搞不懂那些提了离职还不准时下班的人,他们到底在想什么啊?
这事儿我是真见过。有同事提了离职,嘴上说“再熬两周就自由了”,转头加班加得比我还猛。项目一上线,他还冲在前线修 bug,我一脸懵逼:哥,你是不是搞错了,这时候咱们的身份是“候鸟”,不是“殉职”。
更离谱的是,他还自觉参与组会,做周报,写文档,态度比 probation 时还端正。我都想问他一句:“你是怕离职了 HR 不让你带走办公椅吗?”
我觉得这可能是一种“离职综合症”:身体想走,灵魂还在打卡。程序写久了,人有时候也像 while(true) 一样出不来,得手动 ctrl + c 才能结束循环。
兄弟们,离职了就早点下班,别让心态比代码还难维护。
算法题:回文排列 II
有个经典问题叫“回文排列 II”,大概意思是:给定一个字符串,返回它所有可能的回文排列,也就是重新排列后能构成回文的所有不同字符串组合。这个题乍一看有点玄学,但其实用编程思维拆解一下,会清晰很多。
先说核心逻辑:一个字符串如果能组成回文,它的字符频次必须满足一定条件。对偶数长度的字符串,所有字符必须成对出现;对奇数长度的字符串,只能有一个字符出现奇数次,其余都要成对。比如 "aabb" 可以变成 "abba","baab";而 "abc" 直接凉凉,因为没有办法让它镜面对称。
所以第一步是统计字符频率,这个用 collections.Counter 秒杀:
from collections import Counter
s = "aabb"
counter = Counter(s)
接下来判断这个字符串能不能组成回文,不能直接返回空数组。如果能,我们只关心一半的字符,为什么?因为回文字符串左右是对称的,只要我们能排出左边那一半,右边直接镜像过来就行。
拿 "aabb" 举例,我们只用处理 "ab",然后通过排列得到 ["ab", "ba"],再拼成 ["abba", "baab"]。
这一步就涉及全排列 + 去重,Python 自带的 itertools.permutations 会包含重复项,得用 set 去重:
from itertools import permutations
half = []
middle = ''
for char, freq in counter.items():
if freq % 2 == 1:
middle = char # 只能有一个中间字符
half.extend([char] * (freq // 2))
res = set()
for p in permutations(half):
res.add(''.join(p) + middle + ''.join(p[::-1]))
结果就是 list(res),里面全是合法回文。
不过这里有个小技巧:permutations 是生成所有排列,但如果半部分字符较多(比如 10 个以上),就容易超时。更高效的方式是自己写个带去重的 DFS,用 used 数组加剪枝,避免重复路径,这也是这类题的经典套路。
defgenerate_half_perms(path, used, res):
if len(path) == len(half):
res.append(''.join(path))
return
for i in range(len(half)):
if used[i]:
continue
if i > 0and half[i] == half[i-1] andnot used[i-1]:
continue
used[i] = True
path.append(half[i])
generate_half_perms(path, used, res)
path.pop()
used[i] = False
half.sort()
res = []
generate_half_perms([], [False] * len(half), res)
final = [p + middle + p[::-1] for p in res]
这就搞定了,效率也更高,不会因为重复排列浪费资源。
总结下这题的重点:
字符计数判断能不能构成回文; 取一半字符做排列,记得加去重; 拼回文只要左边一半 + 中间字符(如果有)+ 左边反转。
面试的时候碰到这种题,写得出逻辑的很多,但能优化到不超时、结构清晰的就不多了。建议自己多写几遍 DFS 版本,别一上来就用库函数糊过去,面试官可能不吃这套。
还有,不用忘了测试边界情况,比如空字符串、全相同字符、长度为 1 的字符,这些都要覆盖到。
别问我怎么知道的,问就是曾经写了个大 for 循环,运行出了一组“平凡解”,被面试官当场问“你这个时间复杂度是指数级吧?”我……直接原地卡死了。
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