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]

数据结构和算法 - 文章核心观点聚焦于互联网大厂招聘中的算法能力考察，强调校招存在"虚假招聘"现象，部分企业通过持续招聘进行宣传而非实际补缺[1] - 提出算法能力提升对求职的关键作用，推荐《算法秘籍》作为系统学习资料[1][6] LeetCode算法题解析 - 例题为LeetCode第209题"长度最小的子数组"，要求找出满足元素和≥target的最短连续子数组长度[5] - 解题采用滑动窗口技术： - 双指针动态调整窗口边界（left/right）[6][7] - 时间复杂度优化至O(n)，空间复杂度O(1)[6] - 提供JAVA/C++/Python三语言实现代码[7][8] - 技术细节： - 窗口扩张时累减target值，收缩时累加左边界值[7] - 边界条件处理包含空数组返回0的情况[7][8] - 输入约束：target≤10^9，数组长度≤10^5[6]

教育行业与实习政策 - 双非院校计算机专业学生面临实习困境 学校禁止外出实习 私自实习将受处分 但留校又无法获得项目经验 [1] - 学生实习经历直接影响就业率 进而影响学校排名 部分院校对实习采取默许态度 [1] 算法题目解析 - LeetCode第1509题要求通过最多三次操作修改数组元素 使最大值与最小值的差最小化 [2] - 解题核心逻辑：当数组长度≤4时 差值可归零 长度>4时需排序后比较四种移除组合的最小差值 [13] - 示例1演示通过三次操作将[5,3,2,4]全改为3 差值归零 [3][4][5][6] - 示例2显示[1,5,0,10,14]经三次操作后最小差值为1 无法归零 [7][8][9][10][11] 代码实现 - JAVA解法通过排序后计算四种移除组合的最小差值 包括前移3/2/1/0元素对应后移0/1/2/3元素的场景 [13] - C++实现逻辑与JAVA完全一致 使用vector容器和min函数优化比较过程 [13]

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]