为什么招聘都不要 35 岁以上的？
虎哥约 4 分钟最近在网上看到一个挺有意思的问题：“为什么招聘都不要35岁以上的？”嗯，这个问题其实挺有讨论价值的。
作为程序员，我觉得关键不在于年龄，而是在于能力和经验。
大家可以想一想，35岁这个年纪，已经在职场上混了好几年了。如果这时候你还是没有一个“看得见”的技术深度或者独当一面的能力，难免会让招聘方有点犹豫。
所以说，年龄不是问题，能力才是硬道理。如果你在35岁前，还能把自己的技能打磨到极致，增加自己的职业深度，不管年龄多大，都会是公司争抢的对象💪。
其实，35岁以上并不意味着淘汰，而是个转折点，能不能突破自己的瓶颈，站上更高的台阶，才是决定你能否继续在职场上“混”的关键。【备注:文末可领最新资料】。
算法题：生成数组
作为程序员，看到“生成数组”这种题目，我的第一反应是：又是考察你如何灵活使用编程技巧的一道题。
通常，给你一个“生成数组”的题目，它背后会有一些隐藏的规则。这种题目有时候看似简单，但其背后的设计思想却能帮助我们理解很多算法和数据结构的基本概念，尤其是数组在不同环境下的性能表现。
首先，我得给大家普及一下这个“生成数组”背后的常见情景。假设题目给你一个范围（比如 0 到 N），让你生成一个包含 N 个数的数组，这些数字按照一定的规则排列。看上去是不是很简单？实际上，你可能会面临很多复杂的情况，像是如何避免重复、如何处理边界条件，甚至有时需要考虑性能问题。
先来个简单的例子，假设你要生成一个从 0 到 9 的数组。直接用 Python 的 range() 函数就能解决问题：
arr = list(range(10))
print(arr)
这样，我们就得到了 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 这样的数组。但这个例子太简单了，我们来增加一些复杂度，看看如何让它更有挑战性。
假如题目要求你生成一个数组，其中每个数字都得满足某个条件（比如偶数或者质数）。这个时候，你就得动动脑筋，想想怎么设计这段代码了。比如，要求生成 0 到 20 之间的偶数数组，如何做呢？
我们可以这样做：
arr = [i for i in range(21) if i % 2 == 0]
print(arr)
运行结果会是：[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]。这段代码用到了列表推导式，显得非常简洁。你不觉得吗，Python 的列表推导式就像给你提供了一个“高级武器”，让你能以极简的代码写出高效的解决方案。
不过，要是我们不喜欢这种方式，想做得更“硬核”一点，也可以用循环来实现：
arr = []
for i in range(21):
if i % 2 == 0:
arr.append(i)
print(arr)
这种写法同样能得到相同的结果，表现力更强，但相对来说，代码就显得冗长了。
现在，假设题目要求我们生成一个含有质数的数组，我们该怎么办呢？质数数组生成的问题通常就让人有些头疼，因为要判断一个数是否为质数需要一些额外的计算。为了让这个过程更加高效，我们可以用一种简单的质数判断方法，看看如何实现：
def is_prime(num):
if num < 2:
return False
for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
if num % i == 0:
return False
return Truearr = [i for i in range(2, 21) if is_prime(i)]
print(arr)
这样你就得到了 [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19] 这样的质数数组。需要注意的是，判断一个数是否为质数时，我用了 int(num ** 0.5) + 1 来限制循环的次数，因为对于一个大于 1 的整数 N，只要找到了一个小于等于 sqrt(N) 的因子，就可以确定 N 不是质数了，这样能显著提高效率。
再来点儿小巧妙的操作吧，假设题目给定的是需要生成一个“斐波那契数列”的数组，这个就有点挑战性了。斐波那契数列是通过递归或迭代计算的，假如我们要求生成前 10 个斐波那契数列的值，代码会是这样：
def fibonacci(n):
fib = [0, 1]
for i in range(2, n):
fib.append(fib[i - 1] + fib[i - 2])
return fibarr = fibonacci(10)
print(arr)
这样，你就得到了 [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] 的斐波那契数列。看似简单的一段代码，其实背后也体现了循环的效率和对列表的动态操作。
所以，说到底，生成数组的题目，尽管一开始看起来没什么难度，但随着需求的变化，考察的点也变得更加丰富。
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