某大厂的员工爆料说，+1和组里的外包有情况，更炸裂的是，这位外包在部门内已有一位npy，在公司外还有一个……

刚看到个贴子，说某大厂员工爆料：+1跟组里的外包眉来眼去，还给人各种资源倾斜。更离谱是这位外包在部门内有个npy，公司外还有一个……这剧情放小说里都嫌狗血。

网友调侃《外包逆袭我做对了什么》挺好笑，但笑归笑，职场真被这种暧昧关系搅进去，那就是纯遭殃。

资源不按能力走，团队氛围一定烂得飞起，干活的人心里都憋着火，这要放哪都不正常。

从我的角度看，谈恋爱没人管，但别影响公事，更不能玩“感情换资源”这套，最终倒霉的永远是踏实干活的人。

职场别整这些歪门邪道，踏实一点、清清爽爽的环境，谁都能舒服点。【备注:文末可领最新资料】

面试题：汉明距离

直接说结论吧：汉明距离这个东西，说白了就是“两个东西有几处不一样”，听着就很朴素对吧。

一、汉明距离是个啥？

先记一个简单版本的定义：

两个 长度相同 的“序列”（可以是 01 串、字符串、比特位），在同一个位置上有多少个地方不一样，这个数量就叫汉明距离。

举两个例子：

• 字符串："abcde" 和 "abXdy"逐位比：

• a vs a（相同）
• b vs b（相同）
• c vs X（不同）
• d vs d（相同）
• e vs y（不同） 不同的有两处，所以汉明距离是 2。

• 二进制：10101 和 00111从左到右比：

• 1 vs 0（不同）
• 0 vs 0（相同）
• 1 vs 1（相同）
• 0 vs 1（不同）
• 1 vs 1（相同） 也是 2。

在算法题里，最常见的是：给你两个非负整数，求它们的汉明距离。这时候我们一般是把整数当成二进制去看。

二、整数汉明距离：异或 + 统计 1 的个数

两个整数的二进制，如果某一位不同，那么：

• 0 和 1 不同 → 这一位做异或是 1
• 0 和 0、1 和 1 相同 → 这一位做异或是 0

所以有个非常好用的结论：

两个数的汉明距离 = 它们异或之后的结果中，二进制 1 的个数

比如：

• x = 4 (0100)
• y = 1 (0001)
• x ^ y = 5 (0101)，这里有两个 1，所以汉明距离是 2。

用 Python 写就很自然了：

defhamming_distance(x: int, y: int) -> int:
    z = x ^ y   # 先异或
    count = 0
while z:
# z & 1 取最低位
        count += z & 1
        z >>= 1# 右移一位
return count

如果你用的是 Python 3.8+，还能更偷懒一点，因为整数有 bit_count() 方法：

defhamming_distance(x: int, y: int) -> int:
return (x ^ y).bit_count()

这个版本在力扣那种题里就足够用了，简单好记。

三、顺便夹带一点“位运算小优化”

上面那个 while 每次只消掉一位，其实还有一个常见小技巧：z & (z - 1) 会把 z 的二进制里 最低位的 1 清掉。

例如 z = 0b10100：

• z - 1 = 0b10011
• z & (z - 1) = 0b10000（最低位那一个 1 不见了）

所以我们可以这样统计 1 的个数：

defhamming_distance(x: int, y: int) -> int:
    z = x ^ y
    count = 0
while z:
        z &= z - 1# 每次消掉一个 1
        count += 1
return count

这样循环次数等于“1 的个数”，对那种二进制里只有少数几位为 1 的情况，会更快一点（当然在面试里写哪个都行，解释得清楚就好）。

时间复杂度方面：

• 异或是 O(1)
• 统计 1 的个数最多循环到二进制位数次（比如 32 位整数就最多 32 次） 所以整体也就是 O(位数)，可以当作 O(1) 常数时间。

四、字符串的汉明距离就更直白了

如果题目给的是字符串，比如：

给两个等长字符串，求汉明距离。

那就按人类直觉写就行了：一位一位比，不同就加 1。

defhamming_distance_str(s: str, t: str) -> int:
if len(s) != len(t):
raise ValueError("字符串必须长度相同")
    diff = 0
for ch1, ch2 in zip(s, t):
if ch1 != ch2:
            diff += 1
return diff

如果你喜欢一行流，也可以写成这样：

defhamming_distance_str(s: str, t: str) -> int:
if len(s) != len(t):
raise ValueError("字符串必须长度相同")
return sum(ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s, t))

这里 ch1 != ch2 是布尔值，True 当成 1，False 当成 0，sum 一下就变成数量了。

不搞花活，脑子里记住这两句基本就够应付大部分题了：

1. 整数汉明距离：

• 先异或：z = x ^ y
• 再数 z 里有几个 1（bit_count() 或自己写循环）

• 保证长度一样
• 逐位比，不同就加 1

最后丢一个完整的、常用的整数版本当模板，你可以直接背：

defhamming_distance(x: int, y: int) -> int:
return (x ^ y).bit_count()

以后面试官一说“汉明距离”，你脑子里就冒出“异或 + 数 1”这四个字，基本就稳了。