表弟是某米员工，月薪23K，工作第二年，年薪30万国企女友结婚要100多万，给不起，分手了。。。
程
老鬼约 4 分钟
老鬼约 4 分钟哎，这年头程序员不仅要会写代码，还得能扛生活的锅。
某位网友说他表弟在某米上班，月薪23K，年薪加加班加奖金差不多30W，工作才第二年，算是挺不错的了。但偏偏女朋友是国企的，说结婚得花一百多万，结果小伙子一听这预算，直接分了。
我觉得吧，这年头搞对象像开源项目，你得先看自己是不是能长期维护。月薪23K听起来不错，但掏空六个钱包去堆一个婚礼系统，属实是性能过载。程序员就怕的就是这个——“需求变更还得今天上线”。
也不是说不肯花钱，只是我们天天优化代码性能，理财思维也是写进脑子里的。房子、彩礼、装修、车位、婚宴……一行行费用看着像 debug 报错，真心顶不住。
爱情这事啊，归根结底还得两人一个版本，才好同步升级，不然光有热情，资源都烧干了也跑不动。【备注:文末可领最新资料】。
算法题：串联所有单词的子串
s 和一个字符串数组 words，所有单词长度一样，要求找出 s 中所有起始索引位置，这些位置开始的子串刚好是由 words 中所有单词拼接而成，中间不能有任何多余字符，顺序可以随意。s = "barfoothefoobarman";words = ["foo","bar"];// 返回 [0,9]
wordLen，words 总长度是 wordLen * words.length，那我们完全可以每次只考虑这段长度的窗口，然后用滑动窗口和哈希表来检查窗口里的内容是不是符合要求。public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {List<Integer> res = new ArrayList<>();if (s == null || s.length() == 0 || words == null || words.length == 0) return res;int wordLen = words[0].length();int totalLen = wordLen * words.length;// 构造 words 的频率表Map<String, Integer> wordMap = new HashMap<>();for (String word : words) {wordMap.put(word, wordMap.getOrDefault(word, 0) + 1);}// 一共 wordLen 种不同的起始偏移（滑动窗口分组）for (int i = 0; i < wordLen; i++) {int left = i, right = i;int count = 0;Map<String, Integer> windowMap = new HashMap<>();while (right + wordLen <= s.length()) {String w = s.substring(right, right + wordLen);right += wordLen;if (wordMap.containsKey(w)) {windowMap.put(w, windowMap.getOrDefault(w, 0) + 1);count++;// 超过了预期数量，就要收缩窗口while (windowMap.get(w) > wordMap.get(w)) {String leftWord = s.substring(left, left + wordLen);windowMap.put(leftWord, windowMap.get(leftWord) - 1);left += wordLen;count--;}if (count == words.length) {res.add(left);}} else {// 碰到无效词，窗口直接清空windowMap.clear();count = 0;left = right;}}}return res;}
"user_action_login_register_logout" 的数据按规则拆成关键词组合找频次，结果你别说，还真是这题的变种思路救了我。老板当时还夸我“思路清奇”，我当时只想说一句：“LeetCode 背后有人，真的。”最后，我为大家打造了一份deepseek的入门到精通教程，完全免费：https://www.songshuhezi.com/deepseek
也可以看我写的这篇文章《DeepSeek满血复活，直接起飞！》来进行本地搭建。
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