程序员老鬼

靠!都踏马把我挂裁员名单了,还让我主动推进,积极工作

裁员这事,最近真的太频繁了,躲得过年终总结,躲不过末位淘汰。这不,网上有哥们吐槽:“都踏马把我挂裁员名单了,还让我主动推进,积极工作。”兄弟,咱不笑,这是真的苦。

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不过我看完他后面的吐槽,简直拍大腿——优化半天的服务,人家一句话让你加功能,性能直接慢成🐢,完了功劳还被摘走了。啧啧,程序员的痛谁懂?优化性能是个技术活,搞不明白的非要指挥,结果性能爆炸了,最后一甩锅:“技术这块没跟上。”

这种人升职加薪全靠背后打小报告,项目成了他们拿来摘桃子的工具,搞得真正埋头干活的人全成了炮灰。公司最后烂成啥样,他们功不可没!我觉得,这种人真的比生产环境的bug还顽固,你修不掉、踢不走,还天天影响心情。

咱就是说,这年头活着的程序员,别指望环境多好,活成自己的优化器吧!【备注:文末可领最新资料】

算法题:扫地机器人

局长 

哎,兄弟们,最近碰到一道有点意思的算法题,灵感来自我们家那台扫地机器人。事情是这样的——这小家伙,每天晃悠在我家的地板上,时不时卡在沙发底下,仿佛在考验我的编程功底。于是我灵机一动:要是让我写个算法,来模拟扫地机器人在房间里扫地,得怎么写?

题目大概长这样:

给你一个房间,用一个二维矩阵表示,0表示空地,1表示障碍物。扫地机器人从一个起点开始,能上下左右移动,不能走出房间,也不能撞障碍物,要求把所有能走到的空地扫一遍。每扫一个格子,打个标记,最后返回机器人的行走路径。

这不就是个典型的搜索问题吗?递归、栈、队列,拿上工具开干呗!

第一反应,DFS(深度优先搜索)稳了。简单粗暴,扫地机器人一头扎进去,左冲右突,扫到底再回头。咱们上点代码感受一下:

publicclass RobotCleaner {
private static final int[][] DIRECTIONS = {{-1,0}, {1,0}, {0,-1}, {0,1}};

publicvoid cleanRoom(int[][] room, int row, int col, boolean[][] visited) {
if (row < 0 || row >= room.length || col < 0 || col >= room[0].length 
            || room[row][col] == 1 || visited[row][col]) {
return;
        }

// 模拟扫地
        visited[row][col] = true;
        System.out.println("扫地机器人正在清理: (" + row + ", " + col + ")");

for (int[] dir : DIRECTIONS) {
int newRow= row + dir[0];
int newCol= col + dir[1];
            cleanRoom(room, newRow, newCol, visited);
        }
    }
}

扫地的过程就是这么简单,遇到障碍物绕着走,每走到一个格子就打个标记。DFS嘛,直接一条路走到黑,撞墙回头。但我觉得,现实中的扫地机器人要真这么搞,可能半小时就卡死在沙发角落瑟瑟发抖了。

所以,现实里更多是用BFS(广度优先搜索),一步步扩展,每次走最近的格子,不那么容易卡死,思路清晰:

publicvoidcleanRoomBFS(int[][] room, int startRow, int startCol) {
intm= room.length, n = room[0].length;
boolean[][] visited = newboolean[m][n];
    Queue<int[]> queue = newLinkedList<>();
    queue.offer(newint[]{startRow, startCol});
    visited[startRow][startCol] = true;

int[][] dirs = {{-1,0}, {1,0}, {0,-1}, {0,1}};

while (!queue.isEmpty()) {
int[] cell = queue.poll();
introw= cell[0], col = cell[1];
        System.out.println("扫地机器人正在清理: (" + row + ", " + col + ")");

for (int[] dir : dirs) {
intnewRow= row + dir[0];
intnewCol= col + dir[1];
if (newRow >= 0 && newRow < m && newCol >= 0 && newCol < n 
                && room[newRow][newCol] == 0 && !visited[newRow][newCol]) {
                queue.offer(newint[]{newRow, newCol});
                visited[newRow][newCol] = true;
            }
        }
    }
}

BFS就像扫地机器人一步一个脚印,稳稳当当,不急不躁,不会因为太执着一条路而撞墙。这不就是我们代码优化的哲学嘛:别一股脑深挖一个坑,广撒网,合理分配资源。

当然,扫地机器人实际用的算法更复杂,什么SLAM(同步定位与地图构建),激光雷达、传感器,估计比我写的这点代码高大上不少。不过咱们写题目,就用最简单粗暴的方式,求个思路清晰。

说实话,这类题目刷着挺有趣的,扫地机器人这玩意儿,不光能帮你打扫地板,还能让你顺便练练算法,何乐而不为呢?虽然我那台机器人到现在还没学会爬楼梯,但我已经学会写BFS了,算是双赢吧。

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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。

-END-

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