互联网大厂工作强度排行榜。。

近期网络流传一份关于互联网大厂工作强度的梯队划分，引发广泛讨论。其中，拼多多（PDD）被列为第一梯队，工作强度居首，素有“多多一年，人间十年”之说。其“本分文化”与极致效率要求，使其长期被视为“卷王”代表。尽管工作节奏紧张，但招聘平台数据显示，PDD提供的薪资水平也相对较高。

第二梯队：高强度竞争格局

得物、小红书、京东、字节跳动位列第二梯队，整体工作强度依然较大。其中，字节跳动因面试算法题难度普遍为LeetCode Hard级别，被网友戏称为“宇宙条”，竞争压力可见一斑。

第三梯队：相对均衡的工作节奏

快手、阿里、腾讯、百度、美团等企业归为第三梯队，整体工作强度相较前两梯队略低。这些企业在部门内部的薪资差距不如拼多多、小红书等公司显著，整体管理风格趋于稳定。

--------------以下是今日算法题--------------

LeetCode第1546题：和为目标值且不重叠的非空子数组的最大数目

难度：中等

给定一个整数数组 nums 和目标值 target，返回非空不重叠子数组的最大数目，且每个子数组的元素和均等于 target。

示例1：

输入：nums = [1,1,1,1,1], target = 2

输出：2

解释：存在两个不重叠子数组 [1,1] 和 [1,1]，和均为 2。

示例2：

输入：nums = [-1,3,5,1,4,2,-9], target = 6

输出：2

解释：和为 6 的子数组有 [5,1]、[4,2]、[3,5,1,4,2,-9]，但仅有前两个不重叠。

• 1 <= nums.length <= 10^5
• -10^4 <= nums[i] <= 10^4
• 0 <= target <= 10^6

解题思路

本题需找出最多互不重叠的子数组数量，且每段子数组和为 target。由于数组可能包含负数，滑动窗口不适用，应采用前缀和结合哈希表的方法。

遍历过程中，利用前缀和判断是否存在子数组和为 target，并记录该子数组结束位置。为保证不重叠，下一个有效子数组的起始位置必须大于上一个子数组的结束位置。

代码中使用 map 记录前缀和及其对应索引，当 preSum - target 存在于 map 中，且其对应索引（即子数组起始前一位）大于等于上一个子数组的结束位置时，计数加一并更新结束位置。

JAVA 实现

public int maxNonOverlapping(int[] nums, int target) {
    int ans = 0, last = -1, preSum = 0;
    Map<Integer, Integer> mp = new HashMap<>();
    mp.put(0, -1);
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        preSum += nums[i];
        Integer start = mp.get(preSum - target);
        if (start != null && start >= last) {
            ans++;
            last = i;
        }
        mp.put(preSum, i);
    }
    return ans;
}

C++ 实现

int maxNonOverlapping(vector<int> &nums, int target) {
    int ans = 0, last = -1, preSum = 0;
    unordered_map<int, int> mp;
    mp[0] = -1;
    for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
        preSum += nums[i];
        auto it = mp.find(preSum - target);
        if (it != mp.end() && it->second >= last) {
            ++ans;
            last = i;
        }
        mp[preSum] = i;
    }
    return ans;
}