学的东西真的可以用在工作上解决问题！今天上午我在解决webai-lite的前端页面加载慢并且CPU飙高的问题。先是让Ai分析原因，写PRD。Ai写出的方案中有一条是LRU，这tm就是我曾经刷过的算法题啊！！！？？然后我直接就是一个采用。之后还发现因为没有数据库存储，前端每次随机查看一张图片或者获取一张图片的信息（像素，占用，标注信息）时，都会去遍历后端的image目录，时间复杂度为O(n)，那么我就在想能不能把目录里的图片名称按照字典序排序，之后进行二分，开始排序的时间复杂度为O(nlogn)，之后每次查询就只需要O(logn)了。后续Ai优化之后，还可以结合LRU进行hash缓存，进而把一些图片加载降到O(1)

还有我发现，vibecoding的时候，不能一上来就告诉需求，就让ai开始写，这样ai整个context不全，达不到要求不说，还会写出很多bug，并且会不断返工消耗很多tokens。那么我的兼顾效果与成本的解决办法就是，用一个比较聪明的模型（GPT-5.5）不断完善PRD（产品需求文档），再用一个普通模型（ds 4 pro）根据这个PRD进行实施。我的工作流在上一篇博客其实已经有介绍了。那么这个过程中最费时间和token是的其实是写PRD的时候，因为你会和Ai不断讨论每一个细节的边界，不断收敛，直到你觉得没问题了之后，才能把PRD交给ds去实现。实现过程其实消耗不了多少tokens，因为模型本身就很便宜，在一个就是其实不用很深度的思考，自然而然就降低了额度花费。那么如果全部用旗舰模型也会让我本不多的额度雪上加霜~~~

todoList：

done

  1. 数据界面中的移动逻辑需要修改，当前只能全选当前页面的图片进行移动。翻页按钮也只能滑动到最下面才能点击，把翻页按钮独立出来在下面，并且还要显示当前页的图片数量
  2. 标注界面：左侧栏图片成一列展示，可上下滑动。上面不显示共xxx张 · 第x / xx页字段，底部除了显示当前页数，总页数，还要显示总图片数。
  3. 当前数据页面的顶部标识要改，改为进度条，展示当前样本和当前工作区的总数、标注、未标注数量（上下排布）。展示缺陷数量排名（和前面的左右排布）。最后留一个小地方展示占用空间
  4. 缩紧右侧扩展栏，数据导入栏高度缩小，缺陷检测类别栏增高。增加图片展示区的垂直高度
  5. 添加新增样本集/删除样本集按钮
  6. 缺陷数量排名直方图中缺陷的颜色要和标注时的颜色对应
  7. 标注界面左侧不要显示图片名称，只显示缩略图即可
  8. 标注界面对当前页面进行标注的时候，可以慢加载下面几张（2-3张）图片的信息，标注时的连续性会高很多

todo

  1. 标注页面尽量和原webai操作保持一致，空格显示隐藏标注mask，右键拖动图片，d下一张，s保存，q退出当前标注（考虑添加mask缓存？）(标注这个地方的代码需要重构，去掉屎山，保留最常用的几个快捷键即可)
  2. 数据页图片展示区中的放大图片功能需要支持鼠标滚轮放大缩小，鼠标左键拖动功能

ok那么解决完以上8个问题之后我也就要开始学自己的东西了，要看一下fastAPI的教程，做一下力扣题，逛逛L站啥的，对了今天工资到账了！我把之前买的键盘退了，因为我的电脑连不上舍友的显示器，一定要存住钱啊！各位！！！

零钱兑换（完全背包 这类题要好好看看）

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// class Solution {
// public:
//     // 回溯会超时
//     int ans = INT_MAX;
//     int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
//         vector<int> output;
//         dfs(coins, output, amount, 0);
//         return ans == INT_MAX ? -1 : ans;
//     }

//     void dfs(vector<int>& candidates, vector<int>& output, int target,
//              int pos) {
//         long long sum = 0;
//         int size = output.size();
//         for (auto e : output)
//             sum += e;
//         if (sum == target) {
//             ans = min(ans, size);
//             return;
//         } else if (sum > target || pos > candidates.size() - 1) {
//             return;
//         }
//         // 选择当前数字
//         output.push_back(candidates[pos]);
//         dfs(candidates, output, target, pos);
//         output.pop_back();

//         // 不选当前数字
//         dfs(candidates, output, target, pos + 1);
//     }
// };

// class Solution {
// public:
//     // 回溯会超时 用dp
//     // 这个代码也会超时
//     // dp[i][j]考虑前i枚硬币（包括i）的总和为j的最少硬币数 总和最大为 10e4
//     vector<vector<int>> dp{13, vector<int>(10005, -1)};
//     int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
//         int n = coins.size();
//         // 从最后一枚硬币开始回溯
//         int ans = dfs(coins, n - 1, amount);
//         return ans < INT_MAX / 2 ? ans : -1;
//     }
//     // 从最后一枚硬币开始算，返回所需最少硬币数量
//     // cur 当前还需多少面额
//     int dfs(vector<int>& coins, int i, int cur) {
//         if (i < 0) {
//             // cur等于0说明当前路径刚好结束，当前需要硬币数量为0
//             // cur不为0说明当前路径不满足要求，返回一个极大值
//             // 除2是为了防止下面 +1 溢出
//             return cur == 0 ? 0 : INT_MAX / 2;
//         }
//         int& ret = dp[i][cur]; // 引用
//         if (ret != -1)         // 之前计算过
//             return ret;
//         if (coins[i] > cur)
//             return dfs(coins, i - 1, cur); // 只能不选了
//         // 取选或者不选最小的
//         return min(dfs(coins, i - 1, cur), dfs(coins, i, cur - coins[i]) +
//         1);
//     }
// };

class Solution {
public:
    // 回溯会超时 用dp 完全背包
    int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
        int n = coins.size();
        const int INF = 0x3f3f3f3f;
        // dp[i][j]使用 前 i 种硬币（即硬币下标 0, 1, ..., i-1）来凑出总金额 j
        // 所需的 最少硬币数量。
        vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(amount + 1, INF));
        dp[0][0] = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 0; j <= amount; j++) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                if (j >= coins[i - 1])
                    dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][j - coins[i - 1]] + 1);
            }
        }
        return dp[n][amount] >= INF ? -1 : dp[n][amount];
    }
};

今日工作内容

Task: Session 13: 前端加载性能与图片查找链路优化

Summary

实施 PRD 06-10：后端新增 snapshot.py 进程内快照（消除重复 rglob）+ warmup.py 预热协调器；修改 workspace/sample_sets 服务层和路由层全部读取函数优先从快照获取；缩略图服务端文件缓存（BILINEAR+JPEG draft）；GET /workspace 轻量模式、/images include_dimensions、/label-stats sample_set_ids；前端移除 loadImageDimensions、AbortController 请求取消、debounce、N+1 收敛；标注/annotation 统计缓存；更新 4 份 code-spec。

Task: 数据页与标注页选择交互优化 — 跨页选择、整组移动、统计面板重构、标注页左栏列表优化

Summary

实现 PRD 06-10 全部需求：后端新增整组移动端点+文件锁并发保护；前端数据页跨页选择、整组移动、统计面板改为双进度条+竖柱直方图+环形存储图、分页栏独立固定；标注页左栏改为单列纵向列表；修复 flex 容器链 overflow-y:auto 高度约束问题；右侧面板缩窄+检测类别自动撑满；更新后端和前端 spec 契约文档

Task: 数据页与标注页交互增强二期实现

Summary

实现 PRD 五项需求：样本集新建/删除入口、缺陷颜色统一、标注快捷键对齐 WebAI（S/D/Q/空格）、标注页缩略图导航、连续预加载缓存。修复三个 Bug：直方图颜色覆盖、D 键焦点判断、新增按钮空列表隐藏。

下阶段计划

  1. 优化标注界面交互逻辑，和原webai标注逻辑统一