最近招了个28岁技术，房贷150万，独生子，孩子刚出生，媳妇没工作～

刚刷到个帖子，说公司新招了个28岁的程序员，房贷150万，独生子，娃刚出生，老婆还没工作。老板私下还夸他“优质员工”，说技术牛还跑不了。😂

我觉得吧，这事儿其实挺典型。程序员最怕啥？怕生活一身枷锁，经济压力大到想跑路都没门。老板就盯着这点——知道你上有老下有小，还得还房贷，所以再卷也只能咬牙干。网友们有的觉得老板太精明，也有人同情这哥们。说白了，谁不是身上绑着点啥才进公司卖命？

换个角度想，技术牛确实是优势，但千万别让“软肋”变成老板手里的刀。职场就是性价比，老板看你能榨多少，你得看能不能多拿点。总之，生活不易，但咱技术人要学会让自己始终有谈判的底气，别被困住了。【备注:文末可领最新资料】

面试题：安排邮筒

这题意思就是：有一条直线，有些房子，每个房子在不同的位置，你要装k个邮筒，把所有房子都服务到，每个房子只能投递到最近的邮筒。你要把所有房子到最近邮筒的距离之和弄到最小。说白了，这就是个经典区间最优划分问题嘛。

其实这种题以前刷LeetCode都见过，啥“分邮筒”“分书包”其实一类，背后套路就是动态规划，没啥好说的。

我那天晚上十一点多还在公司楼下抽烟，脑子里就琢磨这个事。小杨还问我要不要写暴力搜索，我直接一口拒绝。兄弟，暴力你写写看，房子数量一多，直接超时，他面试肯定挂。

你想啊，邮筒要装在哪，肯定不是随便装。一个邮筒负责一段连续的房子，邮筒应该装在这些房子的中位数位置，这样总距离最短。举个例子，你三个房子在1、2、100，你只能装一个邮筒，你肯定装在2那里，比装在1和100都合适嘛。

所以题目里，最暴力的方式就是每种划分你都算一遍，但动态规划肯定更优。DP的思路其实挺套路的，dp[i][k] 表示前i个房子用k个邮筒的最小总代价。

具体转移就是： dp[i][k] = min(dp[j][k-1] + cost(j+1, i)) 就是枚举第k个邮筒负责j+1到i这些房子，然后前面k-1个邮筒管j个房子，这样分出来每段都搞个中位数求代价。

cost(j+1, i)这个怎么算？直接取区间中位数，所有房子到它的距离加一遍。

其实算cost的时候，一开始我也想复杂了，后来发现排序+前缀和一遍全解决，别想太多。

你要是真上手撸，我觉得python写着最省心。 晚上写代码还被我媳妇喊去洗碗，回来手湿乎乎的敲了半天键盘，给你参考下，别笑我变量名瞎写的：

defminDistance(houses, k):
    houses.sort()
    n = len(houses)
# 预处理cost，cost[i][j]表示i到j这段一个邮筒的最小总代价
    cost = [[0]*n for _ in range(n)]
for i in range(n):
for j in range(i, n):
            mid = houses[(i+j)//2]
for l in range(i, j+1):
                cost[i][j] += abs(houses[l] - mid)
# dp初始化
    dp = [[float('inf')] * (k+1) for _ in range(n+1)]
    dp[0][0] = 0
for i in range(1, n+1):
for m in range(1, min(i, k)+1):
for j in range(i):
if dp[j][m-1] != float('inf'):
                    dp[i][m] = min(dp[i][m], dp[j][m-1] + cost[j][i-1])
return dp[n][k]

你看，这里代码其实没啥玄学。重点是cost数组提前预处理好，别每次算都O(n)扫一遍，要不你面试肯定TLE。dp那一坨套三层for，实战时你看房子数量，不大就直接莽，面试官要问优化你再说优化嘛。

说个真事，之前有同事面试被问这题，脑子一热，直接背了个数学公式往里套，最后被怼懵了。其实只要理清楚“邮筒装在中位数最优”，剩下就动态规划无脑推。

对了，我写到一半还被猫挠了一下腿...一边撸猫一边敲代码，突然又想起这题其实和K线段最小分割、画画斜率优化都有点像，但面试的时候讲多了只会被当成炫技，老老实实说动态规划，人家更愿意听。

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