Leader今年40了，依然在一线写核心代码，我问他担不担心被优化， 他笑着说:如果你到了35岁，还要跟25岁的人拼手速～

刚看到个贴子，说有网友吐槽：他们组的Leader，40岁了还天天趴一线写核心代码，闲了还啃Go源码。

网友问他怕不怕被优化，他来句大实话：35岁还在跟25岁拼手速拼熬夜，那肯定危险；但你要是能搞定别人搞不定的事，你就是团队的宝。

我觉得这事吧，关键不在“写不写代码”，而在你有没有不可替代的能力：能顶住线上事故，能拍板技术方案，能把业务理顺，让一群年轻人少走弯路。

说到底，职场从来不按身份证决定去留，只按“你解决问题的上限”给价。

与其纠结年龄焦虑，不如问问自己：现在这点本事，离“别人搞不定就会想到你”，还有多远？只要在往这个方向走，被优化的概率就会一点点降低。

算法题：宝石与石头

直接说事儿哈，就是那个很经典的小题：宝石与石头，LeetCode 上那道。

大概意思是这样的：

• 有一个字符串 jewels，里边的每一个字符，代表一种“宝石类型”
• 还有一个字符串 stones，表示你手上所有的石头
• 问：stones 里面，有多少个字符，是属于“宝石类型”的

举个小例子：

jewels = "aA"
stones = "aAAbbbb"

stones 里面有三个是宝石：a、A、A，所以答案是 3。

注意一点：大小写是区分的，a 跟 A 不一样。

如果完全不想动脑子，一个很自然的写法就是： 对于 stones 里的每一个字符 c，看看它是不是在 jewels 里，如果是就 +1。

翻成 Python 差不多这样：

defnumJewelsInStones(jewels: str, stones: str) -> int:
    count = 0
for c in stones:
if c in jewels:  # 每次都在 jewels 里找一圈
            count += 1
return count

这个写法好处是：谁都看得懂。 但小问题也很明显：如果 stones 很长，每个字符都要在 jewels 里扫一遍。

时间复杂度大概是 O(len(stones) * len(jewels))。 在这道题里其实也够用，但既然是写算法文章，咱们还是稍微讲讲优化。

用集合 set 优化一下查找

关键点：jewels 只是用来“判断某个字符是不是宝石类型”，查不查询顺序完全不重要。 这种场景，拿 Python 的 set 来做就很合适。

set 查找一个元素是不是在里面，平均时间复杂度是 O(1)， 比字符串的 in （平均 O(n)）快多了。

改造一下：

defnumJewelsInStones(jewels: str, stones: str) -> int:
    jewel_set = set(jewels)  # 把宝石类型放到集合里
    count = 0
for c in stones:
if c in jewel_set:   # 现在查找是 O(1)
            count += 1
return count

这样整体时间复杂度就变成了：

• 建集合：O(len(jewels))
• 遍历 stones：O(len(stones))

加起来就是 O(len(jewels) + len(stones))，已经是这题能想到的比较理想的复杂度了。

要是你平时习惯用一行解决问题，也可以写成这样：

defnumJewelsInStones(jewels: str, stones: str) -> int:
    jewel_set = set(jewels)
return sum(1for c in stones if c in jewel_set)

sum(1 for c in stones if ...) 就是数一数有多少个满足条件的字符。 逻辑跟上一版一模一样，只是写得更“紧凑”一点，看你个人习惯。

就这题本身其实没啥大坑，但写代码的时候，有几个小点可以顺手注意下：

1. 别在循环里反复 set(jewels)有人这么写过：

   for c in stones:
   if c in set(jewels):  # 这里每次都会重新建一个 set
           ...
   

   这样就变成 O(len(stones) * len(jewels))，还比最原始的暴力多了一步建集合的开销，相当于白搞。

2. 如果字符可能很多种，set 比 list / str 更合适in 对 list / str 是线性扫描，对 set / dict 才是哈希查找。 以后只要场景是“频繁判断某个东西在不在集合里”，优先往 set 上靠就完事。

3. 不要想太多数据结构这题完全用不到什么复杂结构，比如字典统计次数啊之类的， 因为题目只问“有多少个是宝石”，并不要求分类型计数。

当然，要是你自己想扩展一下题目也行，比如改成： “统计每种宝石在 stones 里各出现了几次”，那就可以这样：

from collections import Counter

defcountJewelsDetail(jewels: str, stones: str) -> dict:
    jewel_set = set(jewels)
    counter = Counter(stones)
    result = {}
for ch in jewel_set:
if ch in counter:
            result[ch] = counter[ch]
return result

这个算是在原题基础上的一个小升级玩法。

整个题的核心就一句话：把宝石类型丢进 set，然后数 stones 里有多少个字符在这个 set 里，就够了。