上午十点整，林晨准时坐在书桌前，笔记本电脑屏幕上已经打开了T厂在线笔试系统的登录界面。
他深吸一口气，输入账号密码。
系统提示：“本次笔试时间为180分钟，包含算法题4道，机器学习理论题3道，编程实践题1道。请确保网络稳定，全程开启摄像头监控。中途退出将自动提交试卷”。
林晨点击“开始考试”按钮。
倒计时三小时开始跳动。
第一道算法题就让他眉头微皱——这是一道动态规划与图论结合的题目，描述复杂，数据规模达到10^5级别。题目要求设计一个算法，在给定有向无环图中找到所有从起点到终点的路径中，满足特定权重约束的最优解集合。
“这难度……”林晨喃喃自语。
他想起张伟之前提醒过：“T厂的算法笔试向来以‘劝退’着称，很多题目都是ACM竞赛级别的改编题，目的就是筛选掉那些只会刷LeetCode简单题的人”。
林晨没有慌张。过去三个月，他除了学习AI，每天雷打不动刷两个小时算法题，从基础的数组、链表，到复杂的动态规划、图论、字符串匹配，累计刷了超过五百道题。更重要的是，他养成了先分析问题本质再动手的习惯。
他拿起草稿纸，开始画图分析。
“这题的核心是状态压缩和记忆化搜索”，林晨在纸上快速推导，“每个节点需要记录到达该节点时的权重状态，但直接记录所有可能权重会超时……需要压缩状态空间”。
十分钟后，他理清了思路，开始在代码编辑器中敲击键盘。
def find_optimal_paths(graph, start, end, weight_limit): # 状态压缩：将权重离散化为有限个区间 # 记忆化搜索：dp[node][state] 存储到达该节点、处于该权重状态时的最优解 # 使用优先队列进行BFS优化 ...
二十分钟，第一题通过所有测试用例。
林晨松了口气，但不敢松懈，立即进入第二题。
第二题是机器学习理论题，考察对Transformer架构的理解。题目要求详细解释自注意力机制的计算过程，并推导其时间复杂度。接着是扩展问题：如果要在移动端部署Transformer模型，有哪些优化策略？请从模型压缩、量化、蒸馏等角度分别阐述。
这题正中林晨下怀
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