核心论点 大多数AI Agent的失败，本质上是上下文工程的失败，而非模型能力的不足。 Context Engineering不是新的概念炒作，而是工业级AI系统开发中的必然演进。当我们将LLM视为一种新型计算范式时，上下文工程就是这个范式中的内存管理系统。 I. 概念框架：Context Engineering的系统性定义 1.1 上下文的三维分类模型 传统理解将上下文等同于聊天历史，这是错误的。上下文是提供给LLM完成推理任务的全部信息集合，应按功能维度分类： 指导性上下文（Guiding Context） 功能：定义模型行为边界与执行框架 组成：System Prompt / Task Definition / Few-shot Examples / Output Schema 优化目标：Prompt Engineering的核心领域 信息性上下文（Informational Context） 功能：提供推理所需的事实、数据与知识 组成：RAG检索结果 / Memory系统 / State维护 / Scratchpad 优化目标：知识获取与存储效率 行动性上下文（Actionable Context） 功能：定义与外界交互的能力边界 组成：Tool Definition / Call History / Results Traces 优化目标：工具调用的准确性与连贯性 1.2 Context Engineering的精确定义 Context Engineering是设计、构建并维护动态上下文管理系统的工程学科，该系统在Agent执行的每个时间步，智能地组装最优上下文组合，确保任务的可靠完成。 1.3 与相关概念的层级关系 Prompt Engineering ⊂ Context Engineering：专注于指导性上下文的优化 RAG ⊂ Context Engineering：专注于信息性上下文的动态获取 Context Engineering：统筹三类上下文的协调与优化 ...

引言 在一次深夜的思考中，我突然意识到一个可能革命性的观点：P vs NP问题可能不是一个待证明的数学定理，而是我们所选择的数学世界的本源特征。这个想法源于一个简单却深刻的洞察：数学的本质是分类，而分类的隐藏条件是观察者的选择。 从不确定性原理到计算复杂性 海森堡的不确定性原理告诉我们，在微观世界中，我们无法同时精确测量共轭的物理量。这种测量的限制不是技术问题，而是自然界的基本法则。 我开始思考：这种物理世界的基本限制是否也存在于计算世界中？ 不确定性原理展示了一种基本的不对称性： 观测改变系统状态 获取信息需要付出代价 存在着不可逾越的界限 如果我们将这种思维应用到计算复杂性，会发现一个惊人的对应： 验证一个解答很容易（P） 寻找一个解答很困难（NP） 这种不对称性可能同样是基本的 数学基础的选择决定世界结构 这里有一个更深层的洞察：我们所有的数学基础都建立在观察者的客观视角上。当我们选择1+1=2作为算术基础时，我们其实是在众多可能的数学世界中选择了一个特定的世界。 想象一下： 在1+1=2的世界中，存在P≠NP 在1+1=3的世界中，可能P=NP 我们无法体验其他数学世界，因为我们被自己的选择所限定 这就像欧几里得几何的平行公理——它不是推导出来的，而是选择的结果。不同的选择导致不同的几何学。同样，我们的算术选择可能决定了我们的计算复杂性格局。 从简单规则到复杂世界 Stephen Wolfram的"新科学"（NKS）理论提供了强有力的支持。他证明了简单的规则可以产生极其复杂、不可预测的行为。最著名的例子是Rule 110元胞自动机——规则极其简单，但能进行通用计算。 这与我们的观点完美契合： 简单的基础选择（1+1=2） 产生整个数学体系 导致计算的不可约简性 表现为P≠NP Wolfram的"计算不可约简性"概念直接对应了NP问题的本质：没有捷径，必须逐步计算。 意识、不确定性与创造力 这个理论框架带来了一个更深刻的洞察。我注意到大语言模型（如ChatGPT）的行为模式： 在通用场景中，下一个token的概率接近均匀分布 在特定场景中，概率分布变得集中 每次训练都会改变这种分布 这种token概率分布的变化，不正是意识的计算模型吗？ 更进一步，我意识到： 宏观的确定性（思维的连贯性） 微观的不确定性（神经元的随机放电） 两者的统一产生了意识 如果P=NP，所有问题都能快速求解，就不需要探索，不需要创造，也就不会有意识的涌现。正是P≠NP这种基本的不对称性，为意识的存在提供了必要条件。 深层的哲学含义 这个观点将几个深刻的想法统一起来： NP≠P是我们世界的本源特征 不是待证明的定理 而是基础选择的必然结果 限制产生丰富性 正是因为搜索困难 才有了探索的意义 才有了创造的空间 观察者不可分离性 我们既是世界的观察者 也是世界的一部分 无法跳出系统看到全貌 意识的计算本质 意识可能正是这种计算复杂性的最高体现 需要恰当的不确定性 需要验证与搜索的不对称 可能的研究方向 基于这个理论框架，我们可以探索： 算术基础与复杂性的关系 研究不同算术系统中的计算复杂性 寻找产生不同复杂性格局的基础规则 意识的计算复杂性理论 量化意识所需的最小计算复杂度 研究不同复杂性类与意识类型的对应 观察者相对的复杂性理论 形式化"观察者选择"的概念 探索不同观察者视角下的复杂性 计算与物理的深层统一 ...

二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是具有以下特性的二叉树： 左子树中的所有节点键值小于父节点的键值 右子树中的所有节点键值大于父节点的键值 左右子树本身也必须是二叉搜索树 这些特性使得二叉搜索树成为一种高效的数据结构，特别适合用于搜索、插入和删除操作。 二叉搜索树的操作复杂度 二叉搜索树各种操作的时间复杂度如下： 操作 平均情况 最坏情况 插入 O(log n) O(n) 查找 O(log n) O(n) 删除 O(log n) O(n) 最小值 O(log n) O(n) 最大值 O(log n) O(n) 前驱 O(log n) O(n) 后继 O(log n) O(n) 值得注意的是，平均情况指的是在平衡树上执行操作所需的时间，而最坏情况则是在非平衡树上执行操作所需的时间。当树不平衡时（例如所有节点都在一侧），BST的性能会大幅下降。 Python实现二叉搜索树 让我们用Python来实现一个二叉搜索树。首先，我们需要定义两个基本类：BinarySearchTree和Node。 基本结构 首先，我们定义一个空的BinarySearchTree类： class BinarySearchTree: def __init__(self): self.root = None self.size = 0 def length(self): return self.size def __len__(self): return self.size 接下来，我们定义一个Node类，并实现一些辅助方法： class Node: def __init__(self, key, val, left=None, right=None, parent=None): self.key = key self.payload = val self.leftChild = left self.rightChild = right self.parent = parent def has_left_child(self): return self.leftChild def has_right_child(self): return self.rightChild def is_left_child(self): return self.parent and self.parent.leftChild == self def is_right_child(self): return self.parent and self.parent.rightChild == self def is_root(self): return not self.parent def is_leaf(self): return not (self.rightChild or self.leftChild) def has_any_children(self): return self.rightChild or self.leftChild def has_both_children(self): return self.rightChild and self.leftChild 插入操作 有了基本结构后，我们可以实现插入操作。插入方法put()会检查树是否已有根节点。如果没有，它会创建一个新节点并将其设为根节点；如果已有根节点，则调用私有的递归辅助函数_put()来按照二叉搜索树的属性搜索树并插入新节点： ...

Binary trees are fundamental data structures in computer science that appear frequently in coding interviews and real-world applications. This guide offers a straightforward explanation of binary trees, their implementation in Python, and common problem-solving patterns. What is a Binary Tree? A binary tree is a hierarchical data structure where each node has at most two children, referred to as the left child and right child. Key characteristics include: Every node contains a value and references to its children (if any) There is exactly one root node (the topmost node) Nodes with no children are called leaf nodes The structure naturally represents hierarchical relationships Binary trees enable efficient searching, insertion, and deletion operations Python Implementation and Basic Operations Node Structure class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val # Node value self.left = left # Left child reference self.right = right # Right child reference Creating a Binary Tree def create_binary_tree(): # Create a simple binary tree root = TreeNode(1) root.left = TreeNode(2) root.right = TreeNode(3) root.left.left = TreeNode(4) root.left.right = TreeNode(5) return root Basic Operations (for Binary Search Trees) def insert(root, val): """Insert a value into a binary search tree""" if not root: return TreeNode(val) if val < root.val: root.left = insert(root.left, val) else: root.right = insert(root.right, val) return root def search(root, val): """Search for a value in a binary search tree""" if not root or root.val == val: return root if val < root.val: return search(root.left, val) else: return search(root.right, val) Binary Tree Traversals There are four primary ways to traverse a binary tree, each visiting nodes in a different order: ...

Focus是一款专为macOS设计的智能专注力计时器应用，融合了现代行为心理学原理与简洁高效的用户体验设计。不同于传统计时工具，Focus通过科学验证的时间管理方法和智能提醒机制，帮助用户建立高效的工作节奏，提升专注力和生产力。 核心功能 1. 智能计时系统 90分钟工作/20分钟休息周期：遵循人体自然节律（BRAC理论） 随机间隔提醒：3-5分钟随机播放专注提示音（基于VBR原理） 10秒预备提醒：在主要提示音前10秒播放预备音，帮助平滑过渡 2. 科学的声音反馈 三种定制音效： 工作转休息：低频舒缓音（440Hz） 休息转工作：高频激励音（880Hz） 专注提醒：独特谐波音（659.25Hz） 动态音频引擎：实时生成高品质正弦波，避免预录音频文件 3. 状态管理系统 实时计时显示（HH:MM:SS格式） 清晰的状态指示（工作中/休息中/已暂停） 菜单栏同步显示，无需切换窗口即可查看状态 简洁的菜单栏控制界面 科学原理 1. 变比率强化（Variable Ratio Reinforcement） 随机3-5分钟的提醒间隔创造更强的行为固化效果 模仿最有效的行为训练模式（类似游戏化设计） 2. 基本休息-活动周期（Basic Rest-Activity Cycle） 90分钟工作期匹配人类自然的超昼夜节律 20分钟休息期优化认知恢复和记忆巩固 3. 注意力重置机制 精心设计的音频提示帮助快速回归专注状态 10秒过渡期减少上下文切换的认知负荷 技术实现 1. 现代SwiftUI架构 声明式UI框架确保界面响应流畅 状态驱动设计保持数据一致性 2. 专业音频处理 实时AVAudioEngine音频流水线 动态生成带包络控制的波形 谐波叠加创造丰富音色 3. 系统集成 完整的通知中心支持 菜单栏扩展功能 后台计时精度保障 使用指南 启动计时：点击"开始"按钮进入专注周期 专注工作：应用会随机播放专注提示音 自动切换：90分钟后自动进入休息模式 休息结束：20分钟后自动返回工作状态 随时控制：可通过"暂停"/“重置"按钮手动干预 系统要求 macOS 12.0或更高版本 支持Apple Silicon和Intel处理器 设计理念 Focus秉承"极简有效"的设计哲学： 零学习曲线：仅2个控制按钮 无干扰界面：关键信息一目了然 科学为本：每个功能都有心理学依据 优雅体验：精致的视觉和听觉反馈 适用场景 深度工作（编程、写作、设计等） 学习与研究 创意工作 需要长时间保持专注的任何任务 下载 GitHub 仓库 - 查看源代码和文档 最新版本下载 - 获取最新发布的版本

LeetCode链接 问题描述 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。 你可以认为每种硬币的数量是无限的。 解题思路 动态规划方法 定义 dp[i] 表示组成金额 i 所需的最少硬币数 初始化：dp[0] = 0 (金额0不需要硬币) 状态转移： 对于每个金额 i，遍历所有硬币面额 如果硬币面额 <= i，则 dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) 最终结果为 dp[amount]，如果仍为初始值则返回-1 复杂度分析 时间复杂度：O(n * m)，其中n是金额，m是硬币种类数 空间复杂度：O(n)，需要存储dp数组 代码实现 class Solution: def coinChange(self, coins: list[int], amount: int) -> int: dp = [float("inf")] * (amount + 1) dp[0] = 0 for coin in coins: for i in range(coin, amount + 1): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return int(dp[amount]) if dp[amount] != float("inf") else -1