xhs
这两天，一篇爆料《xhs 最高 50 个月年终奖》的帖子火了。
从帖子的内容来看：绩效 3.75 可以拿到 8 个月年终奖；绩效 4 可以拿到 20 个月的年终奖；绩效 5 可以拿到 20 个月年终奖，外加 30 个月的期权。
综合下来，今年 xhs 最高有 50 个月的年终奖，就这帖子，还是带有「xhs 职业认证」（至少通过了企业邮箱认证）的网友发的 🤣🤣🤣
看完后，我直接沉默了。
前几天才讲了 蔚来最高 1 个月年终奖，还划分出多个等级，今天就有「xhs 年终奖 8 个月起步，最高 50 个月」的新故事。
现在简中网的黑话越来越多，要不是资深冲浪选手，有时候都真分不清楚网友发的内容，是在描述事实，还是在反串黑。
一般对于这些"惊天"好消息，如果是真，那么各大 App 早就预定热搜，但事实上并没有。
再进一步，深入到「仅 xhs 员工可见的同事圈」里，发现并不是"普天同庆，一片热烈"的内部氛围，反而更像是维权集中地。
有真诚反问，上半年的高绩效奖励到底还有没有，什么时候通知：
还有距离期权归属（真正到手）还剩两个月，就被"关账号"走人的吐槽贴：
一圈看下来，离职的在吐槽、低绩效的在吐槽、高绩效的也在吐槽 🤣🤣🤣
然后再回想刚开始的「50 个月年终奖」，我释怀的笑了，感觉还是太保守了，毕竟通知了也不一定什么时候发放，发放了也不一定能熬到期权归属，应该直接喊它 100 个月
对此，你怎么看？你司的年终奖多少个月起步？
...
回归主题。
来一道和「校招」相关的算法题。
题目描述
平台：LeetCode
题号：926
如果一个二进制字符串，是以一些 （可能没有 ）后面跟着一些 （也可能没有 ）的形式组成的，那么该字符串是单调递增的。
给你一个二进制字符串 s，你可以将任何 翻转为 或者将 翻转为 。
返回使 s 单调递增的最小翻转次数。
示例 1：
输入：s = "00110"
输出：1
解释：翻转最后一位得到 00111.
示例 2：
输入：s = "010110"
输出：2
解释：翻转得到 011111，或者是 000111。
示例 3：
输入：s = "00011000"
输出：2
解释：翻转得到 00000000。
提示：
s[i]为'0'或'1'
LIS 问题贪心解
根据题意，不难想到将原题进行等价转换：令 s 长度为 ，原问题等价于在 s 中找到最长不下降子序列，设其长度为 ，那么对应的 即是答案。
由于数据范围为 ，因此我们需要使用 LIS 问题的贪心求解方式：使用 g 数组记录每个长度的最小结尾元素，即 g[len] = x 含义为长度为 的最长不下降子序列的结尾元素为 ，然后在从前往后处理每个 时，由于是求解「最长不下降子序列」，等价于找「满足大于 的最小下标」，这可以运用「二分」进行求解。
❝不了解
❞LIS问题或者不清楚LIS问题贪心解法的同学可以看前置 🧀 : LCS 问题与 LIS 问题的相互关系，以及 LIS 问题的最优解证明，里面详细讲解了LIS贪心解的正确性证明，以及LCS和LIS在特定条件下存在的内在联系。
Java 代码：
class Solution {
public int minFlipsMonoIncr(String s) {
char[] cs = s.toCharArray();
int n = cs.length, ans = 0;
int[] g = new int[n + 10];
Arrays.fill(g, n + 10);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int t = s.charAt(i) - '0';
int l = 1, r = i + 1;
while (l < r) {
int mid = l + r >> 1;
if (g[mid] > t) r = mid;
else l = mid + 1;
}
g[r] = t;
ans = Math.max(ans, r);
}
return n - ans;
}
}
C++ 代码：
class Solution {
public:
int minFlipsMonoIncr(string s) {
int n = s.length(), ans = 0;
vector<int> g(n + 10, n + 10);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int t = s[i] - '0';
int l = 1, r = i + 1;
while (l < r) {
int mid = l + r >> 1;
if (g[mid] > t) r = mid;
else l = mid + 1;
}
g[r] = t;
ans = max(ans, r);
}
return n - ans;
}
};
Python 代码：
class Solution:
def minFlipsMonoIncr(self, s: str) -> int:
n, ans = len(s), 0
g = [n + 10] * (n + 10)
for i in range(n):
t = int(s[i])
l, r = 1, i + 1
while l < r:
mid = l + r >> 1
if g[mid] > t:
r = mid
else:
l = mid + 1
g[r] = t
ans = max(ans, r)
return n - ans
TypeScript 代码：
function minFlipsMonoIncr(s: string): number {
let n = s.length, ans = 0;
const g = new Array(n + 10).fill(n + 10);
for (let i = 0; i < n; i++) {
const t = parseInt(s[i]);
let l = 1, r = i + 1;
while (l < r) {
const mid = l + r >> 1;
if (g[mid] > t) r = mid;
else l = mid + 1;
}
g[r] = t;
ans = Math.max(ans, r);
}
return n - ans;
};
时间复杂度： 空间复杂度：
前缀和 + 枚举
更进一步，利用 s 只存在 和 两种数值，我们知道最后的目标序列形如 000...000、000...111 或 111...111 的形式。
因此我们可以枚举目标序列的 和 分割点位置 （分割点是 是 都可以，不消耗改变次数）。
于是问题转换为：分割点 左边有多少个 （目标序列中分割点左边均为 ，因此 的个数为左边的改变次数），分割点 的右边有多少个 （目标序列中分割点右边均为 ，因此 的个数为右边的改变次数），两者之和即是分割点为 时的总变化次数，所有 的总变化次数最小值即是答案。
而求解某个点左边或者右边有多少 和 可通过「前缀和」进行优化。
Java 代码：
class Solution {
public int minFlipsMonoIncr(String s) {
char[] cs = s.toCharArray();
int n = cs.length, ans = n;
int[] sum = new int[n + 10];
for (int i = 1; i <= n; i++) sum[i] = sum[i - 1] + (cs[i - 1] - '0');
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int l = sum[i - 1], r = (n - i) - (sum[n] - sum[i]);
ans = Math.min(ans, l + r);
}
return ans;
}
}
C++ 代码：
class Solution {
public:
int minFlipsMonoIncr(string s) {
int n = s.length(), ans = n;
vector<int> sumv(n + 10, 0);
for (int i = 1; i <= n; i++) sumv[i] = sumv[i - 1] + (s[i - 1] - '0');
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int l = sumv[i - 1], r = (n - i) - (sumv[n] - sumv[i]);
ans = min(ans, l + r);
}
return ans;
}
};
Python 代码：
class Solution:
def minFlipsMonoIncr(self, s: str) -> int:
n, ans = len(s), len(s)
sumv = [0] * (n + 10)
for i in range(1, n + 1):
sumv[i] = sumv[i - 1] + int(s[i - 1])
for i in range(1, n + 1):
l, r = sumv[i - 1], (n - i) - (sumv[n] - sumv[i])
ans = min(ans, l + r)
return ans
TypeScript 代码：
function minFlipsMonoIncr(s: string): number {
let n = s.length, ans = n;
const sumv = new Array(n + 10).fill(0);
for (let i = 1; i <= n; i++) sumv[i] = sumv[i - 1] + parseInt(s[i - 1]);
for (let i = 1; i <= n; i++) {
const l = sumv[i - 1], r = (n - i) - (sumv[n] - sumv[i]);
ans = Math.min(ans, l + r);
}
return ans;
};
时间复杂度： 空间复杂度：
最后
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