老公不想工作了咋办？老公做Java开发，在杭州工作7年了，房贷还有15年不到，月供5000多，有个上幼儿园的女儿～

刚看到个贴子，说一女生吐槽：老公在杭州做了7年Java，房贷15年、月供5000多，女儿上幼儿园了，结果老公突然表示“不想工作了”。

网友们有的劝赶紧离婚，有的说让老公休息一阵，还有人站队老公，觉得程序员压力太大。我觉得这事吧，先别急着扣“渣男”或“扶不起”这样的帽子，关键是搞清楚，他是不想干这份工作，还是不想再承担家庭责任了。

如果是职业倦怠，可以一起算笔账：房贷、孩子、日常开支能撑多久？在安全边界内给他一段时间缓冲，允许转行、降薪，甚至先找份轻松点的糊口工作，而不是直接躺平在家打游戏。 

但如果他只想享受家庭红利，不愿再付出，那就要让他明白：婚姻是合伙公司，不是养老院。

算法题：寻找峰值

昨天晚上十一点多我还在公司楼下晃悠，拿着杯一点点发呆，我们组那个小李突然微信我一句：哥，数组里那个“寻找峰值”的题你咋写的，我写完总感觉不对劲。 我当时脑子一懵，本来准备打车回家的，结果又坐楼下椅子上给他语音讲了半天……

先说人话版是啥意思哈。 所谓“峰值”，就是数组里某个位置 i，满足：

• 它比左边大
• 也比右边大 边界有点特殊：最左边没左邻居，就只要比右边大就行；最右边同理。题目一般还会说一个条件：相邻两个数不相等，这个很关键，不然逻辑会乱。

举个特别随便的例子：[1, 3, 2, 4, 1]这里 3 是峰值（因为 3 > 1 且 3 > 2），4 也是峰值（4 > 2 且 4 > 1），你随便找一个峰值下标返回都行。

小李一开始写的是最直接那个办法，他说“我就从头扫到尾，一个个比不就完了嘛”。 其实也没毛病，这就是最暴力但是最稳的方式：

deffind_peak_linear(nums):
    n = len(nums)
if n == 1:
return0

for i in range(n):
        left_ok = (i == 0) or (nums[i] > nums[i - 1])
        right_ok = (i == n - 1) or (nums[i] > nums[i + 1])
if left_ok and right_ok:
return i

# 理论上不会走到这里，因为按照题目条件一定有峰值
return-1

这个时间复杂度就是 O(n)，数组多长你就最多走几步。日常写业务代码，这种方案八成就直接提测了，对吧。

不过面试官一般会追问一句：能不能再快点？ 你要是说“不能”，那后面可能就没后面了……

我当时就问小李：你爬山的时候，是从山脚一个一个台阶往上试的吗？ 肯定不是嘛，你大概率会找个看起来更高的方向走，对吧。

“寻找峰值”这题其实可以用 二分 做成 O(log n) 的复杂度，思路特别像爬山找最高点，但不是找“最高”，而是找一个“局部更高”的那个点。

核心想法是这样的（我尽量说得口水一点）：

1. 取中间位置 mid

2. 比较 nums[mid] 和右边 nums[mid + 1]

• 如果 nums[mid] < nums[mid + 1]，说明右边在往上爬，还没到头，那一定能在右边区间 [mid+1, right] 找到一个峰
• 如果 nums[mid] > nums[mid + 1]，说明右边是在往下走，峰值在左边一块 [left, mid] 肯定存在

听着有点抽象，小李当时也是一脸懵，我就随手写了个 Python 代码发给他：

deffind_peak(nums):
"""
    二分法寻找任意一个峰值下标
    :param nums: List[int]
    :return: int
    """
    left, right = 0, len(nums) - 1

while left < right:
        mid = (left + right) // 2

# 如果中间这个点比右边小，说明峰值在右边
if nums[mid] < nums[mid + 1]:
            left = mid + 1
else:
# 否则峰值一定在左边（包含 mid）
            right = mid

# 循环结束时，left == right，就是峰值下标
return left

这段其实就是标准答案级别的写法了，面试的时候背下来都不过分。

小李当时问了一个特别典型的问题： “为啥比较的是 mid 和 mid+1，不是 mid-1 呢？”

其实随便一边都行，只要你逻辑自洽。 我们现在这版是看“右边是不是在往上”，如果你喜欢从左边判断，也能写成“右边是不是在往下”，本质是一样的。 关键点是：由于题目保证相邻不相等，所以只会有“严格上升”或者“严格下降”，不会有平的那种尴尬情况。

还有几个常见坑，小李都踩了：

第一个是数组长度为 1 的时候。 这时候你如果在 while 里写 mid + 1，没把循环条件写好，就直接越界。 上面那种写法 left < right 就比较安全，n == 1 时压根进不了循环，直接返回 0，下标没问题。

第二个是单调数组： 比如 [1, 2, 3, 4, 5]，峰值其实就是最后一个； 再比如 [5, 4, 3, 2, 1]，峰值就是第一个。 二分这个写法也能自动处理好，不用你额外判断，很省心。

有人群里问我：要不要写个简单测试？ 那就顺手整个最简陋的版，跑一下心里踏实点：

deftest_find_peak():
    cases = [
        [1],
        [1, 2],
        [2, 1],
        [1, 3, 2, 4, 1],
        [1, 2, 3, 4, 5],
        [5, 4, 3, 2, 1],
    ]

for nums in cases:
        idx = find_peak(nums)
        print(nums, "-> index:", idx, "value:", nums[idx])

if __name__ == "__main__":
    test_find_peak()

你本地跑一下，大概打印出来就是每组都有个还算“高”的点，位置可能不一样，但都符合峰值定义。

我当时跟小李说，这题真正考的不是代码，而是两个习惯：

一个是：遇到“找某个位置”就先想想能不能用二分，哪怕一开始想不清楚，也值得琢磨一下，因为这种思路太常用了； 另一个是：先写一个又蠢又对的版本（线性扫描），再慢慢想怎么优化，而不是一上来就硬刚高难度写法。

行，我这会儿也困得不行了，先去泡杯茶，你要还有啥题，丢过来一起唠。