互联网裁员，到底是先裁掉效率低的，还是潜力小的？

我最近在网上瞄到一贴，问的是：“裁员的时候，是先裁效率低的，还是潜力小的？”说实话，这种问题吧，理想和现实差得有点远。

网友们倒是给出了一套很真实的流程，什么先裁不听话的、再裁效率低的、不出活的，接着是工资高但不属于“嫡系”的，最后才轮到“嫡系”里那些摸鱼的。

不得不说，这回答还挺有道理，我觉得确实有些公司就是这样操作的。裁员从来不只是看绩效，更多时候是人情、站队、关系户，谁是自己人，谁是“外人”，一清二楚。

我觉得身处职场，光想着好好干活真的不够，站队、沟通、合群，这些才是保命符。技术再硬，没人罩着，照样可能被裁；而有些人技术一般，但嘴甜，会来事儿，反而安全。这个世界嘛，现实点，别太天真（备注：文末可领最新资料）。

算法题：图像重叠

在刷题的时候，遇到一道 LeetCode 的题目，名字挺有意思，叫“图像重叠”。一开始还以为是那种图像处理领域的高端题，结果点进去一看，哦，原来是个二进制矩阵移动叠加的题，顿时就感觉轻松了点。

题目说的啥？

给你两个大小相同的正方形矩阵，里头全是 0 和 1，代表两个图像。让你把其中一个图像随便往左、往右、往上、往下滑动，看看怎么滑，能让两个图像中“1”重叠的最多。注意哦，滑动的时候只允许平移，不能旋转，也不能把图像给拉伸什么的，超过边界的部分直接当没了，不参与重叠。

说白了就是，两张图，滑来滑去，找个姿势让它们的“1”叠最多。

思路怎么走？

这种平移、对齐、求重叠的题，第一反应就是暴力法。毕竟，图像也就 n x n 的规模，最多滑个 n-1 个单位，左右上下都有，所以总共滑动的组合数量大概是 (2n - 1) * (2n - 1) 次。别吓一跳，规模不大，能接受。

所以，暴力法的套路就是：咱们把其中一个图像固定，把另一个图像在各种偏移量下滑过去，每滑一次就数数叠加的“1”有多少，最后找出最大值。

这个偏移量咋定义呢？简单来说，咱就用 dx 表示横向偏移，dy 表示纵向偏移。dx 正数就是往右滑，负数往左滑；dy 正数往下滑，负数往上滑。遍历所有可能的 dx 和 dy 组合就好了。

代码长啥样？

直接上 Java 代码，大家一看就懂：

public class Solution {

  public int largestOverlap(int[][] img1, int[][] img2) {

      int n = img1.length;

      int maxOverlap = 0;

      // 遍历所有偏移组合

      for (int dx = -n + 1; dx < n; dx++) {

          for (int dy = -n + 1; dy < n; dy++) {

              maxOverlap = Math.max(maxOverlap, calculateOverlap(img1, img2, dx, dy));

          }

      }

      return maxOverlap;

  }

  private int calculateOverlap(int[][] img1, int[][] img2, int dx, int dy) {

      int n = img1.length;

      int overlap = 0;

      // 计算偏移 dx 和 dy 后的重叠数量

      for (int i = 0; i < n; i++) {

          for (int j = 0; j < n; j++) {

              int x = i + dx;

              int y = j + dy;

              // 确保在边界内

              if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n) {

                  if (img1[i][j] == 1 && img2[x][y] == 1) {

                      overlap++;

                  }

              }

          }

      }

      return overlap;

  }

}

简单解释一下

主函数largestOverlap就是负责遍历所有可能的滑动组合，dx 和 dy 的范围是从-n + 1到n - 1，确保覆盖了所有平移情况。每种偏移下，都调用一个小助手calculateOverlap来算当前这次平移能带来多少重叠的“1”。

calculateOverlap的逻辑很直接，两个双层 for 循环走一遍图像的每个格子，然后加上偏移量，看看是不是两个图像在同一位置都是 1，如果是，重叠数就加一。别忘了，偏移可能导致坐标跑出边界，所以要判断一下坐标是不是在合法范围内。

性能咋样？

时间复杂度大概是 O(n^4)。为啥呢？因为 dx 和 dy 各要跑 2n-1 次，然后每次偏移要遍历整个 n x n 的矩阵。看起来挺唬人的对吧？但实际上题目限制 n 也就 30 左右，这点量完全扛得住，暴力法在这里简直是神兵利器。

还有优化空间不？

有的。比如，如果你觉得 O(n^4) 太过分了，可以用点数学方法来优化。有人用哈希表来记录偏移向量，把 1 出现的位置都记录下来，再用偏移量去映射，效率能提上来一截。但说实话，题目给的规模不大，暴力解法够用了，省得你一顿骚操作，结果一提交，发现跑得飞快，优化了个寂寞。

总结

这种题目最关键的是别被名字吓住，叫“图像重叠”，其实就是矩阵滑滑乐，滑到哪里“1”最多就行。暴力法是最简单直接的解法，虽然时间复杂度高点，但因为数据规模有限，完全能打。解题的思路也很接地气，就是滑来滑去，数数“1”的重叠数。

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