神仙公司(北京)
接着奏乐接着舞,神仙公司系列。
这次写之前几期评论区呼声极高的城市:北京。
北京,是许多人外出打工的梦想之都,是年轻人逃离农村的终点站。
在近两年的就业蓝皮书「外省籍毕业生占比较高城市」、「就业薪资较高的城市」和「就业满意度较高的城市」几项指标中,北京两项排名第一,一项排名第二,综合排名在所有城市中位列第一:
神仙公司不多,HC 通常也有限,因此,除了分享一些毫无争议的神仙公司以外,还会把一些相对较好的"半仙"公司也分享给大家。
一直很稳的 WLB 典范(神仙公司):
-
长亭科技:信息安全公司,955,弹性工作,不打卡,包中午和晚餐,饭菜不重样,零食和饮料随便挑,20k~40k,14 薪; -
绿盟科技:信息安全上市公司,早9:00晚5:30,五险一金,补充医疗报销,餐补,交通补,节日福利,股票期权,薪资水平 17k~35k,14薪~18薪; -
Keep:上市公司,国内健身类 App 绝对头部,弹性工作,不打卡,不加班,双休,办公环境一流,免费健身课程丰富多样,员工活动很多,还有机会见到明星,薪资水平 20k~60k,14 薪; -
FreeWheel:965,六险一金,自助午餐,入职即有 15 天年假,定期普调,薪资水平 25k~65k,14 薪; -
知乎:上市公司,早10晚7,双休,五险一金,补充医疗保险,节日福利,包吃,零食下午茶,股票期权,薪资水平 14k~40k,15 薪; -
彩云天气:国内天气类 App 头部,早10:30晚7:30,弹性工作制,五险一金,补充医疗保险,包吃,零食下午茶,节日福利,加班补助,项目奖金,团队奖金,定期普调,员工旅游和每年体检,薪资水平 15k~35k,15 薪;
还算不错的企业(半仙公司):
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Qualcomm(高通):世界 500 强,弹性工作制,可远程办公,入职 15 天年假 + 30 天带薪病假,20k~50k,13薪~15薪; -
Cisco(思科):老牌外企,适合养老,女性友好,节日福利,额外补充商业保险,薪资还行,胜在稳定; -
豆瓣:日常任务简单轻松,工作氛围轻松愉快,工作薪资水平一般;
以上就是坐标「北京」,目前均有计算机相关在招岗位的神仙公司。
关于「北京」以及「北京神仙公司」,你有什么想分享的呢,欢迎评论区留言。
...
回归主线。
周末,继续开心小算法。
题目描述
平台:LeetCode
题号:81
已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums
,数组中的值不必互不相同。
在传递给函数之前,nums
在预先未知的某个下标 k
( )上进行了旋转,使数组变为 (下标从 0 开始计数)。
例如, 在下标 5
处经旋转后可能变为 。
给你旋转后的数组 nums
和一个整数 target
,请你编写一个函数来判断给定的目标值是否存在于数组中。
如果 nums
中存在这个目标值 target
,则返回 true
,否则返回 false
。
示例 1:
输入:nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 0
输出:true
示例 2:
输入:nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 3
输出:false
提示:
-
-
-
题目数据保证 nums
在预先未知的某个下标上进行了旋转 -
二分
根据题意,我们知道,所谓的旋转其实就是「将某个下标前面的所有数整体移到后面,使得数组从整体有序变为分段有序」。
但和 33. 搜索旋转排序数组 不同的是,本题元素并不唯一。
这意味着我们无法直接根据与 的大小关系,将数组划分为两段,即无法通过「二分」来找到旋转点。
「因为「二分」的本质是二段性,并非单调性。只要一段满足某个性质,另外一段不满足某个性质,就可以用「二分」。」
如果你有看过我 严格 O(logN),一起看清二分的本质 这篇题解,你应该很容易就理解上句话的意思。如果没有也没关系,我们可以先解决本题,在理解后你再去做 33. 搜索旋转排序数组,我认为这两题都是一样的,不存在先后关系。
举个🌰,我们使用数据 [0,1,2,2,2,3,4,5]
来理解为什么不同的旋转点会导致「二段性丢失」:
Java 代码:
class Solution {
public boolean search(int[] nums, int t) {
int n = nums.length;
int l = 0, r = n - 1;
// 恢复二段性
while (l < r && nums[0] == nums[r]) r--;
// 第一次二分,找旋转点
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (nums[mid] >= nums[0]) l = mid;
else r = mid - 1;
}
int idx = n;
if (nums[r] >= nums[0] && r + 1 < n) idx = r + 1;
// 第二次二分,找目标值
int ans = find(nums, 0, idx - 1, t);
if (ans != -1) return true;
ans = find(nums, idx, n - 1, t);
return ans != -1;
}
int find(int[] nums, int l, int r, int t) {
while (l < r) {
int mid = l + r >> 1;
if (nums[mid] >= t) r = mid;
else l = mid + 1;
}
return nums[r] == t ? r : -1;
}
}
C++ 代码:
class Solution {
public:
bool search(vector<int>& nums, int t) {
int n = nums.size();
int l = 0, r = n - 1;
// 恢复二段性
while (l < r && nums[0] == nums[r]) r--;
// 第一次二分,找旋转点
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (nums[mid] >= nums[0]) l = mid;
else r = mid - 1;
}
int idx = n;
if (nums[r] >= nums[0] && r + 1 < n) idx = r + 1;
// 第二次二分,找目标值
int ans = find(nums, 0, idx - 1, t);
if (ans != -1) return true;
ans = find(nums, idx, n - 1, t);
return ans != -1;
}
int find(vector<int>& nums, int l, int r, int t) {
while (l < r) {
int mid = l + r >> 1;
if (nums[mid] >= t) r = mid;
else l = mid + 1;
}
return nums[r] == t ? r : -1;
}
};
Python 代码:
class Solution:
def search(self, nums: List[int], t: int) -> bool:
n = len(nums)
l, r = 0, n - 1
# 恢复二段性
while l < r and nums[0] == nums[r]:
r -= 1
# 第一次二分,找旋转点
while l < r:
mid = l + r + 1 >> 1
if nums[mid] >= nums[0]: l = mid
else: r = mid - 1
idx = n
if nums[r] >= nums[0] and r + 1 < n:
idx = r + 1
# 第二次二分,找目标值
ans = self.find(nums, 0, idx - 1, t)
if ans != -1: return True
ans = self.find(nums, idx, n - 1, t)
return ans != -1
def find(self, nums, l, r, t):
while l < r:
mid = l + r >> 1
if nums[mid] >= t: r = mid
else: l = mid + 1
return r if nums[r] == t else -1
TypeScript 代码:
function find(nums: number[], l: number, r: number, t: number): number {
while (l < r) {
const mid: number = l + r >> 1;
if (nums[mid] >= t) r = mid;
else l = mid + 1;
}
return nums[r] === t ? r : -1;
}
function search(nums: number[], t: number): boolean {
const n: number = nums.length;
let l: number = 0, r: number = n - 1;
// 恢复二段性
while (l < r && nums[0] === nums[r]) r--;
// 第一次二分,找旋转点
while (l < r) {
const mid: number = l + r + 1 >> 1;
if (nums[mid] >= nums[0]) l = mid;
else r = mid - 1;
}
let idx: number = n;
if (nums[r] >= nums[0] && r + 1 < n) idx = r + 1;
// 第二次二分,找目标值
const ans: number = find(nums, 0, idx - 1, t);
if (ans !== -1) return true;
return find(nums, idx, n - 1, t) !== -1;
};
-
时间复杂度:恢复二段性处理中,最坏的情况下(考虑整个数组都是同一个数)复杂度是 ,而之后的找旋转点和目标值都是「二分」,复杂度为 。整体复杂度为 的。 -
空间复杂度: 。
最后
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