外包能拿30k以上的，为什么还做外包呢？
虎哥约 4 分钟听说现在外包可以拿到30k以上？为什么还做外包呢？
首先，我得承认，有些人可能真的试过了找正式员工的工作，但可能遇到了一些“瓶颈”。
在这个竞争激烈的程序员市场里，有些人找工作简直比找女朋友还难。有时候简历投出去，连面试的机会都没有；有时候面试了，面试官看了半天，说你经验不够，或者不符合他们的要求，这就是现实。
然后就是外包的“自由”。虽然外包的工作可能压力大、项目多，但至少在时间安排上有一定的自由度。
而且，外包通常不需要像正式员工那样面对公司内部的复杂人际关系，老板直接给钱，不用像大公司那样受制于层层审批。
不是外包不好，而是找不到正式的工作才逼着去做外包。对于大多数程序员来说，外包不过是一种权宜之计，能拿到手的30k，先干着吧，能有点生活的安逸感，毕竟，赚钱也得活得舒服嘛。【备注:文末可领最新资料】
算法题：摘樱桃
今天我们来聊一个经典的算法题：摘樱桃。
题目背景是这样的：给定一个矩阵，表示一片果园，每个格子里可能有樱桃，或者是空地，或者是障碍。你需要从左上角走到右下角（或者是其他位置），同时摘到最多的樱桃。你只能在格子内上下左右移动，而且有些格子会有障碍物，无法通过。要求的是，优化你摘樱桃的路径，怎么走能摘到最多的樱桃。
这个问题其实是典型的“动态规划”问题。听起来很高大上对吧？其实你可以理解为，通过“记忆”中间状态来减少重复计算。我们一起来一步步推导一下怎么解这个题。
首先，我得定义一个 dp 数组，假设 dp[i][j] 代表从 (i, j) 这个点出发，能够摘到的最多樱桃数量。那么显然，递推公式会跟你周围的格子有关。如果你要从 (i, j) 到达 (i+1, j)，那么你必须考虑 (i, j) 这一格的樱桃数，再加上从下方格子可以摘到的樱桃数。
简单来说，就是你得做一个动态规划表，记录每个格子最优解的值。你会从每个格子出发，看看从上面或者从左面来的最大值，看看该位置有多少樱桃，再加上之前的最优解。就像你往每个格子里填一个数字，数字的大小代表这个格子能收集到的樱桃数量。
代码实现
def cherryPickup(grid):
if not grid:
return 0 rows, cols = len(grid), len(grid[0])
# dp[i][j][k] 表示从 (i, j) 到 (i', j') 的最大樱桃数
dp = [[[0] * cols for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
# 从倒数第二行开始填dp数组
for i in range(rows - 2, -1, -1):
for j1 in range(cols):
for j2 in range(cols):
# 当前格子樱桃数
cherries = grid[i][j1] + (grid[i][j2] if j1 != j2 else 0)
# 从上面来的状态
max_cherries = 0
for dj1 in [-1, 0, 1]:
for dj2 in [-1, 0, 1]:
nj1, nj2 = j1 + dj1, j2 + dj2
if 0 <= nj1 < cols and 0 <= nj2 < cols:
max_cherries = max(max_cherries, dp[i + 1][nj1][nj2])
dp[i][j1][j2] = cherries + max_cherries
return dp[0][0][cols - 1]
代码解析
dp数组的定义：
dp[i][j1][j2]表示从第i行开始，分别从(i, j1)和(i, j2)位置出发，到达终点时能摘到的最大樱桃数。两个人物从两个不同的位置出发，但最终目标是一个格子。这个状态记录了两个人物都走到这个点时的最大樱桃数。递推过程：从倒数第二行开始，我们依次回推每一行，找到当前每个位置的最大樱桃数。为了不重复计算，我们会检查三个方向（上、左、右），并选择最优解。
边界条件：这题的特殊情况很多，比如碰到障碍物就不能继续移动；另外，如果两个人走到同一个位置，他们就只能摘一次樱桃。
dp[i][j1][j2]记录的就是两个人从当前位置开始时的最优解。时间复杂度：由于我们需要遍历每个格子，每个格子的状态要与周围的格子比较，所以时间复杂度是
O(N * M * N * M)，其中N和M是矩阵的行列数。如果矩阵很大，这个解法可能会有些慢。
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