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》。

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：

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：

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：

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：

• left 和 right 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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