通义灵码陪你轻松搞定技术求职：成为笔试面试的“超级助手”！

如今，技术岗位竞争可谓白热化，求职季不仅是知识的比拼，更是效率和实战能力的较量。面对海量的面试题、复杂的算法挑战，以及快速变化的技术框架，开发者们需要一些高效的工具来帮助自己突破瓶颈。阿里云推出的智能编码工具通义灵码，凭借其代码生成、优化以及智能问答等强大功能，正在成为开发者们备战求职季的“超级助手”。

通义灵码是基于通义大模型打造的，它的功能设计正好解决了技术求职中的关键痛点，涵盖了从理论学习到实际操作的全链条需求。

通义灵码下载：https://lingma.aliyun.com/download

算法题：

用户可以将题目输入到通义灵码的对话框中，选择不同的模型，以获取参考答案。

有个人正在玩“心有灵犀”的游戏。游戏规则很简单：

每位参与者写下自己最喜欢的正整数，然后统计每个人的数字。如果有一个数字被恰好两个人写出来，那这两个人就是心有灵犀的。

请你编写一个算法，输出每个人与谁是心有灵犀。

只需将提示词输入给通义灵码，它便能快速理清思路：

def find_soulmates(numbers):    """    找出心有灵犀的人对。        :param numbers: list[int] 每个人写下的数字，索引表示人的编号    :return: list[tuple] 心有灵犀的人对 (person1, person2)    """    # 统计每个数字被哪些人写下    num_to_people = {}    for idx, num in enumerate(numbers):        if num not in num_to_people:            num_to_people[num] = []        num_to_people[num].append(idx)        # 找到恰好被两个人写下的数字，并记录这些人    soulmates = []    for num, people in num_to_people.items():        if len(people) == 2:            soulmates.append(tuple(people))        return soulmates# 示例测试if __name__ == "__main__":    # 假设有5个人，分别写下以下数字    numbers = [3, 7, 3, 9, 7]    result = find_soulmates(numbers)    print("心有灵犀的人对:", result)

通义灵码不仅提供了代码参考，还附带了代码解释、示例运行以及复杂度分析。

以上是通义灵码智能问答模块给出的代码参考与回复。接下来，让我们来看看 AI 程序员的实力吧！

通义灵码的 AI 程序员在功能深度、场景适应性和工程化能力上都有了显著提升，形成了从片段辅助到全流程协作的质变。

打开 AI 程序员后，可以看到需求输入区域，点击输入框中的 ➕ 或输入# 来选择相关上下文。完成输入后发送，AI 程序员会根据需求自动理解、检索相关信息、拆解任务并进行编码。将提示词输入给通义灵码 AI 程序员，很快就生成了对应的文件。

有个人正在玩“心有灵犀”的游戏。游戏规则是每个人将自己最喜欢的正整数写在纸条上，并统计每个人写的数字。如果有一个数字被恰好两个人写出来，那这两个人就是心有灵犀的。请编写一个算法，输出每个人与谁心有灵犀，并通过前端页面进行体验。

当 AI 程序员对项目中的多个代码文件进行修改时，每个文件的修改过程都至少会经历生成和应用的环节。在生成代码变更的过程中，用户可以在 AI 程序员的回答卡片和工作区中看到相关的变更文件及其状态：

• 生成中（Generating）：根据任务拆解的修改计划，生成对各个文件的代码片段修改建议；
• 应用中（Applying）：某文件的代码片段修改建议生成后，会自动结合原文件内容和建议，生成相关的代码变更文件（非原文件）；
• 应用完成（Applied）：代码变更文件已经生成完成。

轻松搞定代码修改建议的秘诀

当你在回答卡片中查看文件或工作区的文件状态时，只要点一下对应的文件，就能看到相关的代码修改建议是怎么生成的，还有代码变更文件与原文件之间的对比过程，真的是方便又直观。

说真的，我们通过简单的自然语言输入，就能快速得到一个前端展示页面，简直太厉害了！



开发者的挑战：

假如你有一棵满二叉树，里面总共有n个节点，节点编号从1到n。对于编号为k的节点，它的左孩子是2k，右孩子是2k+1。你会进行m次操作，每次选一个节点，把它子树里的所有节点染成红色。每次操作后，你需要统计一下目前树上红色节点的数量。

我们把一棵二叉树称为满二叉树，只有在每一层的节点数都达到了最大值时才能称之为满的，也就是说，这一层再也加不进新节点了。

通义灵码能快速给出代码和解题思路，看看下面的例子：

def count_red_nodes_after_operations(n, operations):    # 初始化布尔数组和红色节点计数    is_red = [False] * (n + 1)    red_count = 0    def dfs(node):        """递归染红子树并更新红色节点计数"""        nonlocal red_count        if node > n or is_red[node]:  # 超出范围或已染红，直接返回            return        is_red[node] = True        red_count += 1        # 递归染红左右子树        dfs(2 * node)       # 左儿子        dfs(2 * node + 1)   # 右儿子    results = []    for x in operations:        if not is_red[x]:  # 如果节点 x 还未被染红            dfs(x)         # 染红其子树        results.append(red_count)    return results# 示例输入n = 7  # 满二叉树节点总数operations = [1, 3, 5]  # 操作序列# 调用函数并输出结果output = count_red_nodes_after_operations(n, operations)print(output)  # 输出每次操作后的红色节点数量

通义灵码还提供了详细的代码讲解：

假设输入n = 3（也就是3层满二叉树），operations = [1, 3, 5]，那么：

• 第一次操作时，把节点1及其子树的节点都染红，这样红色节点总数变成了7。
• 第二次操作染红节点3及其子树，但红色节点的数量依旧是7（因为节点3在第一次操作时已经染红了）。
• 第三次操作染红节点5及其子树，红色节点数量还是7（同理）。

最终的输出结果就是：[7, 7, 7]。

总的来说，通义灵码真是开发者的好帮手，让你在完成研发任务时轻松编写代码。和通义灵码对话时，可以试试以下这些小建议：

• 清晰的需求描述：首先要明确你希望AI程序员做什么，最好能有个清晰的目标，并用步骤化的方式详细描述你想达成的开发任务。
• 提供必要的上下文：选择相关的代码文件、图片等上下文，可以帮助AI更好地理解你的需求，并生成更准确的方案和代码建议。
• 明确生成要求：告诉AI程序员你希望它在生成代码时遵循的具体要求，比如编程语言、规范和格式等，比如“生成代码时，请为每个方法添加英文注释”。
• 善用快照功能：如果AI生成的内容不符合你的期望，或者需求有变，可以利用快照功能回到之前的对话，继续提问。
• 审查和修改变更：在AI完成多个文件的修改后，开发者可以通过变更对比视图进行审查，接受、拒绝或者修改部分代码，确保最终得到的代码符合你的预期。

AI程序员带来的新研发体验

你知道吗？通义灵码的AI程序员正在改变我们对“人机协作”的理解！开发者现在可以把更多精力放在业务逻辑的设计上，而那些重复性的工作，比如工程搭建和代码优化，就让AI来处理。这种方式让我们真正迈入了“所想即所得”的新时代，研发体验也因此变得更加顺畅。