核心问题还是报录比，就算运营模式最优，还是有大部分人出行需求难以满足。100 个瓶子 10 个盖，再聪明的算法也没办法每个瓶子都有盖用。

@naminokoe 100 个座位 1000 个人抢，线上抢不到线下一样抢不到。到时候每趟列车 1000 个人去通宵排队，火车站没办法管理，排队的人自己遭了罪，最后大部分人还是抢不到位置。在这么大报录比情况下，铁路运营其实已经很优了，毕竟大家也不想搞的跟印度火车一样吧。

首先明确一件事，铁路属于政府福利工程，他是一直亏钱运营的，包括高铁，重点在于照顾普通百姓。如果像飞机一样市场定价，10 个人抢一张票的时候，价格应该高到 10 个人只有一个买的起。如果享受福利还挑的话，可以去买飞机头等舱，钱花到了，服务自然会好。

做大模型的普遍都不赚钱，包括 OpenAI ，这东西还处于起步阶段，未来可期，但现在商业落地应用尚不成熟。你这个应用也一样，需求不足。类似于 AlphaGo 教围棋，可没那么多人学围棋，想学的还更愿意跟真人学，极少数真用模型学的还用的免费赖源版，。

100 个青年里有 20 个校招 80 个社招(参考中国人口结构和毕业生人数)，

其中 12 个社招找不到工作(参考最新就业率)，

11 个校招找不到工作(参考停止发布的就业率)，

只有不到一半的应届生能找到工作，这还是在包含劣质岗位，统计数据没水分情况下的乐观估算(参加校招的不超过 20 个，失业率今年没有同比上升)

那么，校招有多少 top 硕博或者技术天才参与呢？那剩下的呢？

@bmpidev2019 你拿 bs 公式简单模拟一下就知道这定价贵不贵了，要是开 100 倍杠杆就显得更便宜了，但杠杆是开在头寸上的，不是你这么算的

@bmpidev2019 考虑三种情况发生的概率不同，因为收益钟形分布的存在，涨 10%或跌 10%发生次数少，大部分时候都是第三种情况，白交期权费。而且现实中期权卖的很贵，行权条件更难以达到。

手洗也不太费事吧

进出口在 GDP 中占的比重及其他类似指标可以提供个大概的概念

没借钱欠钱就问题不大，多尝试是好的，渴望赚钱也是好的，吃一堑长一智，以后谨慎一点

@fkdtz 想当然以为从小到大，看了楼上回复后又回去看了一眼 op 的题目，是要大值，读题不仔细，见笑见笑，下次要仔细些了

@geelaw 哦，是的是的，你说的对，op 的帖子我看的太不仔细了，下次要检查检查再回复了:P

@geelaw 我一开始记错了，把 pq 底层当成有序二叉树了，所以才说大顶堆更好，op 写的没问题，这里我理解的不对

至于用小顶堆，我不太理解为什么，为了方便把所有数据都放进堆里？

@geelaw 我默认 priority queue 就是二叉堆，二叉堆就大顶堆和小顶堆，确实有三叉四叉，或者二叉无序堆，咬文嚼字没啥意思

op 的算法没问题，我理解有误，不过我还是觉得手搓算法题比较好，也可能如楼上说的，这是生产问题，不是在考算法，或者单纯就是人招到了

可能用大顶堆更好，queue 底层是二叉堆吧，另外，算法题代码最好手搓，别用库，体现不出水平

直接检查输出，采用三种以上的检验方式，不要增加检查的遍数，增加检验方式数量

“当时代缴了一个月”，找谁代的？问问他能不能帮你补

机器学习应该有三个数据集，训练、验证、测试，你是省略了一个？
R 方是线性回归的评估指标，非线性的不太适用，
你这个 R 方非常高，是课本数据？生产中 R 方应该不会这么高
模型收敛了，可以满足场景需求就可以了，其他不用太在意

五年后价格应该比较接近于价值吧，房子租售比逐渐回归理性，黄金比特币茅台保值，升值个人倾向于七姐妹