大家好，我是苍何。
不愧是大厂，给的总是超乎人的想象，看了这么多大厂的薪资，今天我们也来看下字节今年的薪资吧。
基本上今年字节 26-30 k 都属于白菜价段位了，不少的 SSP 开的简直让人心动：
1、后端开发，32k * 15，硕士 985，SSP，地点：上海
2、算法，100w 总包 + 股票，博士海归，SSP 的水平，地点：深圳
3、后端，37 * 15 + 1Q0签字 + 1.5k * 12，硕士 985，算SSP，地点：北京
4、后端，30k * 15，硕士 211，白菜价，地点：北京
怎么样，是不是很心动？有没有很想将这些 money 装进自己的口袋？
大厂的确敢给，很多拿到 offer 的同学反馈，按照苍何一直强调的知识点来复习，问题不大，而且面试的时候碰上对的人和对的问题，这不分分钟 SSP。
说是这样说，其实这里面还有一些重要的前提，就反馈来看，总结出以下几点比较重要：
提前实习，最好也是冲大厂实习，大大加分
除了八股，算法必须准备（特别字节是标配）
项目经历要重点关注，不要烂大街，要有亮点项目
尤其是项目这块，准备几个备着。为了给大家一个能拿得出手的项目，苍何最近稳定下来后，重新启动了 PmHub 的更新，昨晚搞到晚上十二点，终于把体验环境搞好了。
最主要原因是苍何的服务器性能远远支撑不起微服务全部跑起来，给大家看看目前的服务器监控状态，内存直接快打满，磁盘也仅剩 15%不到。
不得不说，微服务还是很吃内存呀，个人整服务器资源真是成本巨高，但反观公司倒是感觉资源很足，苍何最近在公司做 k8s 集群的迁移部署，公司动不动就是 128 G，256 G 这样的大内存，再反观我们可怜的资源，不禁留下了没出息的泪水。
哈哈哈，慢慢来吧，后期我想体验环境就先以单体跑，然后让资源做一些更有价值的事情。
晚上又熬夜写了一篇付费文档，争取要在春节前，将文档更新完毕，也不辜负大家这么久对 PmHub 的期待。
...
回归主题。
今天来一道字节考过的面试算法题，给枯燥的牛马生活加加油😂。
题目描述
平台：LeetCode
题号：50
题目名称：Pow(x, n)
实现 pow(x, n)，即计算 x 的整数 n 次幂函数（即 xnx^n）。
示例
示例 1：
输入：x = 2.00000, n = 10
输出：1024.00000
示例 2：
输入：x = 2.10000, n = 3
输出：9.26100
示例 3：
输入：x = 2.00000, n = -2
输出：0.25000
解释：2^-2 = 1 / (2^2) = 1 / 4 = 0.25
提示
−100.0<x<100.0-100.0 < x < 100.0
−231<=n<=231−1-2^{31} <= n <= 2^{31}-1
n是一个整数要么
x不为零，要么 n>0n > 0−104<=xn<=104-10^4 <= x^n <= 10
解题思路
本题需要实现一个高效的求幂函数。考虑到 nn 的值可能很大或者很小，我们需要优化计算。
优化思路：快速幂法
快速幂法通过将 nn 二进制分解实现幂的快速计算，时间复杂度为 O(logn)O(\log n)。具体步骤如下：
如果 n<0n < 0，将问题转换为求正指数幂：xn=1/x−nx^n = 1 / x^{-n}。
使用循环来模拟二进制分解：
如果当前的 nn 是奇数，将结果乘以当前的 xx。
每次将 xx 平方，同时将 nn 整除 2。
当 n=0n = 0 时，返回结果。
特殊情况
n=0n = 0：返回 1。
x=0x = 0：如果 n>0n > 0，返回 0，否则无意义。
代码实现
以下是基于快速幂的 Java、C++ 和 Python 实现代码。
Java 代码
public class Solution {
public double myPow(double x, int n) {
long N = n; // 避免 n 为负时溢出
return N >= 0 ? quickPow(x, N) : 1.0 / quickPow(x, -N);
}
private double quickPow(double x, long n) {
double result = 1.0;
double currentProduct = x; // 当前的底数
while (n > 0) {
if ((n % 2) == 1) { // n 是奇数
result *= currentProduct;
}
currentProduct *= currentProduct; // 底数平方
n /= 2; // n 右移一位（等价于整除 2）
}
return result;
}
}
C++ 代码
class Solution {
public:
double myPow(double x, int n) {
long long N = n; // 避免 n 为负时溢出
return N >= 0 ? quickPow(x, N) : 1.0 / quickPow(x, -N);
}
private:
double quickPow(double x, long long n) {
double result = 1.0;
double currentProduct = x; // 当前的底数
while (n > 0) {
if (n % 2 == 1) { // n 是奇数
result *= currentProduct;
}
currentProduct *= currentProduct; // 底数平方
n /= 2; // n 右移一位（等价于整除 2）
}
return result;
}
};
Python 代码
class Solution:
def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
def quick_pow(x, n):
result = 1.0
current_product = x
while n > 0:
if n % 2 == 1: # n 是奇数
result *= current_product
current_product *= current_product # 底数平方
n //= 2 # n 整除 2
return result
if n >= 0:
return quick_pow(x, n)
else:
return 1.0 / quick_pow(x, -n)
时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度：O(logn)O(\log n)，通过二进制分解 nn 进行幂运算。
空间复杂度：O(1)O(1)，只需常数额外空间。
ending
你好呀，我是苍何。是一个每天都在给自家仙人掌讲哲学的执着青年，我活在世上，无非想要明白些道理，遇见些有趣的事。倘能如我所愿，我的一生就算成功。共勉 💪
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