我看到今天这个话题，忍不住想笑又想叹气。
有个网友爆料，说一位网络工程师被公司调岗为保安，月薪还只有2360元。是的，你没听错，2360元/月！这是个什么操作？
我作为程序员，心里一下子就有很多疑问。
首先，网络工程师是做什么的？搭建网络、配置路由器、处理各种技术难题，简直是高级技术岗位。
结果，突然被调岗去看大门，真的是让人想不通。难道是公司认为，解决网络问题不如守门口更重要吗？🤔
再者，薪资2360元，真的是“惊掉下巴”。
要知道，一个普通城市的保安工资一般也就是这个数，甚至有时候还没这么高。调岗能直接降低到这个水平，可能连那些负责打扫卫生的大妈都得感叹一声：这也太离谱了吧？
作为程序员，我想说，突然被调岗到完全不相关的工作岗位，并且薪水大幅缩水，那对于任何一个技术岗位的人来说，都是一个很大的打击。
这个事情大家千万不要忍气吞声，一定要拿起法律的武器来保护自己，劳动局走一波，收获会更多！【备注:文未可领最新资料】
算法题：体育馆的人流量
今天来聊个有趣的算法题：体育馆的人流量问题。
这个题目看起来很简单，但要解决好却并不容易，因为涉及到的数据结构和算法技巧，可不是随便能搞定的。
假设我们有一个队列，队列里包含了一个时间段内每个人的进场和出场时间。进场时间和出场时间可能是重叠的，因此，我们需要一个高效的方法来计算出在某一时刻体育馆里有多少人。
问题描述
假设有一个事件流，记录了每个进入或离开体育馆的人。每个事件包含一个时间戳，以及一个标志，指示该事件是“进场”还是“出场”。
任务是：找到在每一时刻体育馆内的最大人数。
思路
这个问题可以用一个相对简单的算法来解决，关键在于如何高效地记录每个人的进出场时间，并能快速统计每一时刻的人员数量。我们可以使用“时间点排序”和“扫描线”技术。
事件排序：首先我们将所有进场和出场的事件按照时间升序排序。如果有多个事件发生在同一时刻，优先处理“进场”事件，因为这意味着会有更多人进入体育馆。
扫描线：接下来，扫描所有排序后的事件，记录当前体育馆内的人数，并且更新最大人数。
具体步骤是：
对于每个“进场”事件，增加当前人数。 对于每个“出场”事件，减少当前人数。 在每一步，更新最大人数。
代码实现
下面是我写的一个简单的Java代码实现，来解决这个问题：
import java.util.*;
public class SportsHall {
public static int maxPeople(int[][] events) {
// 用一个列表存储所有的进场和出场时间点
List<int[]> eventList = new ArrayList<>();
for (int[] event : events) {
eventList.add(new int[] {event[0], 1}); // 1表示进场
eventList.add(new int[] {event[1], -1}); // -1表示出场
}
// 按照时间排序，如果时间相同，进场事件排在出场事件之前
eventList.sort((a, b) -> a[0] == b[0] ? Integer.compare(b[1], a[1]) : Integer.compare(a[0], b[0]));
int currentPeople = 0;
int maxPeople = 0;
// 扫描所有事件
for (int[] event : eventList) {
currentPeople += event[1]; // 增加或减少人数
maxPeople = Math.max(maxPeople, currentPeople); // 更新最大人数
}
return maxPeople;
}
public static void main(String[] args) {
int[][] events = {
{1, 5}, // 第一个人在1秒进场，5秒离场
{2, 6}, // 第二个人2秒进场，6秒离场
{3, 7}, // 第三个人3秒进场，7秒离场
{4, 8} // 第四个人4秒进场，8秒离场
};
System.out.println("最大人数：" + maxPeople(events));
}
}
解释代码
事件列表构造：我们通过遍历每一个人进出场的时间段，构造一个事件列表。每个事件是一个数组，数组的第一个元素是时间戳，第二个元素标记进场（+1）或出场（-1）。
排序：然后我们对事件按时间排序，如果有相同的时间戳，进场的事件排在出场事件之前，保证在同一时刻体育馆的人数最大化。
扫描和统计最大人数：然后我们就可以简单地扫描这些事件，逐步更新当前的在场人数，并且更新最大人数。
复杂度分析
时间复杂度：我们首先要对事件进行排序，排序的时间复杂度是O(N log N)，其中N是事件的总数（每个人的进出场时间各算一次）。然后我们进行一次线性扫描，时间复杂度是O(N)。所以，总的时间复杂度是O(N log N)。
空间复杂度：我们需要一个额外的空间来存储事件列表，空间复杂度是O(N)。
小结
这种算法使用了排序和扫描线的技巧，避免了暴力算法的O(N^2)复杂度。通过排序和有效的事件处理，我们能够快速得到最大人数。
对编程、职场感兴趣的同学，可以链接我，微信：coder301 拉你进入“程序员交流群”。
