最近互联网就业环境要回暖了嘛

感觉boss上主动找你的hr都变多了,之前都没人理
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不一定是回暖,可能是因为要秋招了
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发布于 2023-06-29 01:22 河南
因为最近裁的人多了,也该招人了
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发布于 2023-06-30 16:33 北京
月底kpi
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发布于 2023-07-01 14:46 北京
其实你挂个华五学历即使本科还一堆骚扰你的,不过一堆OD PS:看到瑞士卷就想到mika
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发布于 2023-06-29 10:58 河北
我这个月也是面试大爆发。有一家马上要3面了,本来都心灰意冷了
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发布于 2023-07-08 15:07 浙江
是kpi面吗
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发布于 2023-07-01 12:00 上海
想多了,大环境变好起码还要两年
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发布于 2023-07-24 22:18 山东
哈喽😁😁😁我也在商丘上学
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发布于 2023-07-07 11:47 河南
大环境在变好
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发布于 2023-07-03 17:08 北京
那我没有
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发布于 2023-06-29 00:57 浙江

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气笑了,写了半个小时感觉没GPT讲的好,喂给GPT帮我重写了一下,但是有些缩写没说明LCS = Longest Common Subsequence,最长公共子序列LIS = Longest Increasing Subsequence,最长上升子序列BIT = Binary Indexed Tree,树状数组suf[i] = suffix 的缩写,这里表示“从 i 开始的最优长度”给你两个长度为 2e5 的排列 p 和 q,求它们的最长公共子序列中字典序最大的一个。例如:104 7 8 9 5 10 2 1 3 63 2 6 10 8 9 1 4 5 7ans: 8 9 5补了半天,也是补出来了。整体思路其实分两步:第一步,先把 LCS 转化成 LIS。因为 p 和 q 都是排列,所以每个数在 q 中出现的位置唯一。把 p 中每个数替换成它在 q 里的下标,原问题就转化成了求最长上升子序列。第二步,为了方便构造字典序最大的答案,记录每个位置的 suf[i]。suf[i] 的意思是:如果当前选了第 i 个位置,并且把它作为这一段的开头,那么从这里开始最多还能选出多长的合法序列。注意,这个长度是包含当前位置自己的。然后贪心构造答案。从最大的 suf 开始往下做,每次都在当前这一层里选能选到的最大值。这里“能选到”不只是原排列里位置要在后面,还要求它映射到 q 里的位置也在后面。这两个条件都满足,才能保证它仍然是公共子序列。时间复杂度分析:映射下标 O(n)。算 suf[i],本质上还是 LIS 的 DP,可以用二分 / 树状数组 BIT 加速到 O(nlogn)。构造时,把 suf 相同的位置放到同一个桶里,同时记录它们的原值和原下标。每个桶内按值从大到小排序,然后从大到小枚举 suf,顺着扫一遍找第一个合法位置即可。这样排序总复杂度是 O(nlogn),最后构造整体扫一遍是 O(n)。所以总复杂度是 O(nlogn),2e5 可以通过。下面说一下为什么能转成 LIS。最长公共子序列这题,如果两个序列都是排列,那么把其中一个排列里的元素,替换成它在另一个排列中的下标,就可以转成 LIS。核心原因是:“值相同且顺序一致”等价于“映射后的下标严格递增”。这一步成立的关键条件就是:排列里的每个数只出现一次。比如在 p 中选出一个公共子序列:p[i], p[j], p[k]如果它在 q 中也按同样顺序出现,那么它们在 q 里的位置一定满足:pos[p[i]] < pos[p[j]] < pos[p[k]]所以公共子序列就对应着一个上升子序列,LCS 也就变成了 LIS。最后说一下 BIT 为什么能算 suf。这个本质上还是 LIS 的 DP。如果从右往左扫,设 suf[i] 表示以 i 位置开头时最多能选多少个,那么转移就是:suf[i] = 1 + max(suf[j]),其中 j > i 且 p[j] > p[i]也就是:要从右边、并且值比当前大的位置里,找一个最优的接在后面。这个可以用 BIT 维护前缀 max 来加速。因为 BIT 的结构天然适合维护前缀信息,后面的块会汇总前面的信息,而前面的不会被后面的影响。只要维护的是 max 这种可合并的信息,就能像维护前缀和一样维护前缀最大值。而这里值域又正好是 1..n 的排列,所以非常适合直接用 BIT 做到 O(nlogn)。
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