神仙公司名单（广州）

神仙公司（广州）

续集来咯，上次 厦门神仙公司 中留言最多的城市，是广州，速速安排。

由于神仙公司不多，HC 通常也有限，因此，除了分享一些毫无争议的神仙公司以外，还会把一些相对较好的"半仙"公司也分享给大家。

一直很稳的 WLB 典范（神仙公司）：

• P&G 宝洁：弹性工作制，18 天带薪年假，定期绩效调薪，团队奖金，个人奖金，各类补贴和员工福利，14 薪起；
• 爱迪生：六险一金，公积金双边 12%，额外补充的商业保险覆盖配偶和子女，通勤时间早上9点到晚上5点半（午休 2 小时），不打卡不加班；
• 汇量科技：氛围偏外企，定期调薪，团队奖金，个人奖金，关键员工持股计划，包三餐和下午茶，15~16 薪；
• 唯品会：三餐包吃（还有零食下午茶），包车接送，甚至包住（员工公寓 300/月，住宿标准对标 3000/元），节日福利，补充医疗保险，股票期权，13~15 薪；
• 广发证券：5点下班，不加班，提供餐补，交通补贴，员工旅游，节日福利，补充医疗保险，13~15 薪；

还算不错的企业（半仙公司）：

• 西门子：不打卡，工资水平一般，胜在稳定不卷，福利尚可，加班补助，交通补助，节日福利，年终奖；
• 大参林：免费班车，免费住宿，员工旅游，节日福利，提供餐补，偶尔加班，年终奖；
• 塔塔：免费班车，补充医疗体检，加班补助，项目奖金，个人奖金，绩效奖金，定期普调，节日福利，13 薪；
• 汇丰银行：弹性工作制，可居家办公，10~25 天带薪年假，带薪病假，补充商业医疗险，正式员工 HC 近期收紧；
• 天翼云：央企，交通补，餐补，通讯补，节日福利，补充医疗保险，有 3~6 个月试用期，部分组别互联网气息较重，15 薪；

以上都是坐标广州，有计算机相关在招岗位的企业。其中「汇量科技/唯品会/塔塔」是标准互联网软件行业，「唯品会/广发证券/天翼云」目前 HC 最多。

广州是几个大一线城市里最有人情味的。

关于「广州」以及「广州的神仙公司」，你有什么想分享的呢，欢迎评论区留言。

...

回归主线。

来一道广东人都很喜欢的（888）算法题。

题目描述

平台：LeetCode

题号：888

爱丽丝和鲍勃有不同大小的糖果棒：A[i] 是爱丽丝拥有的第 i 根糖果棒的大小，B[j] 是鲍勃拥有的第 j 根糖果棒的大小。

因为他们是朋友，所以他们想交换一根糖果棒，这样交换后，他们都有相同的糖果总量（一个人拥有的糖果总量是他们拥有的糖果棒大小的总和）。

返回一个整数数组 ans，其中 ans[0] 是爱丽丝必须交换的糖果棒的大小，ans[1] 是鲍勃必须交换的糖果棒的大小。

如果有多个答案，你可以返回其中任何一个。

保证答案存在。

示例 1：

输入：A = [1,1], B = [2,2]

输出：[1,2]

示例 2：

输入：A = [1,2], B = [2,3]

输出：[1,2]

示例 3：

输入：A = [2], B = [1,3]

输出：[2,3]

示例 4：

输入：A = [1,2,5], B = [2,4]

输出：[5,4]

提示：

• $1 <= A.length <= 10000$
• $1 <= B.length <= 10000$
• $1 <= A[i] <= 100000$
• $1 <= B[i] <= 100000$
• 保证爱丽丝与鲍勃的糖果总量不同
• 答案肯定存在

朴素解法

最终目的是让两个数组总和相等。

我们可以先分别求得两个数组总和为 aSum 和 bSum。

即有数组总和 total = aSum + bSum。

同时得数组目标总和 target = total / 2。

当前两个数组与目标总和的差值分别为 target - aSum 和 target - bSum。

我们记 diff = target - aSum。

对于某个 a[i] 而言，如果 a[i] 能构成答案，那么 b 数组中必然存在大小为 a[i] + diff 的值，使得两者交换后，数组总和均为 target。

因此我们只需要遍历数组 a，查找哪一个 a[i] 使得 a[i] + diff 存在于数组 b 即可。

Java 代码：

class Solution {
    public int[] fairCandySwap(int[] a, int[] b) {
        int aSum = 0, bSum = 0;
        for (int i : a) aSum += i;  
        for (int i : b) bSum += i;  
        int total = aSum + bSum, target = total / 2;
        int diff = target - aSum;
        for (int i : a) {
            if (find(b, i + diff)) return new int[]{i, i + diff};
        }
        return null; // never
    }
    boolean find(int[] nums, int target) {
        for (int i : nums) {
            if (i == target) return true;
        }
        return false;
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    vector<int> fairCandySwap(vector<int>& a, vector<int>& b) {
        int aSum = 0, bSum = 0;
        for (int i : a) aSum += i;
        for (int i : b) bSum += i;
        int total = aSum + bSum, target = total / 2;
        int diff = target - aSum;
        vector<int> ans(2);
        for (int i : a) {
            if (find(b, i + diff)) {
                ans[0] = i; 
                ans[1] = i + diff;
                break;
            }
        }
        return ans;
    }
    bool find(vector<int>& nums, int target) {
        for (int i : nums) {
            if (i == target) return true;
        }
        return false;
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def fairCandySwap(self, a: List[int], b: List[int]) -> List[int]:
        aSum, bSum = sum(a), sum(b)
        total = aSum + bSum
        target = total // 2
        diff = target - aSum
        for i in a:
            if i + diff in b:
                return [i, i + diff]
        return None

TypeScript 代码：

function fairCandySwap(a: number[], b: number[]): number[] {
    let aSum = a.reduce((acc, val) => acc + val, 0);
    let bSum = b.reduce((acc, val) => acc + val, 0);
    let total = aSum + bSum;
    let target = Math.floor(total / 2);
    let diff = target - aSum;
    let ans: number[] = [];
    for (let i of a) {
        if (b.includes(i + diff)) {
            ans = [i, i + diff];
            break;
        }
    }
    return ans;
};

• 时间复杂度： 计算总和复杂度为 $O(n)$，找到最终解复杂度为 $O(n^2)$。整体复杂度为 $O(n^2)$
• 空间复杂度：$O(1)$

查找优化

上述解法之所以无法做到线性，是因为我们每次都要对数组 b 进行扫描，确定 a[i] + diff 是否存在。

我们知道 map/set/数组 都可以实现 $O(1)$ 查找，由于这里明确给出了两个数组中出现的数的范围，因此可以使用数组进行计数。

同时可以优化一下变量的使用，使用一个变量 diff 来计算最终的差异值。

这种优化，是典型的空间换时间做法。

Java 代码：

class Solution {
    public int[] fairCandySwap(int[] a, int[] b) {
        // 先求得 a 的总和
        int diff = 0;
        for (int i : a) diff += i;  
        // 使用 cnt 统计 b 中的数的出现次数，同时计算 a 总和与 b 总和的差值
        int[] cnt = new int[100009];
        for (int i : b) {
            diff -= i;
            cnt[i]++;
        }
        // 计算出 a 中具体的替换差值是多少
        diff /= -2;
        int[] ans = new int[2];
        for (int i : a) {
            int target = i + diff;
            // 如果目标替换量在合法范围，并且存在于 b 数组中。说明找到解了
            if (target >= 1 && target <= 100000 && cnt[target] > 0) {
                ans[0] = i;
                ans[1] = target;
                break;
            }
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    vector<int> fairCandySwap(vector<int>& a, vector<int>& b) {
        // 先求得 a 的总和
        int diff = 0;
        for (int i : a) diff += i;
        // 使用 cnt 统计 b 中的数的出现次数，同时计算 a 总和与 b 总和的差值
        vector<int> cnt(100009, 0);
        for (int i : b) {
            diff -= i;
            cnt[i]++;
        }
        // 计算出 a 中具体的替换差值是多少
        diff /= -2;
        vector<int> ans(2);
        for (int i : a) {
            int target = i + diff;
            // 如果目标替换量在合法范围，并且存在于 b 数组中。说明找到解了
            if (target >= 1 && target <= 100000 && cnt[target] > 0) {
                ans[0] = i;
                ans[1] = target;
                break;
            }
        }
        return ans;
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def fairCandySwap(self, a: List[int], b: List[int]) -> List[int]:
        # 先求得 a 的总和
        diff = sum(a)
        # 使用 cnt 统计 b 中的数的出现次数，同时计算 a 总和与 b 总和的差值
        cnt = [0] * 100009
        for i in b:
            diff -= i
            cnt[i] += 1
        # 计算出 a 中具体的替换差值是多少
        diff //= -2
        for i in a:
            target = i + diff
            # 如果目标替换量在合法范围，并且存在于 b 数组中。说明找到解了
            if 1 <= target <= 100000 and cnt[target] > 0:
                return [i, target]

TypeScript 代码：

function fairCandySwap(a: number[], b: number[]): number[] {
    // 先求得 a 的总和
    let diff = a.reduce((acc, curr) => acc + curr, 0);
    // 使用 cnt 统计 b 中的数的出现次数，同时计算 a 总和与 b 总和的差值
    let cnt: number[] = new Array(100009).fill(0);
    for (let i of b) {
        diff -= i;
        cnt[i]++;
    }
    // 计算出 a 中具体的替换差值是多少
    diff = Math.floor(diff / -2);
    for (let i of a) {
        let target = i + diff;
        // 如果目标替换量在合法范围，并且存在于 b 数组中。说明找到解了
        if (target >= 1 && target <= 100000 && cnt[target] > 0) {
            return [i, target];
        }
    }
    return [];
}

• 时间复杂度：计算总和复杂度为 $O(n)$，找到最终解复杂度为 $O(n)$。整体复杂度为 $O(n)$
• 空间复杂度：使用 cnt 数组进行计数。复杂度为 $O(n)$