heapq.heappush(heap, (heightp【i】【n-1】, i, n-1))
visited【i】【0】 = visited【i】【n-1】 = True
for j in range(1, n-1):
heapq.heappush(heap, (heightp【0】【j】, 0, j))
heapq.heappush(heap, (heightp【1】【j】, 1, j))
visited【0】【j】 = visited【1】【j】 = True
directions = 【(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)】
water = 0
while heap:
height, x, y = heapq.heappop(heap)
for dx, dy in directions:
nx, ny = x + dx, y + dy
if 0 ＜= nx ＜ and 0 ＜= ny ＜ n and not visited【nx】【ny】:
visited【nx】【ny】 = True
# 如果相鄰格子比當前邊界矮，可以接水
water += x(0, height - heightp【nx】【ny】)
# 新邊界的高度是 x(當前邊界高度, 相鄰格子高度)
heapq.heappush(heap, (x(height, heightp【nx】【ny】), nx, ny))
return water
執行，再次AC。
王磊看著結果，沉默了幾秒。然後他抬起頭，笑容更明顯了些：“兩道Hard題，全部一次AC，而且時間控制得很好。林先生，你的演算法功底比很多科班出身的候選人還要紮實”。
“謝謝”。林晨鬆了口氣，但不敢放鬆——他知道，演算法只是門檻，真正的重點在後面。
果然，王磊將iPad放到一邊，身體前傾：“那我們聊聊專案吧。你簡歷上寫的這個‘智慧量化投資系統’，我挺感興趣的。一個做了十年跨境電商的人，怎麼想到做這個”？
林晨知道，展示價值的時刻到了。
他開啟自己帶來的筆記型電腦，調出系統的架構圖：“其實邏輯是相通的。跨境電商要做庫存預測、價格最佳化、使用者行為分析，本質也是資料驅動決策。我失業後開始學AI，就想能不能把機器學習用在投資上”。
他切換到系統介面——這是他自己開發的Web端，簡潔的深色主題，左側是選單欄，中間是K線圖和策略訊號。
“系統分為幾個模組”。林晨開始講解，“資料層，我從多個數據源獲取A股、基金、期貨、外匯的即時和歷史資料，用PySpark做清洗和預處理。特徵工程部分，我提取了上百個技術指標，包括均線、CD、RSI、布林帶，還有一些自己設計的因子”。
王磊認真聽著，偶爾點頭。
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