事情是这样的：认识了一年多的女生，最近发现她居然有10多万的网贷债务，还跟他说这些债务是“彩礼的一部分”。
这位程序员小哥直接给了她一刀，表示“不会娶一个快30岁负债累累的女生，自己去找父母还债吧。” 本以为她会立刻离开，结果她居然赖在他的房子里不走，天天等着他下班，给他添堵。
我能理解他的心情。谁受得了？你拼命加班工作，挣来的钱本该用来改善自己的生活，结果却被一个不靠谱的女人给“浪费”了。
你问我怎么让这种人主动滚蛋？首先，勇敢地设立界限！如果她真有“彩礼”这种奇葩的借口，那她自己去找家里人解决，不是你的责任。
其次，不要觉得自己对她有责任，拒绝不等于不关心，但不能让自己在这种关系中耗尽了时间和精力。
最重要的是，要清楚地认识到，自己的时间和金钱都是有限的，不能随便拿来“修复”别人给你带来的麻烦。
要有底线，不然真的是自己给自己找麻烦。搞定自己的生活，远离这些拖累，才是聪明人的做法。
算法题：有效三角形的个数
嗨，大家好。今天咱们聊聊一道挺经典的算法题——“有效三角形的个数”。说实话，这道题给我第一眼看的时候，我脑袋里立刻浮现出的是数学课上三角形的定义：三条边满足三角形不等式定理。也就是说，任意两条边之和必须大于第三条边。那么，这道题的本质就是要判断给定的边长能否组成一个有效的三角形，而这个判断条件就成了我们解决问题的关键。
题目大概是这样的：给定一个长度为n的整数数组，表示三条边的长度，你需要计算可以从数组中选取三条边，且它们能组成一个有效三角形的三元组个数。
听起来是不是很简单？选三条边，检查一下它们是否满足三角形不等式。其实，这个问题表面简单，实际考验的正是如何高效地计算出这些三元组，避免暴力解法的时间复杂度过高。
看看暴力解法
首先，我们来想象一下暴力解法。暴力解法的思路就是三重循环，遍历所有的三条边组合，检查它们是否满足三角形不等式定理：
public class TriangleCount {
public int countTriangles(int[] nums) {
int n = nums.length;
int count = 0;
for (int i = 0; i < n - 2; i++) {
for (int j = i + 1; j < n - 1; j++) {
for (int k = j + 1; k < n; k++) {
if (nums[i] + nums[j] > nums[k] &&
nums[i] + nums[k] > nums[j] &&
nums[j] + nums[k] > nums[i]) {
count++;
}
}
}
}
return count;
}
}
这段代码确实能解决问题，但它的时间复杂度是O(n³)，显然对于较大的输入数据，性能会非常低下。对于数组长度达到1000的情况，简直是想让程序员崩溃。所以我们得想办法优化一下。
优化思路：排序 + 双指针
通过排序和双指针方法，我们可以将时间复杂度优化到O(n²)，具体是怎么做的呢？我们来详细分析一下。
首先，排序能帮助我们大大减少不必要的比较。因为当数组排好序之后，任意三条边满足
nums[i] + nums[j] > nums[k]，就自动满足nums[i] + nums[k] > nums[j]和nums[j] + nums[k] > nums[i]。只要nums[i] + nums[j] > nums[k]成立，其他两个条件就自动成立了。然后，我们可以固定一个边，使用双指针去判断剩下的两边。比如，我们固定
nums[k]作为最大边，然后使用两个指针i和j，分别指向nums[k-1]之前的部分，来查找满足条件的组合。
代码实现如下：
import java.util.Arrays;
public class TriangleCount {
public int countTriangles(int[] nums) {
Arrays.sort(nums); // 先排序
int count = 0;
int n = nums.length;
for (int k = 2; k < n; k++) { // 固定最大边 nums[k]
int i = 0, j = k - 1; // 双指针，i指向最小边，j指向倒数第二个边
while (i < j) {
if (nums[i] + nums[j] > nums[k]) {
count += (j - i); // 说明从i到j之间所有组合都满足条件
j--;
} else {
i++;
}
}
}
return count;
}
}
解析
我们先对数组进行排序，这一步的时间复杂度是O(n log n)。 然后，我们通过一个循环固定最大的边 nums[k]，接下来，使用两个指针i和j分别从0和k-1开始，来寻找满足三角形不等式的组合。这个过程的时间复杂度是O(n²)。当 nums[i] + nums[j] > nums[k]时，意味着从i到j之间所有的组合都符合要求，因此我们可以直接加上(j - i)个三元组。然后，移动指针j，继续寻找其他可能的组合。如果不满足条件，则移动指针i，尝试增加nums[i]的值。
最终，整体时间复杂度就是O(n²)，比暴力解法高效得多。
小结
通过这种排序 + 双指针的方法，我们将问题的时间复杂度从O(n³)优化到了O(n²)，大大提高了程序的性能。对于大规模的数据，性能的提升是非常明显的。
而且，这道题也让我想到了一个很有趣的点，解决算法问题时，很多时候你不只是想着如何暴力解题，而是通过观察数据的结构，找到一种更加巧妙的方式来减少计算量，就像这道题中通过排序和双指针的方式，我们实际上是利用了数据的顺序性来降低了时间复杂度。
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