网友爆料：朋友被裁给了20 万的补偿，结果前领导找到他，让跟他一起创业，每周干3天，保底挣3w~
虎哥约 5 分钟今天又碰到个有趣的事情，得跟大家分享一下。
最近我一个朋友被裁了，34岁，刚进公司没多久，不过人家公司还算厚道，给了20万的补偿。
不过，接下来发生的事情却有点让人懵了——他的前领导找到他，说要带他一起创业，每周工作3天，保底工资3万，甚至承诺有更多的收入机会。
但是，问题来了。创业的风险大，尤其是我们这些老程序员一看就知道，做项目、搞团队什么的，光靠理想是不够的。
前领导的这种话，听起来是很美好，但万一创业失败，背后可没有20万的补偿等着呢。所以朋友有点犹豫了，觉得可能不太靠谱，问我该怎么选。
我觉得这事要慎重考虑。虽然3万的保底看起来很诱人，但是你要清楚，这种事情很难保证持续性，特别是在创业阶段。
我的建议是：先拿到裁员的补偿，再去好好考虑创业的事情。你如果没有稳定的收入来源，万一创业失败，钱没了，连基本的生活都成问题。所以，先稳住自己的饭碗，等机会再说。【备注:文末可领最新资料】
算法题：二叉搜索树中的插入操作
今天我们聊聊二叉搜索树（BST）中的插入操作。对于很多程序员来说，这个操作可能已经很熟悉了，但要细讲一下，其实还是有不少坑可以掉进去的。所以今天我们就把这个操作从头到尾捋一遍，讲清楚如何正确地实现它，避免踩雷。
首先，我们简单回顾一下什么是二叉搜索树（BST）。你可以理解为一个特殊的二叉树，在这棵树中，任意节点的左子树的值都小于该节点的值，而右子树的值都大于该节点的值。比如：
10
/ \
5 15
/ \ \
3 7 20
从上面的例子你可以看出，10是根节点，左边是比它小的节点，右边是比它大的节点。插入新节点时，要根据值的大小决定是往左子树插，还是往右子树插。
好了，说到插入操作，问题就来了。很多初学者在做这类题目时，容易犯的一个错误就是忘了递归的“终止条件”——也就是说，当我们插入一个新节点时，应该什么时候停止递归，在哪里放置这个新节点，才是正确的。
接下来，我来给你们展示一个常见的二叉搜索树插入操作的实现。
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = rightdef insertIntoBST(root, val):
# 如果当前节点为空，直接创建新节点
if not root:
return TreeNode(val)
# 如果插入的值小于当前节点的值，去左子树插入
if val < root.val:
root.left = insertIntoBST(root.left, val)
# 如果插入的值大于当前节点的值，去右子树插入
else:
root.right = insertIntoBST(root.right, val)
# 返回根节点（递归时修改的是子树的根节点）
return root
这是标准的递归实现。我们从根节点开始判断，值小于根节点就递归插入左子树，值大于根节点就递归插入右子树，直到找到空位插入新的节点。
至于递归的终止条件，其实就是当root为空时，我们就应该返回一个新的节点，这也是新节点插入的“标志”。你可以看到，递归函数的返回值是“树”的根节点，插入操作实际上修改了树结构，但我们始终保证树的根节点不变。
当然，这只是最简单的实现。要是考虑一些更复杂的情况，比如非递归实现，或者在实际项目中插入节点的性能优化，可能还会有一些调整。
例如，如果树的高度比较大，递归可能会消耗较多的栈空间，这时候我们可以考虑迭代的方式进行插入，避免递归带来的性能瓶颈：
def insertIntoBSTIterative(root, val):
new_node = TreeNode(val)
if not root:
return new_node current = root
while True:
if val < current.val:
if current.left is None:
current.left = new_node
break
current = current.left
else:
if current.right is None:
current.right = new_node
break
current = current.right
return root
在这个实现中，我们通过while循环来模拟递归过程，每次都比较新值和当前节点的大小，直到找到一个空子树位置插入新节点。
说到这里，其实大部分的BST插入操作已经讲清楚了。对了，不知道你有没有想过，BST插入操作的时间复杂度是什么？如果树很平衡，那么每次插入都只需要O(log n)的时间；但如果树变得非常不平衡，退化成了链表，最坏情况下可能会达到O(n)。这也是为什么在实际应用中，有些人会选择平衡二叉搜索树（比如AVL树或者红黑树），因为它们能保证插入操作的时间复杂度始终是O(log n)。
不过，回到插入操作上，BST的这种结构很自然地适应了快速查找的需求。你插入的时候，直接按照大小顺序定位位置，节省了大量的查找时间。试想，如果我们使用一个数组来存储所有元素，每次插入都要找到合适的位置并移动数据，那效率得多低呀！
就拿我自己做项目的经验来说，每次处理海量数据时，如果没有这样的树结构做支撑，效率简直是灾难级的。所以，BST在很多场景中其实是非常有用的，尤其是在需要频繁插入、删除、查找的情况下。
总的来说，插入操作看似简单，实际上有不少细节需要关注，不同的实现方式也能带来不同的性能优化。你可能会觉得这操作没啥复杂的，但别小看了这些基础，日后遇到更复杂的数据结构时，熟练掌握这些基本的操作会让你更加得心应手。
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虎哥作为一名老码农，整理了全网最全《python高级架构师资料合集》。