上周面试一个27岁的前端开发，已敲定要发 offer。结果谈到作息，他说只接受朝九晚六不加班，周末必须双休，连临时支援都不接受
python约 3 分钟面到最后都准备发 offer 了，结果卡在一句“我只接受朝九晚六，双休，临时支援也不去”。这画面真有点魔幻，HR估计前一秒还在走流程，后一秒眼皮都跳了。
评论区也挺热闹。有人说这哥们儿挺清醒，打工而已，凭啥默认随叫随到。也有人吐槽，前端岗现在卷成这样，你这条件一摆，等于先把自己筛掉一半。
但我看下来，这事最扎心的点不是他提要求，是很多公司直到快发 offer 了，才肯把真实作息往外抖。平时嘴上都写“弹性”“团队氛围好”，一问细节，马上变成晚上得盯群、周末要兜底。那人家提前说清楚，也没啥毛病，省得入职一个月再互相骂。
说白了，这不是谁矫情，是两边都在摊牌。一个想找稳定班表，一个想要高配牛马。没对错，就是不匹配。
算法题：角矩形的数量
这题一上来别急着画矩形。
真按“找左上、找右上、找左下、找右下”这么枚举，代码能写，跑起来也能把你送走。一个 m * n 的 01 矩阵，四层意思差不多都出来了，面试官看你写到一半，基本就知道你还停在“把题做出来”，没到“把题做对还做快”。
这题我第一眼会先盯住一件事：矩形不是重点，两条横线才是重点。
只要两行里，有两列同时为 1，这两行两列就能围出一个角矩形。 比如第 r1 行和第 r2 行，在第 1 列、第 5 列都为 1，那就是一个矩形；如果它们一共有 3 列都同时为 1，那就不是 3 个矩形，而是组合数 C(3, 2)，也就是 3 个。
所以做法就顺了：
先枚举两行。 再数这两行有多少列同时为 1。 假设这个数量是 cnt，那这一对行能贡献的矩形数就是：
cnt * (cnt - 1) // 2
代码不用花，直接写核心：
defcount_corner_rectangles(grid):
ifnot grid ornot grid[0]:
return0
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
ans = 0
for top in range(rows):
for bottom in range(top + 1, rows):
cnt = 0
for c in range(cols):
if grid[top][c] == 1and grid[bottom][c] == 1:
cnt += 1
ans += cnt * (cnt - 1) // 2
return ans
拿个例子过一下更直观点：
grid = [
[1, 0, 0, 1, 0],
[0, 0, 1, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, 0],
[1, 0, 1, 0, 1]
]
print(count_corner_rectangles(grid)) # 1
为啥是 1？ 因为只有第 2 行和第 4 行，在第 3 列、第 5 列同时为 1，刚好凑出一个。
这题的时间复杂度是 O(m * m * n)，也就是枚举行对，再扫列。大多数面试场景够用了。 但要是我在线上写这种统计题，还会顺手再看一眼数据规模。要是列特别多、1 又比较稀疏，可以只记录每一行值为 1 的列，再去做列对计数，会更省一点。
比如这样：
from collections import defaultdict
defcount_corner_rectangles_v2(grid):
pair_count = defaultdict(int)
ans = 0
for row in grid:
ones = [i for i, v in enumerate(row) if v == 1]
for i in range(len(ones)):
for j in range(i + 1, len(ones)):
pair = (ones[i], ones[j])
ans += pair_count[pair]
pair_count[pair] += 1
return ans
这个写法更像工程里常见的“前面出现过多少次相同模式，就直接累加多少贡献”。看到列对 (c1, c2) 以前出现过 3 次，那当前这一行再碰到它，就新增 3 个矩形，不用回头翻旧账。