今年哪个大厂取消了年终奖?
老鬼约 5 分钟嗨，大家好！最近在网上看到一波关于大厂年终奖的吐槽，真是忍不住笑出了声。
说实话，每年这个时候大家最关心的一个话题就是年终奖，毕竟这可是几个月的努力换来的“年终福利”啊！但今年嘛，似乎有不少大厂的年终奖让人摸不着头脑，大家纷纷开始吐槽了。
比如有网友爆料说，某大厂的年终奖“0.1万”，看起来像是年终奖励的一点小意思。还有的网友表示，自己公司的年终奖可能不如预期，虽然在公司里的辛勤付出得到了认可，但奖励似乎并不那么丰厚。比起去年不少公司大方的年终奖，大家今年的心情就像“年终奖全靠拼”的节奏，感觉有点心凉。
不过也有网友感叹：“年终奖没有，工作开心就好”。这倒是另一种思维方式，毕竟工作不单是为了奖金嘛，心态很重要！
不过说回来，年终奖到底该怎么发，企业到底考虑了哪些因素？这就得看老板的“策略”了。大厂的年终奖能否保持合理，或许就跟员工们的付出程度以及公司财务状况息息相关呢。大家怎么看？你们今年的年终奖是多少呢？欢迎在评论区讨论~ 😄【备注:文末可领最新资料】。
算法题：滑动谜题
今天我们来聊聊一个有点“脑洞大开”的问题：滑动谜题（Sliding Puzzle）。
首先，滑动谜题通常是一个二维矩阵，比如3x3的方格，你可以通过移动某些方块来将打乱的数字排成一个有序的状态。咱们用最经典的3x3数字谜题作为例子，矩阵长这样：
1 2 3
4 5 6
7 8 0
0代表空白格子，目标就是通过合法的滑动，使得这个方格从打乱的状态恢复到目标状态。
这个题目最核心的算法是什么？
简单来说，这是一个状态转移问题，也可以看作图遍历问题。我们从初始状态出发，每次选择一个合法的动作（滑动方块），一直到我们找到目标状态。
滑动谜题的本质，就是我们要找到从初始状态到目标状态的最短路径。这就涉及到一个非常经典的搜索算法——广度优先搜索（BFS）。为什么选择BFS呢？因为BFS正好可以保证我们找到从起始状态到目标状态的最短路径。
BFS怎么实现？
我们首先要定义一个状态。假设3x3的矩阵是一个数组，具体来说，就是一个9个元素的数组，元素值是0~8的数字，表示方格的位置。例如：
1 2 3
4 5 6
7 8 0
在这种状态下，数组的表示就是 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 0]，也就是空白格子的位置在最后一个。每当我们移动某个方块时，相应的数组会发生变化，可能是元素的交换。
下面是一个Java代码示例，演示如何用BFS来解决滑动谜题：
import java.util.*;public class SlidingPuzzle {
private static final int[][] directions = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}};
public int slidingPuzzle(int[][] board) {
String target = "123450"; // 目标状态
String start = boardToString(board); // 初始状态
if (start.equals(target)) return 0; // 如果已经是目标状态
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
Set<String> visited = new HashSet<>();
queue.offer(start);
visited.add(start);
int steps = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
String curr = queue.poll();
if (curr.equals(target)) {
return steps; // 找到目标状态，返回步数
}
// 寻找空格的下标
int zeroIndex = curr.indexOf('0');
int row = zeroIndex / 3, col = zeroIndex % 3;
// 尝试所有四个方向的移动
for (int[] dir : directions) {
int newRow = row + dir[0], newCol = col + dir[1];
if (newRow >= 0 && newRow < 3 && newCol >= 0 && newCol < 3) {
// 交换0和相邻的数字
int newZeroIndex = newRow * 3 + newCol;
String nextState = swap(curr, zeroIndex, newZeroIndex);
if (!visited.contains(nextState)) {
visited.add(nextState);
queue.offer(nextState);
}
}
}
}
steps++;
}
return -1; // 如果无法达到目标状态，返回-1
}
private String boardToString(int[][] board) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 3; j++) {
sb.append(board[i][j]);
}
}
return sb.toString();
}
private String swap(String str, int i, int j) {
char[] arr = str.toCharArray();
char temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
return new String(arr);
}
public static void main(String[] args) {
int[][] board = {
{1, 2, 3},
{4, 0, 5},
{7, 8, 6}
};
SlidingPuzzle sp = new SlidingPuzzle();
System.out.println(sp.slidingPuzzle(board)); // 输出最小步数
}
}
代码分析
目标状态和初始状态： 我们将3x3的数字矩阵转化为字符串的形式，目标状态就是
"123450"，表示最终矩阵的状态。起始状态通过boardToString()方法转化为字符串。BFS： 我们使用广度优先搜索来探索所有的状态，从初始状态开始，每次选择一个合法的方块移动，直到找到目标状态。
交换位置： 我们通过
swap()方法交换空白格与相邻格子的值，生成新的状态。状态保存： 使用
visited集合来记录已经访问过的状态，防止重复搜索。
优化和注意点
状态空间： 滑动谜题的状态空间并不大。对于3x3的矩阵，最多有9!（即362,880）种状态，完全可以通过BFS来遍历所有可能的状态，找出最短路径。
效率问题： BFS的效率足够高，但是如果问题规模增加（例如4x4的滑动谜题），状态空间会呈指数级增长，此时可能需要考虑其他优化算法，如A*搜索。
空白格的移动： 每次移动空白格周围的数字都需要计算，这个计算量其实并不大，所以整体时间复杂度是可接受的。
结束语
滑动谜题虽然看起来只是个简单的“拼图”游戏，但背后却藏着大量的算法思想，尤其是BFS这样的图搜索算法。通过这种方式，我们不仅能解答谜题，还能锻炼我们的程序设计思维。
不过，实话说，玩这种谜题我更像是在玩“跑图游戏”——不是在解谜，而是在跑遍所有可能的状态 😆。但作为程序员，解决这种问题的满足感，真的是很爽！
-END-
以上，就是今天的分享了，看完文章记得右下角给何老师点赞，也欢迎在评论区写下你的留言。