现爆发式增长，带动大模型算法工程师岗位迎来“黄金爆发期” [1] - 2026届校招数据显示，大模型算法工程师月薪中位数已逼近3万元，顶尖人才年薪破百万，薪资远超前后端、运维、嵌入式等传统技术岗位 [1] - 字节、腾讯、京东等大厂投入巨量资源发展人工智能，增加AI部门并扩招大量大模型和算法人才 [3] - 大模型、生成式AI领域岗位薪资极具竞争力，例如DeepSeek热招的大模型全栈工程师等核心岗位开出11W*14薪的天价薪资，年薪高达154万 [3] - 很多AI核心岗位薪资比往年提高40%，为程序员群体带来更高的年龄容忍度 [3] 课程培养方案概述 - 为解决求职者能力与企业核心AI岗位用人标准不匹配的问题，推出了《AI算法工程师培养计划》 [4] - 该计划由国内一线大厂在职的算法leader亲自主讲，课程广度与深度均符合大厂需求，学完后与算法岗需求贴合度至少达98%以上 [4] - 课程承诺在校应届生就业薪资拿不到29W、在职人员最低薪资涨幅低于40%-50%均可全额退款 [5] - 已有上千位同学通过该计划拿到offer，平均薪资达到35w+，最新一期学员就业薪资最高月薪达85K [5] - 课程教研团队由20位一线大厂顶级专家组成，历时两年打磨，旨在帮助学员掌握基础理论及实战项目，满足行业内绝大多数岗位需求，培养TOP级算法工程师 [7] 核心实战项目内容 - 课程重点围绕主流热门行业商业项目实战展开，包含十大企业级项目，将理论与实践相结合 [7] - 项目三：多模态内容理解与检索，核心技术包括CLIP等多模态预训练模型、多模态融合技术、Faiss/Milvus等向量检索，以及图像/视频理解和文本理解技术 [10][11][12][13][14][15] - 项目四：RAG与大模型智能客服，核心技术栈涵盖智能客服全流程实战、FAQ问答匹配（Sentence-BERT、SimCSE）、RAG技术（文本向量化、检索优化、重排序、大模型生成）及轻量化部署方案 [17][18][20] - 项目五：PDF智能公式与计算，核心技术涉及PDF内容解析、公式检测与识别（OCR）、自然语言到公式/计算（NL2Formula/NL2Computation）以及SymPy等符号计算库 [17][21][22] - 项目六：Agent与自动化工作流，核心技术包括LangChain/LlamaIndex等Agent框架、思维链/ReAct等提示工程进阶、工具调用、记忆机制、任务分解与规划以及代码解释器 [19][26][27][28][29][30][31] - 项目七：Dify智能开发与应用，核心技术涵盖低代码模型开发、行业场景实战，以及Dify平台核心功能如工作流编排、工具插件开发、RAG管道配置等 [24][25][38] - 项目八：ChatBI智能分析与可视化，核心技术包括数据库交互、数据可视化库（Matplotlib, Seaborn, Plotly）、Prompt Engineering引导LLM生成准确SQL，以及SQL语法校验与优化 [33][34][35][36][43] - 项目九：信息抽取与图谱问答，核心技术涉及信息抽取（NER、关系抽取）、知识图谱应用（Neo4j图数据库构建、图谱问答系统）以及大模型融合方案（本地化部署及量化推理） [39][40][41][42][50] - 项目十：金融研报生成系统，核心技术为构建基于角色分工的多智能体系统（研究规划、数据采集、行业分析、财务分析智能体），并集成模型上下文协议（MCP）与OpenAI Agent开发范式 [47][48][51] 课程适用性与成果保障 - 课程项目是一套通用解决方案，可应用于大型互联网、自动驾驶、工业缺陷检测、文本生成、语言模型、医疗、农业等多种场景 [53] - 课程提供3、6、12期分期付款服务，报名即签订保涨薪就业协议 [118] - 协议明确承诺在职人员最低薪资涨幅40%-50%，在校应届生最低年薪29万，若未达承诺即退还全部学费 [118] - 往期学员通过内推入职高效，内推机会多为大厂 [117] 学员成功案例 - 上一期学员已有90%拿到国内外名企的AI、算法岗位offer，最新一期就业学员最高月薪达75K [55] - 案例一：化学专业零基础跨行业学员，通过两期课程学习，成功转型并拿下月薪23k的算法offer [55][57][58][59] - 案例二：目标明确的应届生学员，系统学习后拿下10+个offer，包括字节、美团等大厂，年薪高达60～70万 [61][64][66] - 案例三：双非普本应届生学员，经过4个多月学习，凭借简历优化及内推资源，收获3个大厂offer，最高年薪48万 [74] - 案例四：大专背景学员，通过系统化培训及定制化学习服务（预习指导、实战跟进、简历优化、企业内推），拿下首份年薪30万（20k*15薪）的offer [87][92][96][100] - 案例五：40岁项目经理学员，通过大厂名师指导、项目实战及简历精改与模拟面试，用时3个月成功转型，拿下月薪32k的算法应用岗offer [102][107][109][114]

婚纱过紧导致的健康与安全问题 - 核心观点：部分新娘在婚礼仪式上因婚纱（特别是抹胸款）勒得过紧而出现缺氧、胸痛、呼吸困难和晕厥等健康问题，这已成为一个值得关注的现象 [1][3][6] - 具体案例与症状：有新娘描述穿婚纱时感觉缺氧、胸膛被勒痛、透不过气、两眼冒金星，随后失去意识晕倒 [3] 另一位新娘在仪式中因婚纱过紧或前日未进食休息，突然呼吸不上、大汗淋漓并晕厥，仪式被迫中断数分钟 [8] - 婚纱设计与穿着体验：抹胸款婚纱非常重，为防止在仪式中因走动下滑，化妆师会将其勒得异常紧密，有化妆师描述为此过程累得出汗 [6] 有用户表示试纱时因过紧和灯光照射晕倒两次，最终决定婚礼选用轻纱 [7] - 类似历史与文化参照：有评论指出，历史上外国宫廷舞会中，许多小姐会因束腰过紧而晕倒，这曾被视为一种贵族风尚 [10] 英国贵族绅士的竖领礼服因硬质内衬压迫颈动脉窦，也可能导致晕厥 [10] - 其他相关影响：有用户表示被紧勒的婚纱束缚一上午，完全感觉不到饥饿 [7] 另有用户在拍摄婚纱照后被勒至肋骨疼痛，次日测出怀孕 [7] 婚礼的经济与情感成本 - 核心观点：一场精心筹备的婚礼花费不菲，而仪式中出现的意外（如晕倒）可能给新人留下巨大的情感遗憾 - 具体案例：一位新娘因在仪式中晕倒，尽管后续完成仪式，但事后仍对花费十几万元的婚礼感到“搞砸了”和“特别遗憾” [8] 其他网络话题（非核心，简要归纳） - 房屋现象：有用户发现书房天花板出现圆形痕迹和鼓包，评论推测可能与地暖开启有关 [17] - 生活趣事：有用户从去年未洗的羽绒服口袋中掏出一枚放置一年的煮鸡蛋，鸡蛋变轻但未长毛 [51] - 饮食话题：网友讨论“大人菜”，其中“刺多的鱼”被举例并获高赞同 [46] - 宠物相关：有内容涉及10只猫的饲养情况 [63] 以及暹罗猫的艺术作品 [53] - 产品使用：网友分享用养生壶烹饪牛肉面、羊肉汤等食物的经历 [79]

公司核心危机 - 公司CEO坦言，公司仅剩六个月时间，若情况不变，届时将无法履行支付工资的义务 [1] - 为应对现金流危机，公司已裁掉75%的工程团队，对应实际人数为3名工程师，团队规模从4人缩减至1人 [18][24][25] - 裁员后，公司团队仅剩三位合伙人和两名员工，共计五人 [27] 经营与财务困境 - 过去两年，公司收入一直在缓慢但平稳地下降，团队逐渐“习惯了低一点的收入”状态 [22] - 经数据分析发现，公司收入正以固定的数额持续下降，导致下降部分占总收入的百分比不断增加 [22] - 公司文档访问量自2023年初以来已下降约40%，而文档是商业产品几乎唯一的获客渠道 [18] 商业模式挑战 - 公司面临两大挑战：一是可替代其收费产品的开源方案，二是越来越多的开发者直接使用AI生成UI，而非购买其组件 [2] - 公司商业模式与项目流行度呈反比，业务成功程度与开源项目的受欢迎程度反向相关 [26] - 公司CEO认为，若更多人依赖大模型抓取文档，将导致了解其付费产品的人越来越少，从而切断收入来源 [18] 社区争议与决策 - 公司拒绝了一个为官方文档增加对LLM友好支持的PR，理由是需优先处理公司生存问题，担心该功能会进一步减少文档访问量和付费产品曝光 [7][18] - 此决定在社区引发争议，被批评为“为了商业利益牺牲开源精神”及疏远用户 [9][13][14] - 公司CEO解释，在裁员背景下，花费时间在“对社区友好、但不直接带来收入”的事情上，会占用其挽救业务、确保发薪的时间 [18] AI的双重影响 - AI被视作公司业务陷入困境的重要原因之一，因为它使得开发者无需查阅文档或购买组件即可生成UI [2][29] - 同时，AI也成为团队维持运营的重要工具，被用于处理GitHub Issue分类、服务器故障诊断等任务，提升了效率 [30] - 公司被迫思考如何利用AI来维持运营，并已开始在实践中依赖AI技术 [30] 行业普遍困境 - 该案例反映了当下许多开源基础设施项目面临的现实：即使一个项目被数百万开发者依赖，流行本身也未必意味着其具备可持续的生存能力 [35] - 将成功的开源项目转化为可持续的商业模式被证明极具挑战，公司CEO感叹“做生意真的很难，比写代码难多了” [34][36]

行业观察：科技行业裁员现象 - 资深员工亦面临裁员风险，有员工在百度工作10年后被裁，另有员工在同一公司工作14年后被裁[2] - 裁员决策可能与个人绩效无关，有时会因组织结构调整而裁撤整个项目组或子公司，例如2020年疫情期间有整个子公司被全部裁掉的情况[2] - 职业稳定性存在误区，单纯依靠工作年限长并不能保证不被裁员，因为公司可能因业务调整而进行大规模结构性裁员[2] 技术内容：算法题解析 - 题目为LeetCode第1334题“阈值距离内邻居最少的城市”，难度中等，要求找出在给定距离阈值内可到达城市最少的城市，若有多个则返回编号最大的城市[5] - 解题核心是计算图中各城市间的最短路径，主要算法包括迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法，后者用于计算任意两点间距离后再进行统计[8] - 问题输入参数范围：城市数量n介于2到100之间，边数最多为 n * (n - 1) / 2，权重和距离阈值最大为10^4[10] - 算法实现通过构建邻接矩阵并使用弗洛伊德算法三重循环（复杂度O(n^3)）更新最短路径，最后遍历每个城市统计可达城市数并找出最小值[11][13]