一句话一年多 12k，很多人在薪资谈判上吃亏，不是因为能力不够，是因为不敢开口。
python约 3 分钟候选人面试谈薪，HR问期望，他没缩着，直接报了28k。HR一听，低头看简历，憋了几秒，说他们这边最多只能给25k。
很多人到这一步就怂了，心里想着算了算了，有工作就行。但他没急着点头，只是补了一句：我手里还有差不多价位的机会，不过更想来你们这边，能不能再帮我确认下空间？
结果HR去找领导聊了一圈，回来一句：28k可以。
就这么几句话，一个月差3k，一年就是三万多。你说这钱是能力涨出来的吗？不完全是，更多是敢不敢开口。
职场里很多报价，第一口真不一定是底线。你别一听“最多”就当圣旨。语气稳一点，别跪着谈，也别上来就硬刚，问一句有没有空间，可能真就不一样了。
松鼠一开始不在树上，这个条件很容易被写废。
我见过有人上来就 DFS，状态里放松鼠位置、坚果集合、当前步数。代码能跑，样例也能过，一提交就被数据教做人。这个题不是搜索题，真按“松鼠搬坚果”的过程模拟，方向就歪了。
题目大概是这样：有一棵树，一个松鼠位置，一堆坚果。松鼠每次只能拿一个坚果，拿到以后必须送回树下，最后要求总路程最短。
这里我第一眼看的不是网格大小，也不是坚果数量，而是这句话：
松鼠一开始在 squirrel，不在 tree。
如果松鼠一开始就在树上，那每个坚果的代价很死：
tree -> nut -> tree
也就是每个坚果都走两遍。
所以可以先把所有坚果都当成“从树出发再回树”来算：
base = 所有坚果到树距离 * 2
麻烦只出在第一个坚果。
因为第一个坚果不是从树出发，而是从松鼠当前位置出发。后面送回树之后，松鼠就在树下了，剩下的坚果都跟普通情况一样。
也就是说，只需要挑一个“第一个捡的坚果”。
原本这个坚果的代价是：
tree -> nut -> tree
现在变成：
squirrel -> nut -> tree
后面的 nut -> tree 没变，变的只有前半段：
tree -> nut
被替换成：
squirrel -> nut
所以哪个坚果适合第一个捡？就看它能省多少。
省下来的距离是：
dist(tree, nut) - dist(squirrel, nut)
这个值越大越好。
这里不要想复杂。不是离松鼠最近的坚果一定最好，也不是离树最远的一定最好。它看的是差值。
比如一个坚果离松鼠很近，但离树也很近，那省不了多少。另一个坚果离树很远，松鼠过去又刚好近，这种才赚。
代码我一般就这么写，不绕：
from typing import List
classSolution:
defminDistance(
self,
height: int,
width: int,
tree: List[int],
squirrel: List[int],
nuts: List[List[int]]
) -> int:
defmanhattan(a: List[int], b: List[int]) -> int:
return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])
total = 0
best_gain = -10**9
for nut in nuts:
tree_cost = manhattan(tree, nut)
squirrel_cost = manhattan(squirrel, nut)
total += tree_cost * 2
gain = tree_cost - squirrel_cost
if gain > best_gain:
best_gain = gain
return total - best_gain
这里的 height 和 width 没用上，不是漏了。
这题走的是曼哈顿距离，只要坐标合法，网格边界对最短路没有影响。上下左右走，两个点之间最短就是行差加列差。
再拿一组小数据过一下：
tree = [2, 2]
squirrel = [4, 4]
nuts = [[3, 0], [2, 5]]
到树的距离：
[3,0] -> 3
[2,5] -> 3
base = 3*2 + 3*2 = 12
松鼠到坚果：
[4,4] -> [3,0] = 5，gain = 3 - 5 = -2
[4,4] -> [2,5] = 3，gain = 3 - 3 = 0
选第二个坚果先捡，不亏也不赚，答案还是 12。
如果你写出来的逻辑在反复考虑“下一颗坚果去哪捡”，基本可以停一下了。松鼠每次送完坚果都会回到树下，后面的起点都一样，只有第一次特殊。
这题卡的不是代码量，是别把“模拟”两个字当真。真正要模拟的只有第一次出发。其余全是固定账。