程序员老鬼

相亲认识一个姐姐,月薪3万多,年终奖6万多,年薪40万左右,刚在东莞买房,总价260万,贷款90多万,每月还贷8k,能追吗?

不得不说,程序员的世界有两种“卡壳”最难解,一个是代码死循环,另一个是“追不追”的循环🤯。

这位兄弟相亲遇到个姐姐,年薪40万,自己在东莞买了260万的房子,还贷8k每月——说实话,我第一反应不是“能不能追”,而是“我能不能当她室友”。

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我觉得啊,现在感情不光是两情相悦,更像是项目匹配。你得评估资源、风险、后期维护成本,还有关键的——兼容性!

如果你追她是想一起生活,那你得看看你自己的配置能不能跟她跑在一个频道上。她的经济能力算得上是中高配了,你呢?是8G内存还是已经上了M1芯片?⚙️

感情的事吧,和写代码一样,别怕试错,勇敢上就是了。但也别像debug一样,陷进去半天发现其实压根不该运行这段脚本。

总结一句话:代码能重构,感情别硬凑。追不追,你得先看看自己有没有稳定版本,能不能持续更新。【备注:文末可领最新资料】

算法题:矩阵中的最长递增路径

明明只是个矩阵,结果算法一上来就把我安排得明明白白。

是这样的,这题叫“矩阵中的最长递增路径”,听着像是小学生走迷宫,实际上是大厂面试里专门抓人小辫子的那种题。题目说:给你一个 m x n 的整数矩阵,你要找出最长递增路径的长度——只能上下左右走,不能走对角线,路径上每一步必须比前一步大。

第一次看这题的时候,我是想硬刚 DFS 的。结果一递归,TLE 把我拍得不要不要的。是的,这题要用 DFS,但是必须记忆化搜索,不然你真的在用生命搜索。

咱先不说思路,直接贴个错误示范👇:

publicint longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
int m= matrix.length, n = matrix[0].length;
int maxLen=0;
for (int i=0; i < m; i++) {
for (int j=0; j < n; j++) {
            maxLen = Math.max(maxLen, dfs(matrix, i, j, -1));
        }
    }
return maxLen;
}

privateint dfs(int[][] matrix, int i, int j, int prev) {
if (i < 0 || j < 0 || i >= matrix.length || j >= matrix[0].length || matrix[i][j] <= prev) {
return0;
    }
int curr= matrix[i][j];
int up= dfs(matrix, i - 1, j, curr);
int down= dfs(matrix, i + 1, j, curr);
int left= dfs(matrix, i, j - 1, curr);
int right= dfs(matrix, i, j + 1, curr);
return 1 + Math.max(Math.max(up, down), Math.max(left, right));
}

这个代码看起来“行云流水”,但是性能惨不忍睹。为啥?因为你会重复计算同一个位置的结果好几次,像极了写需求时不断回到同一个坑里爬不出来的我自己😭。

那正确姿势怎么搞?加缓存啊朋友们!

publicclass Solution {
privatestaticfinalint[][] dirs = {{0,1}, {1,0}, {0,-1}, {-1,0}};
privateint m, n;

publicint longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) return0;
        m = matrix.length;
        n = matrix[0].length;
int[][] memo = new int[m][n];
intmax=0;
for (inti=0; i < m; i++) {
for (intj=0; j < n; j++) {
                max = Math.max(max, dfs(matrix, i, j, memo));
            }
        }
return max;
    }

privateint dfs(int[][] matrix, int i, int j, int[][] memo) {
if (memo[i][j] != 0) return memo[i][j];
intmax=1;
for (int[] dir : dirs) {
intx= i + dir[0], y = j + dir[1];
if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && matrix[x][y] > matrix[i][j]) {
                max = Math.max(max, 1 + dfs(matrix, x, y, memo));
            }
        }
        memo[i][j] = max;
return max;
    }
}

看到没,这里用了一个 memo 二维数组来记录每个位置已经算出来的最长路径长度,避免重复计算,相当于给程序上了 turbo。

你以为这就完了?这题还能用 拓扑排序来解。没错,矩阵题竟然能玩出图的套路,有没有点离谱 😅。

说人话就是:每个点是一个节点,存在一个从 A -> B 的边,当且仅当 B > A 并且 B 是 A 的上下左右之一。然后计算图中最长路径,这个在 DAG(有向无环图)里就是经典问题。

但是吧,虽然拓扑也能搞,这题面试中最推荐的还是 DFS + 记忆化。因为写起来直观清晰,面试官也容易 follow,不容易踩雷。

我觉得这题特别有意思的点在于,它其实就是一个“我该不该记住我干过啥”的哲学问题。你如果每次都从头走,那你肯定走不远;只有记住自己走到哪儿最远,别人才好接力走下去(突然有点鸡汤了是不是 😂)。

所以,有时候写代码就跟做人一样,不是靠一味地硬刚,而是得学会聪明地避坑,记住走过的弯路,下次就绕过去了。这题我一开始也踩了不少坑,后来才明白,有时候不是你不会,而是你忘了加缓存罢了。

好啦,说了这么多,其实我现在再看这题,觉得已经挺经典的了,考察的点就那么几个:DFS、记忆化、边界处理、思路转换。但面试嘛,它不就图个你写得出来,讲得明白。大家如果还有哪道算法题被虐得很惨,也欢迎留言一起交流交流,我们一起被虐得优雅点 。

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