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华为续签了,但我准备离职了

离职华为

今天在牛客网看到一篇帖子,名为《华为续签了,但我准备离职了》。

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讲得挺真诚,可能也是一类毕业进华为的同学的心声。

贴主提到,当年自己还是应届毕业的时候,手握多个 offer,最终选的华为,当时觉得学点新技术,对未来的成长肯定有帮助。

但进入"围城"后才发现,华为的技术是分部门的,有些部门压根不需要技术,仅仅是需要工具人,日常工作也都是不断的重复,令人麻木。

现在回想自己当时选择华为的原因,觉得自己浪费了宝贵的几年时光,简历上只能写"对齐拉通了 XX 工作,向领导做了 XX 汇报。"

尽管有这么多的不好,但做出"从华为离职"这一决定,仍然需要很大勇气,毕竟现在经济环境这么差,离职意味着放弃了那稍微好一点的工资,但为了能缓解积攒的焦虑,以及有更多的时间陪伴家人,俨然决定重新出发,勇敢的人先享受世界。

其实不只是华为,很多中小厂也都存在「累得麻木、内卷严重 以及 发展焦虑」问题,只不过华为相比于它们,更舍得给钱,于是也有越来越多的墙内人产生“先在华为继续做,攒够钱了,直接退休”的想法。

...

回归主题。

来一道和「华为 OD」相关的算法题。

题目描述

平台:LeetCode

题号:1503

有一块木板,长度为 n 个单位。

一些蚂蚁在木板上移动,每只蚂蚁都以每秒一个单位的速度移动。

其中,一部分蚂蚁向左移动,其他蚂蚁向右移动。

当两只向不同方向移动的蚂蚁在某个点相遇时,它们会同时改变移动方向并继续移动。

假设更改方向不会花费任何额外时间。

而当蚂蚁在某一时刻 t 到达木板的一端时,它立即从木板上掉下来。

给你一个整数 n 和两个整数数组 left 以及 right。两个数组分别标识向左或者向右移动的蚂蚁在 t = 0 时的位置。

请你返回最后一只蚂蚁从木板上掉下来的时刻。

示例 1:

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输入:n = 4, left = [4,3], right = [0,1]

输出:4

解释:如上图所示:
-下标 0 处的蚂蚁命名为 A 并向右移动。
-下标 1 处的蚂蚁命名为 B 并向右移动。
-下标 3 处的蚂蚁命名为 C 并向左移动。
-下标 4 处的蚂蚁命名为 D 并向左移动。
请注意,蚂蚁在木板上的最后时刻是 t = 4 秒,之后蚂蚁立即从木板上掉下来。(也就是说在 t = 4.0000000001 时,木板上没有蚂蚁)。

示例 2:

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输入:n = 7, left = [], right = [0,1,2,3,4,5,6,7]

输出:7

解释:所有蚂蚁都向右移动,下标为 0 的蚂蚁需要 7 秒才能从木板上掉落。

示例 3:

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输入:n = 7, left = [0,1,2,3,4,5,6,7], right = []

输出:7

解释:所有蚂蚁都向左移动,下标为 7 的蚂蚁需要 7 秒才能从木板上掉落。

提示:

  • leftright 中的所有值都是唯一的,并且每个值 只能出现在二者之一 中。

模拟

当一只蚂蚁起始位置为 x,方向往左,且往左移动过程不受其他影响时,其到达左边界所需时间为 x;若方向往右,且往右移动过程不受其他影响时,其到达右边界所需时间为 n - x

蚂蚁之间的相互影响实际上并不会影响它们到达木板边缘的时间。

「两只相遇的蚂蚁只是简单地交换了彼此的移动方向,并没有影响到它们的移动步数,即两只蚂蚁相遇可视为身份互换。」

因此,我们只需要分别计算每只蚂蚁单独掉落到木板边缘所需的时间,然后取最大值即可得到所有蚂蚁掉落的最后时刻。

Java 代码:

class Solution {
    public int getLastMoment(int n, int[] left, int[] right) {
        int ans = 0;
        for (int x : left) ans = Math.max(ans, x);
        for (int x : right) ans = Math.max(ans, n - x);
        return ans;
    }
}

C++ 代码:

class Solution {
public:
    int getLastMoment(int n, vector<int>& left, vector<int>& right) {
        int ans = 0;
        for (int x : left) ans = max(ans, x);
        for (int x : right) ans = max(ans, n - x);
        return ans;
    }
};

Python 代码:

class Solution:
    def getLastMoment(self, n: int, left: List[int], right: List[int]) -> int:
        return max(left + [n - x for x in right])

TypeScript 代码:

function getLastMoment(n: number, left: number[], right: number[]): number {
    let ans = 0;
    for (const x of left) ans = Math.max(ans, x);
    for (const x of right) ans = Math.max(ans, n - x);
    return ans;
};
  • 时间复杂度:
  • 空间复杂度:

最后

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