某途员工爆料:开始大规模裁员,预计比例40%-60%,聊完立马卷铺盖走人,没有交接没有过渡期~

科技   2024-11-21 14:00   山西  
最近我在某个程序员论坛刷到一则爆料,讲真,看完之后我都没忍住感叹一声“这也太快了吧!”

某途网友说,他们公司年底开始大规模裁员,比例预计高达40%-60%。关键是,裁员的操作堪称“光速裁决”:聊完直接飞书下线,卷铺盖走人,啥交接啥过渡期?不存在的!😂

有人问原因,公司给的标准答案是“战略方向调整”。
但这个调整也太狠了,N+1补偿聊胜于无,年终奖、13薪更是连影子都没有,至于期权股票?
更惨的是,不少应届生也躺枪了,刚上车还没坐热乎,就得被踢下车了。

不过话说回来,这事也提醒了我们一个现实:无论公司给你画多大的饼,最好都别太当真。掌握技能才是硬道理,公司今天要你996,明天可能就会让你0工时。
祝大家都能找到靠谱的下家,毕竟生活还得继续嘛!✌️

算法题:单词拆分

聊一道经典的算法题:单词拆分(Word Break)
题目是这样的:给你一个字符串 s 和一个单词字典 wordDict,问你能不能把 s 分割成字典里的单词序列。要求每个单词都必须在字典里,不许编造新词。这听着像我上学时用拼音写作文:一个个词瞎拼,最后老师批我“这是什么火星文?”
来看个例子吧:
s = "leetcode"
wordDict = ["leet""code"]
# 输出: True,因为 "leetcode" 可以拆成 "leet" 和 "code"。

问题拆解

乍一看,这题可以暴力破解——从第一个字符开始,试试各种切法,只要找到一条能完全匹配的路就行。但如果字符串长得像这样:aaaaaaaaaa...aaa,而字典里只有 aaa,暴力法基本可以直接劝退面试官,让他回家反思题目是不是太难了。
所以,我们得用 动态规划 (Dynamic Programming) 来优化。
DP 的核心思想就是拆分问题,化整为零。对于这题,我们定义一个布尔数组 dpdp[i] 表示字符串前 i 个字符能否用字典里的单词拼出来。
状态转移方程 很简单:
dp[i] = True 当且仅当存在一个 j,使得 dp[j] == Trues[j:i]wordDict 中。

动态规划代码

直接上代码,细节都写注释里了:
def wordBreak(s, wordDict):
    wordSet = set(wordDict)  # 用集合加速查找
    dp = [False] * (len(s) + 1)
    dp[0] = True  # 空字符串能被拆分
    
    for i in range(1, len(s) + 1):
        for j in range(i):
            # 检查从j到i的子串是否在字典中,同时之前的状态也得是True
            if dp[j] and s[j:i] in wordSet:
                dp[i] = True
                break
    
    return dp[-1]

# 测试一下
s = "applepenapple"
wordDict = ["apple""pen"]
print(wordBreak(s, wordDict))  # 输出: True

一些优化点

  1. 字典查找效率:用 set 存储 wordDict,查询复杂度从 O(n) 降到 O(1)。这优化就像我把平时乱扔的文件都丢进一个文件夹,查找起来贼快。
  2. 子串切割:DP 里的双层循环是必要的,但如果字典里单词长度有限,可以稍微剪枝,只考虑长度范围内的切割。
比如这样:
maxWordLen = max(map(len, wordDict))  # 字典里最长单词长度
for i in range(1, len(s) + 1):
    for j in range(max(0, i - maxWordLen), i):  # 优化切割范围
        if dp[j] and s[j:i] in wordSet:
            dp[i] = True
            break
效率提升肉眼可见,面试官可能会偷偷点头。😏

特别提醒

这题虽然经典,但稍加变化就可能把人整不会了。比如问你打印出所有可能的拆分路径(不是 True/False),直接上回溯算法就完事了,代码会复杂不少。不过面试一般不至于为难到这种程度,毕竟大家都爱“高效”而不是“折磨”。😂
最后,这题不仅考算法,还考你对 Python 的熟练度。别小看 set 的用法,甚至是 max() 这种基础函数,用得巧妙就能少写不少代码。
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