最近看到一个挺有意思的爆料。
老板要求全员降薪20%共渡难关，高层带头降薪35%。
结果有一位财务小哥无意中透露了一个大内幕——高层少拿的钱，会在年终奖里补发回来！
就是说，老板让大家“共度难关”，但高管们降薪的钱会变回来，变成年终奖发给自己，而普通员工降薪的部分，就不可能补回来。
最终，大量员工选择了离职，毕竟这锅炒得不香啊。
这种事真的太能“拉满”槽点了！这操作说实话有点“心机”，给员工带来的不仅仅是薪水上的不满，更多的是对公司文化和高层诚信的质疑。
所以说嘛，职场上最怕的就是你觉得自己在“共渡难关”，而别人却在“暗度陈仓”。
算法题：移除盒子
今天我们来聊聊一道最近非常火的算法题：移除盒子。
问题描述
简单来说，问题是这样的：你有一排盒子，每个盒子上有一个数字，表示它的颜色。你每次可以移除一个盒子，移除时得分。你每移除一个盒子，得分会增加，且得分的值取决于剩下盒子的颜色组合。例如，移除一个盒子时，如果它和临近的两个盒子的颜色一样，你就能获得更高的分数。
核心问题是，你需要找到一种方法，最大化你能得到的总分数。
动态规划思路
这道题实际上是一个经典的动态规划问题——“优化问题”。我知道大部分程序员一听到动态规划（DP），就像打了鸡血一样：“来吧，DP，让我见识见识你有多复杂！”。不过，我觉得大家不要太怕它，反正就是一个贼巧的技巧，学会了就能解决很多复杂问题。
状态定义
我们可以通过定义一个三维数组 dp[i][j][k] 来表示：从第 i 个盒子到第 j 个盒子之间，且左侧的盒子有 k 个和 i 位置的盒子颜色相同。
假设我们正在考虑如何从区间 [i, j] 中移除盒子，k 表示在这个区间内，盒子 i 左边的连续盒子与它颜色一样的个数。也就是说，当我们在处理盒子 i 时，它左边连续的相同颜色的盒子（数量为 k）会影响移除的得分。
递推公式
为了求解这个问题，我们需要分情况讨论：
单独移除盒子：如果我们直接移除
i位置的盒子，得分是固定的。我们可以先从左右两端逐渐去掉，得分为dp[i+1][j-1][0] + 1。移除相邻颜色相同的盒子：如果
boxes[i] == boxes[k]，那么可以进一步优化，通过添加相邻盒子来增加得分。这种情况通过dp[i+1][j-1][k+1]来表示。
最终实现
给大家带来一段Java代码来演示这种动态规划的做法，代码会有些长，但每一步都可以理解，尤其是对于动态规划的学习来说，是非常有帮助的。
public class Solution {
public int removeBoxes(int[] boxes) {
int n = boxes.length;
int[][][] dp = new int[n][n][n];
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = i; j < n; j++) {
for (int k = 0; k <= j - i; k++) {
// 当只有一个盒子时
if (i == j) {
dp[i][j][k] = (k + 1) * (k + 1);
} else {
// 如果i和j的颜色相同
if (boxes[i] == boxes[j]) {
dp[i][j][k] = Math.max(dp[i][j][k], dp[i + 1][j - 1][0] + (k + 1) * (k + 1));
}
// 尝试移除其它盒子
for (int m = i; m < j; m++) {
dp[i][j][k] = Math.max(dp[i][j][k], dp[i][m][k + 1] + dp[m + 1][j][0]);
}
}
}
}
}
return dp[0][n - 1][0];
}
}
代码讲解
三维数组 dp： dp[i][j][k]代表从盒子i到盒子j区间的最大得分，且k表示在i左边有多少个和i相同的盒子。三重循环：外部两层循环用于遍历区间 i到j，内层循环负责遍历可能的相同颜色盒子的数量k。递推关系：对于每个区间，递归地计算最大得分，同时考虑了直接移除和通过与相邻盒子组合来移除的情况。
代码分析
大家看到这个代码可能有点晕，但其实每一步都很简单：从小问题开始，然后递归地解决更大的问题。我们从最小的区间开始计算，逐步扩展到整个区间。
时间复杂度：由于有三重循环，每个循环的范围大致为 O(n)，因此时间复杂度是O(n^3)，虽然看起来有点多，但对于盒子的数量不超过100来说，已经够用了。空间复杂度：由于我们使用了三维数组来存储状态，空间复杂度是 O(n^3)。
小结
算法的过程中，你会发现每次思考问题的方式其实很像拆解一个复杂的需求。就像在工作中，面对一个复杂的项目需求，我们往往需要将问题拆解成一个个小部分，然后一步步解决。这道题也正是这样，通过分治的思想和动态规划的技巧，巧妙地把问题拆解开来。
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