招了个42岁的程序员，薪资只给了不到15000，比刚毕业两三年的小年轻还便宜，而且他人就顶整个项目的开发任务。
Python技术迷约 4 分钟我跟你说啊，昨天我在群里看到一个帖子，直接给我看愣了。
说是某单位最近招了个42岁的程序员，薪资才给了不到15000块……这还不算最离谱的，最离谱的是，这人一个人扛下了整个项目的开发任务！你说这是在招人，还是在招神仙？😅
我就纳闷了，现在的老板脑子是进水了还是咋地，按理说一个经验这么老到的程序员，怎么着也得是个团队带头人吧，结果工资比刚毕业两三年的还低？感情是“廉颇老矣”在程序员圈子里已经变成“老矣可欺”了？
但你别说，这哥们可能也认了。年纪上来了，换工作本来就难，他可能心里也清楚，现在不是拼谁技术好，是拼谁便宜又能干。
说到底，职场这破地儿，拼的不光是技术，还有脸皮、运气、还能不能卷得动。四十岁了还得像刚入行一样卖命，这才是真正的内卷之王。
哎，说多了都是泪……【备注:文末可领最新资料】
面试题：N 次操作后的最大分数和
这题其实挺直白的，但要是你不小心掉坑里，那可能一晚上都出不来 🙃
题目说有个数组，每次你可以从中选一个数字，然后根据“操作次数”加上它的倍数分数。重点是你可以对一个数字重复选，但每次选的操作数会变。
大白话就是：假设你最多选 k 次，每次都要从给定数组 nums 中选一个数字 num[i]，每次操作第 j 次（从1开始），你选了 num[i]，你就能获得 j * num[i] 的分数。你得想办法让这 k 次操作的得分总和最大。
⚠️ 重点是，每个数字可以重复选！
这不是简单地贪心选最大数——因为操作数越大，乘数也越大，所以你必须要把大的乘数分给大的数。也就是说，把最大的数字放到最后用才最划算，因为那时候乘数最大。
于是，很自然地，这题我们要用个优先队列（大顶堆）或者直接排序，从大到小挑选最大的数字，分配给最大的乘数。
来看个 Python 实现的简单写法：
defmaxScore(nums, k):
nums.sort(reverse=True) # 从大到小排一下
score = 0
for i in range(k):
score += (i + 1) * nums[i] # 第 i+1 次操作选 nums[i]
return score
是不是觉得这就完了？别急，这代码有问题 —— 它的前提是你不能重复使用数字。而题目明确说了“每个数字可以重复选”。
所以我们要做的是：不是把 k 个最大的数挑出来，而是要考虑一个 优先队列策略 —— 每次都从当前可选的数字中选一个最优的，也就是当前操作数乘上这个数最大。
可这也没必要真的用 heap，一般情况下，如果你一直选最大的数，那你只要选 k 次就行。所以最优解其实是：永远选最大的数 k 次！
所以更极端的写法是：
defmaxScore(nums, k):
max_num = max(nums)
score = 0
for i in range(1, k + 1):
score += i * max_num
return score
哎，这思路是不是太暴力了？实际上，题目的设计也许还有变化，比如不同数字对应不同“收益增长率”，也就是说可能你要组合搭配，而不是单一最大。
如果这样，动态规划就得上了。你设个 dp[i][j] 表示前 i 次操作选了 j 个某个数字的最大得分，然后递推下去。但老实说，不管怎么花哨，这类题还是老套路：
操作值乘数逐步上升 数字可以重复选 要最大得分
总结：大的乘数给大的数字，就完了 👍
举个例子，比如 nums = [1, 2, 3], k = 3
全部选 3：分数 = 1*3 + 2*3 + 3*3 = 18 选 1, 2, 3：分数 = 1*1 + 2*2 + 3*3 = 1 + 4 + 9 = 14
对比一下，直接全选最大肯定是更优。只要题目没限制“不能重复选”，那你就别想太多了，直接堆最大数字就行。
实战项目里我还真遇到过类似的问题，是个积分换商品系统，积分的增长率跟时间挂钩，不同商品有不同的折扣率和积分权重……我们最后也是给“最高价值”的商品匹配最高增长期，反正原则就是：资源越稀缺，越要配高收益 🤓
写完你可能会想，那如果题目限制了每个数字只能用一次呢？那就真的得回到排序后直接配乘数了，而且最好从小乘数配给小数，反着来。
反正，掌握两个核心：
👉 操作数越后面越值钱 👉 大数字配大乘数，优中选优
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