通义灵码助力技术求职：如何成为笔试面试冲刺的“超级助手”

在技术岗位竞争日益激烈的当下，求职季的备战已不仅是知识储备的较量，更是效率与实战能力的比拼。面对海量面试题、复杂算法挑战及快速迭代的技术框架，开发者亟需高效工具辅助突破瓶颈。阿里云推出的智能编码工具通义灵码，凭借其代码生成、优化及智能问答等核心能力，正成为开发者备战求职季的"超级助手"。

通义灵码基于通义大模型打造，其功能设计直击技术求职的核心痛点，覆盖从理论学习到实战演练的全链路需求。

通义灵码下载： lingma.aliyun.com/download

算法题：

用户通过将题目输入给通义灵码对话框，可以选择不同的模型，获取参考答案。

有个人正在玩"心有灵犀"游戏。游戏的规则如下：

每个人将自己最喜欢的正整数写在自己的纸条上，然后统计每个人写的是哪个数字。如果有一个数字恰好被2个人写出来，那么这两个人就是心有灵犀的。

请你编写一个算法，输出最终每个人分别和谁心有灵犀。

将提示词输入给通义灵码，它快速梳理了逻辑：

python 复制代码

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)

通义灵码不仅给出了代码参考，同时提供了代码解释以及示例运行和复杂度分析。

以上是通义灵码智能问答模块给出的代码参考与回复。接下来我们来检测 AI 程序员的能力！

通义灵码 AI 程序员相较于其智能问答模块，在功能深度、场景适配及工程化能力上实现了显著跃升，形成了从片段辅助到全流程协作的质变。

打开 AI 程序员后，即可看到需求输入区域，在输入框内单击 ➕ 或者输入#即可选择需要的相关上下文。输入完成后发送即可，AI 程序员将根据需求描述自动进行需求理解、相关信息检索、任务拆解、编码实现等。我们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"游戏。游戏的规则如下：每个人将自己最喜欢的正整数写在自己的纸条上，然后统计每个人写的是哪个数字。如果有一个数字恰好被2个人写出来，那么这两个人就是心有灵犀的。请你编写一个算法，输出最终每个人分别和谁心有灵犀。并且通过前端页面可以体验。

当 AI 程序员对工程内多个代码文件进行修改时，每一个文件的修改将至少经历生成、应用的过程，生成代码变更的过程中，可在 AI 程序员的回答卡片中和工作区中看到相关的变更文件，以及相应的状态：

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的过程；
应用中（Applying）：某文件的代码片段修改建议生成完成后，将自动结合原文件内容和代码片段修改建议，生成相关代码变更文件（非原文件）；
应用完成（Applied）：代码变更文件生成完成。

回答卡片中的文件或工作区的文件在生成中、应用中的状态时，单击对应文件，即可看到对应文件的代码修改建议生成过程、代码变更文件与原文件变更对比（Diff）生成过程。

仅仅通过自然语言输入对话，我们就快速得到了前端展示页面：

研发题：

给定一个层的满二叉树，一共个节点，编号从到。对于编号为的节点，它的左儿子为，它的右儿子为。有次操作，每次操作我们选择一个节点，将该节点的子树的所有节点全部染红。每次操作后，你需要输出当前二叉树红色节点的数量。我们定义一棵二叉树是满二叉树，当且仅当每一层的节点数量都达到了最大值（即无法在这一层添加新节点）。

通义灵码快速给出代码及解题思路：

python 复制代码

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

通义灵码提供了详细的代码说明：

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

第一次操作染红节点1及其子树，红色节点数量为7。
第二次操作染红节点3及其子树，红色节点数量仍为7（因为节点3已经在第一次操作中被染红）。
第三次操作染红节点5及其子树，红色节点数量仍为7（同理）。

最终输出为：[7, 7, 7]。

总的来说，通义灵码可以帮助开发者快速完成一个研发任务的代码编写工作，在与通义灵码对话过程中，可以遵循以下几点建议：

清晰的需求描述： 首先需要澄清我们需要 AI 程序员帮我们做什么，建议包含一个明确的目标，并通过步骤式的结构化描述，详细地描述你期望完成的开发任务要求；
指定需要的上下文： 选择代码文件、图片、codebase、codeChanges 等上下文，可以帮助 AI 程序员获取需求相关的语境。同时，结合详细执行步骤和要求，AI 程序员更精准地了解你的意图，生成最佳的方案和建议代码；
明确生成要求： 告诉 AI 程序员在生成代码修改建议时，你期望它遵循的要求，比如语言、规范、格式、变更目标等，如"生成变更时，同时为每个方法生成英文注释"；
善用快照功能： 当 AI 生成内容不符合预期，或你的需求有变化时，可以通过快照功能回退到之前的对话轮次和代码变更，继续重新提问；
审查和修改变更： AI 程序员完成多个文件的代码变更后，开发者可以通过变更对比查看视图（Diff View）进行审查，以及对局部代码片段进行接受、拒绝、修改，保证最后得到符合预期的代码变更。

通义灵码 AI 程序员正重新定义"人机协同"的边界------开发者只需关注业务逻辑设计，而工程搭建、代码优化等重复性工作交由 AI 深度参与，真正实现 "所想即所得" 的下一代研发体验。