news 2026/4/3 1:29:06

百度10年最终还是被裁。。

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
百度10年最终还是被裁。。

最近一网友在网上发文称,自己在百度工作10年,最终还是被裁了,原因是可能没有通过上层领导的服从性测试,啥叫服从性测试我也不到懂。不过评论区还有一网友说自己在公司工作了14年,本来因为可以干到退休,最终还是被裁了。

很多人以为只要在公司干的时间够长,就不会被裁,这是一种严重误区,因为我经历过多次裁员,有时候裁员并不是只裁某几个人,而是把整个项目组都砍掉,很快的,基本上连交接都不需要,最多也就交接一些电脑以及办公用品。

我记得2020年当时是疫情的时候,我们整个子公司都全部裁掉,所以被裁掉不一定是你的问题,即便没人能接手你的工作,即便公司离不开你,但当整个项目组被砍掉的时候你也一样逃不掉。

--------------下面是今天的算法题--------------

来看下今天的算法题,这题是LeetCode的第1334题:阈值距离内邻居最少的城市,难度是中等。

有 n 个城市,按从 0 到 n-1 编号。给你一个边数组 edges,其中 edges[i] = [fromi, toi, weighti] 代表 fromi 和 toi 两个城市之间的双向加权边,距离阈值是一个整数 distanceThreshold。

返回在路径距离限制为 distanceThreshold 以内可到达城市最少的城市。如果有多个这样的城市,则返回编号最大的城市。

注意,连接城市 i 和 j 的路径的距离等于沿该路径的所有边的权重之和。

示例1:

输入:n = 4, edges = [[0,1,3],[1,2,1],[1,3,4],[2,3,1]], distanceThreshold = 4

输出:3

解释:城市分布图如上。

每个城市阈值距离 distanceThreshold = 4 内的邻居城市分别是:

城市 0 -> [城市 1, 城市 2]

城市 1 -> [城市 0, 城市 2, 城市 3]

城市 2 -> [城市 0, 城市 1, 城市 3]

城市 3 -> [城市 1, 城市 2]

城市 0 和 3 在阈值距离 4 以内都有 2 个邻居城市,但是我们必须返回城市 3,因为它的编号最大。

  • 字符串中的字符2 <= n <= 100

  • 1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2

  • edges[i].length == 3

  • 0 <= fromi < toi < n

  • 1 <= weighti, distanceThreshold <= 10^4

  • 所有 (fromi, toi) 都是不同的。

问题分析

这题说的是在一个无向图中,找出一个点在限制范围内所能到达的最少城市,怎么解呢?我们可以使用《迪杰斯特拉算》,以每一个点为起点,计算在一定范围内它所能到达的顶点个数。

除此之外我们还可以使用《Floyd算法》,先计算任意两点之间的距离,然后再统计每一个顶点在一定范围内所能到达的顶点个数,只需要保存到达最少的顶点即可。

JAVA:

public int findTheCity(int n, int[][] edges, int distanceThreshold) { int[][] g = newint[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) if (i != j) g[i][j] = Integer.MAX_VALUE >>> 2; for (int[] edge : edges) { g[edge[0]][edge[1]] = edge[2]; g[edge[1]][edge[0]] = edge[2]; } // 弗洛伊德算法,计算任意两点的最短距离。 for (int k = 0; k < n; k++) for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) if (g[i][k] + g[k][j] < g[i][j]) g[i][j] = g[i][k] + g[k][j]; int min = n; int ans = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int cnt = 0; for (int j = 0; j < n; j++) { if (g[i][j] <= distanceThreshold)// 统计小于阈值的个数 cnt++; } if (cnt <= min) { min = cnt; ans = i; } } return ans; }

C++:

public: int findTheCity(int n, vector<vector<int>> &edges, int distanceThreshold) { vector<vector<int>> g(n, vector<int>(n, 0)); for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) if (i != j) g[i][j] = INT_MAX / 2; for (autoconst &edge: edges) { g[edge[0]][edge[1]] = edge[2]; g[edge[1]][edge[0]] = edge[2]; } // 弗洛伊德算法,计算任意两点的最短距离。 for (int k = 0; k < n; k++) for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) if (g[i][k] + g[k][j] < g[i][j]) g[i][j] = g[i][k] + g[k][j]; int min = n; int ans = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int cnt = 0; for (int j = 0; j < n; j++) { if (g[i][j] <= distanceThreshold)// 统计小于阈值的个数 cnt++; } if (cnt <= min) { min = cnt; ans = i; } } return ans; }

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