神仙公司名单(北京)

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:

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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):

  • 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」:

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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 != -1return 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 != -1return 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[0and 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 != -1return 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 !== -1return 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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