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题目 给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。 示例 1： 12输入：nums = [3,2,3]输出：3 示例 2： 12输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2]输出：2 提示： n == nums.length 1 <= n <= 5 * 104 -109 <= nums[i] <= 109 **进阶：**尝试设计时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) 的算法解决此问题。 题解 一眼秒杀的解法就是先排序，然后直接 return 中间的那个数即可了。 最终最优解法，就是摩尔投票法，便是进阶解法。 候选人 (cand_num) 初始化为 nums[0]，票数 count 初始化为 1。 当遇到与 cand_num 相同的数，则票数 count = count + 1，否则票数 count = count - 1。 当票数 count 为 0 时，更换候选人，并将票数 count 重置为 ...

我要成为编程高手！

CoT 工作流集成代码结构设计文档 1. 设计概述 1.1 目标 在现有 Django 项目中集成 Chain-of-Thought (CoT) 思维链功能 通过精简扩展方式实现，最小化对现有代码的影响 提供透明、可控、可中断的 AI 推理过程 支持流式响应和实时思维步骤展示 默认启用 CoT 功能，简化配置管理 1.2 核心理念 精简设计：最小化字段扩展，避免冗余 模块化架构：新功能独立模块，不影响现有功能 向后兼容：保持现有 API 和数据结构不变 默认集成：CoT 作为标准功能，简化开关管理 用户体验：实时展示 AI 思维过程，支持中断操作 1.3 设计原则 最小扩展原则：只添加必要字段，避免过度设计 职责分离原则：推理内容在消息层面处理，工作流专注流程管理 性能优先原则：优化数据库查询和索引设计 可维护性原则：清晰的代码结构和明确的字段用途 2. 数据模型扩展（精简版） 2.1 WorkflowStep 模型（精简设计） 设计理念：WorkflowStep 专注于流程管理，不存储推理内容 123456789101112131415161718192021222...

🎯 核心设计理念 异步生成 + 多层降级 + 用户体验优先 📋 整体架构流程 12用户首次提问 → 创建对话(临时标题) → AI回复 → 异步生成标题 → 更新对话 🔧 技术实现方案 1. 触发时机设计 主触发点 ：用户发送首条消息且AI回复完成后 备选触发 ：对话创建后的第一次消息交互 手动触发 ：提供用户主动重新生成标题的接口 2. 标题生成策略（三层降级） 第一层：LLM智能生成 使用现有的 deepseek-reasoner 模型 专门设计标题生成 prompt 输入：用户问题 + AI回答的前200字 输出：10-30字符的精准标题 第二层：关键词提取 LLM生成失败时的备选方案 提取用户问题中的关键词 组合成简洁标题 第三层：默认规则 使用时间戳 + “新对话” 确保系统稳定性 3. 异步处理架构 123456789101112# 推荐实现方式class TitleGenerationService:    async def generate_title_async(self,     conversation_id, user_messag...

FastAPI + SQLAlchemy 数据库迁移最佳实践指南 📋 目录 概述 环境准备 Alembic配置 迁移工作流程 最佳实践 数据库兼容性 生产环境部署 故障排除 实际示例 概述 什么是数据库迁移？ 数据库迁移是管理数据库架构变更的版本控制系统。它允许您： 跟踪数据库结构的所有变更 在团队间同步数据库架构 安全地升级和回滚数据库版本 自动化部署过程 为什么选择Alembic？ Alembic 是SQLAlchemy的官方迁移工具，相当于Django的migrations系统： ✅ 版本控制：每个迁移都有唯一版本号   ✅ 自动生成：自动检测模型变更   ✅ 双向迁移：支持升级和降级   ✅ 异步支持：完全支持async/await   ✅ 多数据库：支持MySQL、PostgreSQL、SQLite等 环境准备 1. 安装依赖 1234567# 核心依赖pip install fastapi sqlalchemy alembic# 数据库驱动（根据需要选择）pip install aiomysql PyMySQL          # MySQLpip ins...

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