明星员工

Star Employees

最好的工作环境是拥有一群超级棒的同事,仅仅做到称职不是圣凯润人的标准,在圣凯润特别珍视拥有的以下行为和技能的同事

The best working environment is to have a super great group of colleagues and friends, just doing good is far from enough, Shinecarry treasures the colleagues having the following special behaviours and skills.

福利待遇

Welfare & Treatment

红 / 黄牌

Red / Yellow Card

实行红牌的行为

以下是圣凯润严令禁止的行为,一旦发生,立即无条件离职。
任何人举报有效,一旦举报先停薪停职再核实,
据实处理。

  • *  不符合企业利益的行为
  • *  有损企业口碑的行为
  • *  违反“互相认可、相互尊重、相互支持”的共事原则的行为

实行黄牌的行为

以下是圣凯润摒弃的行为,实行黄牌警告一次。
第一次发生行政部进行内部通告黄牌警告,
否认事实不服从者无条件离职。
同类事件第二次发生立即无条件离职。

  • *  不诚信、弄虚作假的行为
  • *  牢骚抱怨,产生负能量的行为
  • *  不积极解决,将问题搁置或转移,回避困难逃避责任的行为

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    动态规划
    玖袖
     2025年12月30日 01:36 重庆
    图片


    方法一:动态规划


    思路与算法


    对于一个子串而言,如果它是回文串,并且长度大于 2,那么将它首尾的两个字母去除之后,它仍然是个回文串。例如对于字符串 “ababa”,如果我们已经知道 “bab” 是回文串,那么 “ababa” 一定是回文串,这是因为它的首尾两个字母都是 “a”。


    根据这样的思路,我们就可以用动态规划的方法解决本题。我们用 P(i,j) 表示字符串 s 的第 i 到 j 个字母组成的串(下文表示成 s[i:j])是否为回文串:


    P(i,j)={ 

    true,

    false,


    如果子串 S 

    i

    …S 

    j

     是回文串

    其它情况


    这里的「其它情况」包含两种可能性:


    s[i,j] 本身不是一个回文串;


    i>j,此时 s[i,j] 本身不合法。


    那么我们就可以写出动态规划的状态转移方程:


    P(i,j)=P(i+1,j−1)∧(S 

    i

    ==S 

    j

    )

    也就是说,只有 s[i+1:j−1] 是回文串,并且 s 的第 i 和 j 个字母相同时,s[i:j] 才会是回文串。


    上文的所有讨论是建立在子串长度大于 2 的前提之上的,我们还需要考虑动态规划中的边界条件,即子串的长度为 1 或 2。对于长度为 1 的子串,它显然是个回文串;对于长度为 2 的子串,只要它的两个字母相同,它就是一个回文串。因此我们就可以写出动态规划的边界条件:


    { 

    P(i,i)=true

    P(i,i+1)=(S 

    i

    ==S 

    i+1

    )


    根据这个思路,我们就可以完成动态规划了,最终的答案即为所有 P(i,j)=true 中 j−i+1(即子串长度)的最大值。注意:在状态转移方程中,我们是从长度较短的字符串向长度较长的字符串进行转移的,因此一定要注意动态规划的循环顺序。


    public class Solution {


    public String longestPalindrome(String s) {

    int len = s.length();

    if (len < 2) {

    return s;

    }


    int maxLen = 1;

    int begin = 0;

    // dp[i][j] 表示 s[i..j] 是否是回文串

    boolean[][] dp = new boolean[len][len];

    // 初始化:所有长度为 1 的子串都是回文串

    for (int i = 0; i < len; i++) {

    dp[i][i] = true;

    }


    char[] charArray = s.toCharArray();

    // 递推开始

    // 先枚举子串长度

    for (int L = 2; L <= len; L++) {

    // 枚举左边界,左边界的上限设置可以宽松一些

    for (int i = 0; i < len; i++) {

    // 由 L 和 i 可以确定右边界,即 j - i + 1 = L 得

    int j = L + i - 1;

    // 如果右边界越界,就可以退出当前循环

    if (j >= len) {

    break;

    }


    if (charArray[i] != charArray[j]) {

    dp[i][j] = false;

    } else {

    if (j - i < 3) {

    dp[i][j] = true;

    } else {

    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];

    }

    }


    // 只要 dp[i][L] == true 成立,就表示子串 s[i..L] 是回文,此时记录回文长度和起始位置

    if (dp[i][j] && j - i + 1 > maxLen) {

    maxLen = j - i + 1;

    begin = i;

    }

    }

    }

    return s.substring(begin, begin + maxLen);

    }

    }

    复杂度分析


    时间复杂度:O(n 

    2

    ),其中 n 是字符串的长度。动态规划的状态总数为 O(n 

    2

    ),对于每个状态,我们需要转移的时间为 O(1)。


    空间复杂度:O(n 

    2

    ),即存储动态规划状态需要的空间。


    方法二:中心扩展算法


    思路与算法


    我们仔细观察一下方法一中的状态转移方程:



    P(i,i)

    P(i,i+1)

    P(i,j)


    =true

    =(S 

    i

    ==S 

    i+1

    )

    =P(i+1,j−1)∧(S 

    i

    ==S 

    j

    )


    找出其中的状态转移链:


    P(i,j)←P(i+1,j−1)←P(i+2,j−2)←⋯←某一边界情况

    可以发现,所有的状态在转移的时候的可能性都是唯一的。也就是说,我们可以从每一种边界情况开始「扩展」,也可以得出所有的状态对应的答案。

    边界情况即为子串长度为 1 或 2 的情况。我们枚举每一种边界情况,并从对应的子串开始不断地向两边扩展。如果两边的字母相同,我们就可以继续扩展,例如从 P(i+1时间复杂度:O(n),其中 n 是字符串的长度。由于对于每个位置,扩展要么从当前的最右侧臂长 right 开始,要么只会进行一步,而 right 最多向前走 O(n) 步,因此算法的复杂度为 O(n)。


    空间复杂度:O(n),我们需要 O(n) 的空间记录每个位置

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    玖袖
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  • · 工程管理部-施工管理

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    //事件总线           

    import mitt from 'mitt'

    const mitt = mitt()

    mitt.emit('shijianzhongxian',{data: 'hello mitt'})

    mitt.on('laizhishijianzhongxian'(data) =>{

    console.log(data)

    })

    //pinina state 状态管理

    import{shijian} from 'pinia'

    export const userCounterStroge = shijian('counter',{ ()=>({count: 0  }),

     state: () => ({ count:0 }),

     actions :{

    incerment(){

    this.count++

     

    }

     

     }


    })

    //引入shijian

    import { userCounterStroge } from '@/count/emit/shiajin'

    const count = userCounterStroge()