视频面试作弊现象 - 视频面试中通过眼镜反光使用AI作弊的案例被曝光，候选人因面试官观察细致而被识破 [1] - 视频面试普及带来便利性，但存在作弊风险，正常交流与读稿的差异使作弊行为较易被发现 [1] - 网友讨论摘眼镜规避作弊检测的可行性，实际操作中仍存在技术难度 [1] LeetCode算法题解析 - 题目为LeetCode第1281题，要求计算整数各位数字积与和的差值，难度标记为简单 [2] - 示例1输入234，输出15（积24减和9） 示例2输入4421，输出21（积32减和11） [2] - 解题需遍历整数每位数字，适用范围为1≤n≤10^5 [2] 编程语言实现 - JAVA代码框架提供乘积与和的初始化变量，通过循环处理整数每位数字 [3] - C++代码部分未完整展示，但解题逻辑与JAVA一致 [3]

以下文章来源于数据结构和算法 ，作者博哥 数据结构和算法 . 《算法秘籍》作者王一博，专注于互联网大厂热点事件和算法题讲解。 有的人一找不到工作就自怨自艾，怨天尤人，一度怀疑自己，甚至破罐破摔，自甘堕落，有的甚至 为此感到焦虑，导致最后发展成了抑郁症。 实际上找不到工作并不都是你的错，而是人家已经招满了，还在继续招主要是 给公司做宣传 ，所 以这个时候你怎么可能过，就算是爱因斯坦来了一样收不到offer。下面一位网友透露出了校招的 实情，原来都是套路。 解释 ：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。 示例2： 输入 ：target = 4, nums = [1,4,4] 输出 ：1 --------------下面是今天的算法题-------------- 来看下今天的算法题，这题是LeetCode的第209题：长度最小的子数组。 问题描述 来源：LeetCode第209题 难度：中等 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的连续子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。 示例1： 输入 ：targ ...

《算法秘籍》作者王一博，专注于互联网大厂热点事件和算法题讲解。 最近一网友发文称自己是双非院校计算机专业，在北京找了一份 实习的工作，每天早起通勤 挤地铁到公司 上班，可现在学校不让住外面、也不让外出实习，对于私自外出实习的要受到处分。 对于这种情况，很多网友表示很无语，私自外出实习，学校怕出事担责。如果不外出实习，留在学校又没 有工作，啥项目经验也学不到，对于这种情况竟然有不少同学遇到过。 我记得我当年快毕业的时候虽然学校没有鼓励我们去校外面实习，但也没禁止我们外出，出去实习学校也 是睁一只眼闭一只眼。因为 如果不实习的话，到时候毕业可能暂时找不到工作，学生的就业率低，又会影 响到学校的排名。 以下文章来源于数据结构和算法 ，作者博哥 数据结构和算法 . --------------下面是今天的算法题-------------- 来看下今天的算法题，这题是LeetCode的第 1509题：三次操作后最大值与最小值的最小差，难度是中等。 给你一个数组 nums 。每次操作你可以选择 nums 中的任意一个元素并将它改成任意值 。在执行最多三次 移动后 ，返回 nums 中最大值与最小值的最小差值。 示例1： ...

大模型在算法竞赛中的表现 - 字节Seed-Thinking在CCPC决赛中仅完成1道签到题（C题），表现远低于预期 [1][5] - 其他参赛模型表现：o3/o4各完成1题（G题）、Gemini 2.5 Pro完成1题（C题）、DeepSeek R1零题 [5] - 比赛采用纯模型自主解题模式，人类仅担任操作辅助角色，排除人为干预可能性 [6] 模型架构与技术特点 - Seed-Thinking-v1.5采用MoE架构，含200B总参数与20B激活参数，整合STEM问题与代码任务训练 [8] - o3采用128层Transformer+符号推理引擎，数学精度达人类水平；o4-mini参数量为o3五分之一但速度提升3.2倍 [8] - Gemini 2.5 Pro支持百万Token多模态输入，DeepSeek R1直接应用强化学习无需监督微调 [8][9] 大模型在算法领域的局限性 - 非Agentic模式下模型表现显著弱化（如字节比赛），而OpenAI在IOI夺金依赖工具调用等Agentic训练 [11] - 模型对未见过的创意题型适应性差，与人类解题困境类似 [11] - 算法竞赛能力与学历无关，顶尖选手多为青少年群体 [12] 推理模式对性能的影响 - 微软测试显示：模型在经典LeetCode题通过率超95%，但新题通过率骤降至27-80% [15][17] - 启用推理模式的模型（如o3-mini）在新题测试中表现最佳（79.8%通过率），较基础版提升显著 [15][17] - 人类在"未见过"题目中的通过率（37.05%）仍高于多数基础模型 [15]