今天又看到一个让人震惊的消息，前360的员工爆料自己在和HR谈薪资时，要求50万年薪，最后居然拿到了55万！
而且重点是，这不是期权，也不是那些虚的股票激励，而是真金白银的薪水，每个月还有3000元的额外补贴！你说说，HR到底是怎么想的？
不得不说，现如今在互联网行业，薪资谈判真的是越来越“直白”了。
想想我们曾经为了那点期权拼了命，结果最后股票估值变成了个笑话。
现在，人家直接拿到的是实打实的现金，不仅工资高，还不需要担心哪一天公司亏损了股票泡沫一破产，连个屁都没剩。
而网友更是猛料：他跟HR要了54万，结果HR给了63万！是的，你没看错，直接多给了9万！😱
这让我想起了之前的那些年，我和HR谈薪的时候，谈到一半总得加个“如果我能升职的话，可以再谈加薪的事儿”。
不过现在看来，只要你足够优秀，直接开个价，HR也会照单全收。
算法题：在系统中查找重复文件
今天我们来聊一个在开发中常见的算法问题：在系统中查找重复文件。
作为程序员，我们每天都会与文件打交道。无论是操作文件系统，还是做一些文件处理、备份任务，重复文件的问题总是不可避免。你有没有过这种经历？在开发一个应用时，忽然发现系统中有很多重复文件，导致硬盘空间被无谓地浪费，这时，你是不是有点崩溃？能不能快速高效地找出这些重复文件，成了我们面临的一个重要任务。
首先，我们要清楚，什么样的文件才算重复文件？其实，重复文件指的是在不同目录或者相同目录下，内容完全相同的文件。这就很有意思了，因为文件的名字、路径可能不同，但是内容相同的文件就是重复的。在大部分场景中，我们需要根据文件内容来判断文件是否重复，而不是仅仅依靠文件名。
现在问题来了，我们该怎么高效地实现查找重复文件的功能呢？在这里，我就给大家分享一下思路和实现代码。
第一种思路比较直接：通过比较每个文件的内容来判断文件是否重复。最常见的方法就是通过计算文件的哈希值来对比文件内容。具体来说，我们可以使用 MD5 或 SHA-256 算法来计算每个文件的哈希值，然后用一个 HashMap 存储文件的哈希值和文件路径。如果两个文件的哈希值相同，那么这两个文件就可以认为是重复的。
下面是一个简单的 Java 实现示例：
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class DuplicateFileFinder {
public static void main(String[] args) throws IOException, NoSuchAlgorithmException {
String directoryPath = "your/directory/path";
File directory = new File(directoryPath);
// 使用 HashMap 存储文件的哈希值和路径
Map<String, String> fileHashes = new HashMap<>();
// 遍历目录中的文件
findDuplicateFiles(directory, fileHashes);
}
// 遍历文件夹，递归查找文件
public static void findDuplicateFiles(File directory, Map<String, String> fileHashes) throws IOException, NoSuchAlgorithmException {
if (directory.isDirectory()) {
// 获取目录中的所有文件
File[] files = directory.listFiles();
for (File file : files) {
findDuplicateFiles(file, fileHashes); // 递归调用，遍历子目录
}
} else {
// 对每个文件计算哈希值并比较
String fileHash = calculateFileHash(directory);
if (fileHashes.containsKey(fileHash)) {
System.out.println("重复文件：" + directory.getAbsolutePath() + " 和 " + fileHashes.get(fileHash));
} else {
fileHashes.put(fileHash, directory.getAbsolutePath());
}
}
}
// 计算文件的哈希值
public static String calculateFileHash(File file) throws IOException, NoSuchAlgorithmException {
MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("SHA-256");
FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
byte[] byteArray = new byte[1024];
int bytesRead;
while ((bytesRead = fis.read(byteArray)) != -1) {
md.update(byteArray, 0, bytesRead);
}
byte[] digest = md.digest();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (byte b : digest) {
sb.append(String.format("%02x", b));
}
fis.close();
return sb.toString();
}
}
在这个代码中，我们首先计算每个文件的哈希值，然后将哈希值和文件路径存储在 HashMap 中。每当我们遇到一个文件的哈希值已经存在时，就说明它是一个重复文件，于是输出相关信息。
这段代码的关键点就是：哈希值的计算和比对。
但是，面对大量文件时，这种方法有时可能会效率低下。因为每次都要读取整个文件内容并计算哈希值，文件越大，性能越差。尤其是在文件系统中，文件数量极多时，时间复杂度将变得不可忽视。这里有个小段子：想象一下，假如文件非常大，你的程序每次计算哈希值就像一个力气巨大的“运动员”在和大文件“摔跤”，越大越累，效率低得让你想哭。所以我们还可以引入一些优化策略，比如先通过文件大小来初步筛选重复文件，只有文件大小相同的文件才进行哈希比对。
优化思路：
先按文件大小筛选： 可以先比较文件的大小，只有文件大小相同的文件，才进一步计算哈希值。这种做法可以大大减少计算哈希值的文件数量。 多线程并发计算： 如果文件数量特别多，可以考虑通过多线程并发来计算文件的哈希值，减少计算时间。
有了这些优化思路，我们就能让查找重复文件的过程更加高效。
总的来说，查找重复文件这个问题看似简单，但其实涉及到的内容还是很有挑战的。通过哈希算法，我们可以比较文件内容的唯一性，借助 HashMap 来高效地存储和查找。面对大量文件时，我们可以通过优化策略来提升性能，减少不必要的计算时间。
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