7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

AI原生组织（AI-Native Organization）

AI原生组织深度研究报告研究主题：AI原生组织（AI-NativeOrganization）概念、特征、构建路径与全球案例研究时间：2026年5月18日研究深度：⭐⭐⭐⭐⭐（深度研究）组织设计逻辑的根本翻转传统是 核心难点不在技术，而在组织权力的重新分配——当AI能做出比中层更准的决策时，原来的管理层怎么自处？一、概念定义1.1什么是AI原生组织？ 核心定义：AI原生组织并非在组织中"添加AI"，而是将组织架构直接建立在AI之上。这类公司从第一天起就是围绕AI而设计的，从产品架构到数据系统，都是围绕智能反馈与模型迭代而构建。 1.2核心本质AI原生组织的本质：让每一个人的智慧都能被看见、被调用、被放大，最终汇聚为组织整体的能力AI不是外接能力，而是公司新的"DNA"从"流程治理思维"转向"智能演化思维"二、核心特征2.1三大组织特征特征维度传统组织 AI原生组织智能决策靠个人经验决策，经验在个人脑子里，组织拿不到业务数据流经组织底层，AI自动分析预警，决策建议推送责任人业务流与工作流割裂于CRM、通讯软件，数据断点全部沉淀为结构化数据，AI随时介入协同力经验沉淀不下来

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

一个理想的组织，是AI Agent在组织人｜AI跃迁者调研

如果只把 ColaOS 理解成一个有灵魂的 AI 助手，会错过更关键的东西。【金句洞察】1. AI 改变了我认知世界的方式，远超过某一个习惯。2. 理想组织里，Agent 在组织人。3. 组织重写：AI 的速度必须穿过组织，才会变成成果的速度Agent Native OrganizationColaOS 的五周奇迹，背后是组织形态改变。 但这里有一个很关键的判断：快的关键，是组织能把 AI 的速度变成成果速度。AI 写代码很快，只是第一层。真正重要的是，组织能不能把这种快穿透到上线、反馈、撤回、修正和再次上线。 余一：AI 让你对组织、业务或者产品做的最大一个改变是什么？橘子：春节以后，我们整个组织都围绕 Agent 重构。做的事情变了，组织方式也变了。 超级个体和超级组织超级个体vs超级组织余一：AI 很容易让一个人成为超级个体，但超级个体好像又容易游离在组织之外。超级个体为什么还要留在组织里？组织怎么承接这种红利？

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

AI时代企业组织效能困境：个人提效≠组织级效能升级

一、个人最佳实践，没有沉淀成组织资产 我们先看第一个原因，也是最容易被忽视的一个，就是个人经验没有被组织化。 现在很多公司里，总有那么几个AI用得特别溜的人。 结果就是，公司里有十个AI高手，但这十个人的效率提升没有办法乘以一百，辐射到整个组织。个人英雄主义解决不了组织效率问题。 那真正的解法是什么？ 二、组织架构本身，已经不适应AI时代 第二个原因更加根本，涉及到组织架构层面的结构性问题。 我们很多企业的组织架构，是在工业时代和传统软件时代设计出来的。它的底层逻辑是"分工越细，效率越高"。 关键不是把AI塞进旧流程，而是用AI重新设计流程。 第二是组织重构。如前面所说，调整组织架构，让它适配AI时代的运作方式，减少不必要的分工壁垒，建立"一人全链路拉通"的更敏捷的作战单元。 AI时代的竞争，最终会体现在企业的组织进化能力上。那些能够快速把个人AI实践转化成组织AI能力的企业，将在未来的竞争中建立起真正难以复制的优势。 好了，今天的内容就分享到这里，希望对大家有所启发。

使用AI改进组织的元数据

通过充分利用元数据，您可以为更强大、更相关的AI和大数据分析奠定基础。 译自 Use AI to Improve Your Organization’s Metadata 。 在训练AI模型时，AI应用的准确性取决于它收到的训练材料质量。自然地，给它提供过多或不足的训练数据要么成本高，要么导致模型效果差。使用AI时，您希望快速、低成本获取结果。最佳方式是只提供所需数据。 元数据为非结构化数据带来结构，可大幅帮助查找AI工具所需数据。 AI可以在案件关闭后根据需要标记文件，以支持未来的调查、培训或研究项目。 版权保护: 生成AI的一个热点是训练模型中出现受版权保护的素材。 考虑到当今元数据的大量和多样性，大多数IT组织需要实现元数据管理的自动化。 最好使用软件，结合查询和标记。查询可以提供常见问题的结果，如“显示部门在最近6个月访问的数据”。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

康威定律：AI 时代的 IT 组织变革

新的技术带来新的技能，新的技能带来新的分工，在整个软件开发生命周期里，组织结构与协作方式，都将发生巨变。2024 年 AI 将影响 IDE 外的事软件开发，并不只是写写代码。 而这些组织的架构，又被带时代烙印的技术栈所导致的技术分工、技能隔离所深刻影响，往往并不能让组织的领导者随心所欲的去构建出真正符合业务发展需要的组织。 所以，生成式 AI 进入软件开发领域，第一件事情是消除一部分隔离（虽然完全抹平恐怕是短期内不太现实的事情）。其次，IT 组织一直纠结的治理架构：团队人员按技术栈决定的技能来分组？ 这些领域模型将为企业的 AI 开发工作提供有力的支持。业务流团队将是整个组织中最贴近各类业务与市场的多支团队。 除了谈宏大缥缈的什么组织结构、定律，我们也可以更加务实的去看，AI 具体在哪些场景下有助于让软件开发团队的协作更加“无摩擦”（Frictionless）。

AI 时代，组织应该如何重新设计？

这种管理模式在大型组织中有其存在的必要性，但本质上是一种信息传递和协调的成本。 PART02 AI 时代的根本变化：组织规模的缩小带来协作成本的大幅下降 AI 时代带来的最根本变化是什么？ PART03 新时代组织的协作模式：人与 AI 协作，文档驱动 如果人与人之间的协作成本大幅下降，那么新时代的组织应该如何协作？ 我的答案是：人与 AI 协作，文档驱动。 PART06 对组织形态的一些思考 基于上面的分析，我对 AI 时代的组织形态有以下一些思考： 第一，小团队可能会成为主流。 同样，AI 时代的组织管理，核心也不是引入什么 AI 工具，而是整个组织的运作方式是否对 AI 友好。 这包括：文档化的工作习惯、清晰的职责边界、扁平的沟通方式、快速的决策机制。 这些都是让 AI 能够更好地融入组织协作的基础。 回到文章开头的问题：AI 时代，组织应该如何管理？

AI时代的软件工程-组织重构

备注：以下企业内分享转公开本文主题是：AI时代的软件工程-组织重构——跨越冰山陷阱，完成从代码编写者到AI智能体指挥官的组织跃迁首先探讨了在AI浪潮下软件开发模式的深刻转型，提出了从传统流程向AI时代Spec 在传统模式中，程序员往往在编码过程中通过大脑补全大量隐性逻辑，而AI时代则要求将这些设计判断工作重心前移。 这种转变促成了组织分工的重构：产品经理专注于高层业务目标，研发人员负责将规则与约束显性化，而AI则承担具体的执行工作。 最终，软件工程的胜负手不再仅取决于编程效率，而在于团队能否准确地将业务经验与工程约束沉淀为可被AI执行的标准化文档。 其次：提出全栈微单元是一种在 AI 赋能下，通过逻辑与组织的深度闭环打破传统技能沟通隔阂，同时在物理层面保留前后端专业化分层以确保系统高性能的垂直自治应用架构最后：提出AI 虽然能显著放大开发者的产出效率

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。