拼多多开奖,恐怖如斯!

科技   2024-11-24 13:13   山西  
最近看到拼多多校招的薪资条目,真是让我感叹:“开奖了,恐怖如斯!”你们瞅瞅,120k × 18,再加上年终奖和加班费,程序员的天花板似乎又被拼多多给推高了一截。
我算了算,这套薪资的实际到手金额,216w+呀。
但博士985起步,这种“豪横”的校招门槛,已经足以让无数程序员抱着键盘痛哭,恨自己当年为什么没多读两年书。
但咱再一想,这工资也不是白拿的。落户上海,背后可是写着“两个月加班费”,再结合拼多多的“拼命文化”,我不禁捏了把汗——两个月加班费?这说明啥,周末可能连键盘上的灰都没时间擦吧😂。
对于普通程序员来说,这种“惊天offer”基本跟买彩票差不多。但话又说回来,人家敢给这薪资,肯定也有对应的“卷度”,毕竟天下没有白吃的午餐。

算法:建立四叉树

天刷算法题的时候,我又碰上了个“老熟人”——四叉树。估计有人会问,这玩意儿是啥?
简单来说,四叉树是一种分治策略的数据结构,专门用来处理二维空间里的问题。说直白点,如果二维平面是块大披萨,四叉树就是把披萨切成四块,然后针对每块再切四块,直到切得够细为止。
这不,最近碰上一道题,说要用四叉树表示一个二维矩阵。矩阵里是 01 的组合,目的是把这矩阵压缩成一棵四叉树。虽然看着麻烦,但其实套路还是有的,整起来并不复杂。

咱们先简单梳理一下四叉树的结构:每个节点有四个子节点,分别表示矩阵分成的四个小区域。节点有两个核心属性:是不是叶子节点(leaf)和它的值。如果整个区域值一样(全是 0 或全是 1),那就是叶子节点;如果不一样,那就要继续分,直到每块区域里都“统一思想”。
下面是代码实现,一个“程序员风格”的解法来了!🧑‍💻
class Node {
    public boolean val; // 节点的值
    public boolean isLeaf; // 是否是叶子节点
    public Node topLeft, topRight, bottomLeft, bottomRight;

    public Node(boolean val, boolean isLeaf) {
        this.val = val;
        this.isLeaf = isLeaf;
    }
}

public class QuadTree {
    public Node construct(int[][] grid) {
        return buildTree(grid, 00, grid.length);
    }

    private Node buildTree(int[][] grid, int row, int col, int size) {
        if (size == 1) { // 如果是 1x1 的小矩阵,直接返回叶子节点
            return new Node(grid[row][col] == 1true);
        }

        int newSize = size / 2;
        Node topLeft = buildTree(grid, row, col, newSize);
        Node topRight = buildTree(grid, row, col + newSize, newSize);
        Node bottomLeft = buildTree(grid, row + newSize, col, newSize);
        Node bottomRight = buildTree(grid, row + newSize, col + newSize, newSize);

        // 如果四个子节点的值和叶子属性都一样,可以合并成一个节点
        if (topLeft.isLeaf && topRight.isLeaf && bottomLeft.isLeaf && bottomRight.isLeaf &&
                topLeft.val == topRight.val &&
                topRight.val == bottomLeft.val &&
                bottomLeft.val == bottomRight.val) {
            return new Node(topLeft.val, true);
        }

        // 否则创建一个非叶子节点
        Node root = new Node(falsefalse);
        root.topLeft = topLeft;
        root.topRight = topRight;
        root.bottomLeft = bottomLeft;
        root.bottomRight = bottomRight;
        return root;
    }
}

解法很清晰:递归+分治,每次把矩阵劈成四块,递归处理。代码里的关键点在于 合并 的逻辑:如果四个子区域全是叶子节点,并且值一样,就合并成一个大叶子节点。否则,就只能乖乖当非叶子节点了。
不过写递归要注意防止栈溢出,尤其是超大的矩阵,这代码在生产环境可能就得加点优化,比如用迭代或者尾递归之类的技术。
不过好在,四叉树这种题目一般都是算法竞赛或者面试题,没那么大的数据量,你就放心大胆跑吧。

最后再啰嗦一句,四叉树的用途挺广的,尤其是在图像处理、地理信息系统这种领域很吃香。比如地图应用,要加载某个区域的地图,你总不能一下子加载整张世界地图吧?这时候四叉树就派上用场了,可以按需加载对应区域的内容。
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