程序員賣炒麵表情包

『壹』 新疆一程序員返鄉賣羊肉，他的業績如何

業績很好，月收入有兩三萬，主要是靠賣給外地來旅遊的遊客。

『貳』 青島外賣小哥幫崩潰的程序員寫代碼，外賣員真的是萬能的嗎

外賣員當然不是萬能的，會出現這樣的情況，只不過是因為程序員的工作實在是太累了，所以他們為了放鬆心情，為了改變，所以才會當外賣員。

『叄』 一個是程序員工作 剛開始干 月薪5000 一個是創業賣燒餅 後者比前者掙錢多而且自由但是沒有程序員

1. 事業前景，注意，不是職業前景；

2. 假如只是考慮打工而已，程序員可以考慮，叫只看當下；

3. 假如看事業發展，創業自己當老闆，可以聘請程序員；

4. 假如程序員最終目的是創業，那應該比賣燒餅更有潛力；

5. 所有的選擇，看最終的目標，那叫目光長遠。

『肆』 程序員一個月兩萬的工資和賣豬肉一個月五萬你會選擇哪一個

會選擇一個兩月按工資的程序員。

對於很多畢業的大學生，一定要激勵自己好好發展。走進更好的企業，還是有好處的。

眼光一定不能放得太低，還是要有一定的企圖心。對於名企來說，除了薪水，更好的是未來的發展，還有行業知名度。但從行業的角度來分析，做it，真的是不錯的選擇，月薪15000，在很多二線城市生活，幾乎沒有困難。

如果想選擇一線城市，薪水還需要更高。想透過這個案例，跟大家去分享，認真選擇一個行業，還是很重要的。不要盲目，也要跟自己興趣度相關，只有如此的去發展，才能越來越光明。

程序員一個月兩萬的工資和賣豬肉的一個月5萬，我會選擇程序員。因為程序員是一種職業，這種職業幾千先，而且以後也有養老保險。這就職業還能夠提薪提職。從長遠來看是一項不錯的選擇啊。

『伍』 20、老婆給當程序員的老公打電話：「下班順路買一斤包子帶回來，如果看到賣西瓜的，買一個。」當晚，程序

意思就是做程序員的人,思路類似於計算機而不是正常人的平常思維.

下班後,老公按照老婆的吩咐照做,順序是這樣的:

下班後,腦子里先載入一個買包子的業務需求.於是腦子里有了這么一個概念/變數 = 包子.

然後看到了賣西瓜的,在程序員的腦子里,思路就是類似如下的偽代碼:

如果(看見賣西瓜的) {
買一個.
}
//問題就出在這里.已經看到賣西瓜的了,就要執行這里的內容.但是買一個,買一個什麼呢?老婆沒有明確聲明這里的"一個"後面是什麼.那麼就默認調用已有的內容(也就是上面的包子)

//於是就買了"一個"包子/

所以要是男朋友是程序員,笑話里的老婆有兩種方法來避免上面的問題:
要麼,在"順路買一斤包子帶回來"這句話之後,明確告訴老公,買包子的事情已經到此告一段落.後面的事情和買包子無關.
要麼,在"買一個"之後明確指出是買一個"西瓜"而不是包子.

『陸』 一個故事:一個程序員下班了他老婆給他打電話說下班回來的時候買一籠包子看見賣西瓜的就買兩個然後他就回

可能是跟語言命令有關，如果是個笑話，那就是個冷笑話

『柒』 老婆給當程序員的老公打電話：「下班順路買一斤包子帶回來，如果看到賣西瓜的，買一個。」 當晚，程序員老

他老公以為，看到賣西瓜的，就買一個包子，沒看到就買一斤包子……希望對樓主有所幫助

『捌』 程序員演算法實現-買賣股票的最佳時機系列問題

主要思路：因為只有一股可以交易，所以我們可以枚舉 必須以i位置作為賣出時機的情況下，得到的最大收益是多少。如果我們得到每個i位置的最大收益，那麼最大收益必是所有位置的最大收益的最大值 。

使用兩個變數：

min變數：表示遍歷到的位置之前的最小值是什麼。

max變數：表示當前收集到必須以i位置賣出的最大收益是多少。

遍歷數組一遍，在遍歷到i位置的時候，min和max的更新邏輯如下：

遍歷完數組，返回max的值就是最終答案。完整代碼見：

主要思路：由於可以進行任意次的交易，但是任何時候最多隻能持有一股股票，所以我們可以把股票曲線的所有 上升段 都抓取到，累加收益就是最大收益。遍歷數組，遍歷到的位置減去前一個位置的值，如果是正數，就收集，如果是負數，就把本次收益置為0（就等於沒有做這次交易），這樣遍歷一遍數組，就不會錯過所有的收益。

設置一個變數max，初始為0，用於收集最大收益值，來到i位置，max更新邏輯如下：

完整代碼如下：

由本題可以簡單得出一個結論： 如果數組元素個數為N，則最多執行N/2次交易就可以抓取所有的上升段的值（極端情況下，當前時刻買，下一個時刻賣，保持這樣的交易一直到最後，執行的交易次數就是N/2） 。

主要思路：

在第2種情況下，我們定義

其中dp[i][j]表示[0...i]范圍內交易j次獲得的最大收益是多少。如果可以把dp這個二維表填好，那麼返回dp[N-1][k]的值就是題目要的答案。

dp這個二維矩陣中，

第一行的值表示數組[0..0]范圍內，交易若干次的最大收益，顯然，都是0。

第一列的值表示數組[0...i]范圍內，交易0次獲得的最大收益，顯然，也都是0。

針對任何一個普遍位置dp[i][j]的值，

我們可以枚舉i位置是否參與交易，如果i位置不參與交易，那麼dp[i][j] = dp[i-1][j]，如果i位置參與交易，那麼i位置一定是最後一次的賣出時機。

那最後一次買入的時機，可以是如下情況：

最後一次買入的時機在i位置，那麼dp[i][j] = dp[i][j-1] - arr[i] + arr[i]

最後一次買入的時機在i-1位置，那麼dp[i][j] = dp[i-1][j-1] - arr[i-1] + arr[i]

最後一次買入的時機在i-2位置，那麼dp[i][j] = dp[i-2][j-1] - arr[i-2] + arr[i]

...

最後一次買入的時機在0位置，那麼dp[i][j] = dp[0][j-1] - arr[0] + arr[i]

完整代碼如下：

上述代碼中包含一個枚舉行為

增加了時間復雜度，我們可以優化這個枚舉。

我們可以舉一個具體的例子來說明如何優化，

比如，

當我們求dp[5][3]這個值，我們可以枚舉5位置是否參與交易，假設5位置不參與交易，那麼dp[5][3] = dp[4][3]，假設5位置參與交易，那麼5位置一定是最後一次的賣出時機。那最後一次買入的時機，可以是如下情況：

最後一次買入的時機在5位置，那麼dp[5][3] = dp[5][2] - arr[5] + arr[5]

最後一次買入的時機在4位置，那麼dp[5][3] = dp[4][2] - arr[4] + arr[5]

最後一次買入的時機在3位置，那麼dp[5][3] = dp[3][2] - arr[3] + arr[5]

最後一次買入的時機在2位置，那麼dp[5][3] = dp[2][2] - arr[2] + arr[5]

最後一次買入的時機在1位置，那麼dp[5][3] = dp[1][2] - arr[1] + arr[5]

最後一次買入的時機在0位置，那麼dp[5][3] = dp[0][2] - arr[0] + arr[5]

我們求dp[4][3]這個值，我們可以枚舉4位置是否參與交易，假設4位置不參與交易，那麼dp[4][3] = dp[3][3]，假設4位置參與交易，那麼4位置一定是最後一次的賣出時機。那最後一次買入的時機，可以是如下情況：

最後一次買入的時機在4位置，那麼dp[4][3] = dp[4][2] - arr[4] + arr[4]

最後一次買入的時機在3位置，那麼dp[4][3] = dp[3][2] - arr[3] + arr[4]

最後一次買入的時機在2位置，那麼dp[4][3] = dp[2][2] - arr[2] + arr[4]

最後一次買入的時機在1位置，那麼dp[4][3] = dp[1][2] - arr[1] + arr[4]

最後一次買入的時機在0位置，那麼dp[4][3] = dp[0][2] - arr[0] + arr[4]

比較dp[5][3]和dp[4][3]的依賴關系，可以得到如下結論：

假設在求dp[4][3]的過程中，以下遞推式的最大值我們可以得到

dp[4][2] - arr[4]

dp[3][2] - arr[3]

dp[2][2] - arr[2]

dp[1][2] - arr[1]

dp[0][2] - arr[0]

我們把以上式子的最大值定義為best，那麼

dp[5][3] = Math.max(dp[4][3],Math.max(dp[5][2] - arr[5] + arr[5], best + arr[5]))

所以dp[5][3]可以由dp[4][3]加速得到，

同理，

dp[4][3]可以通過dp[3][3]加速得到，

dp[3][3]可以通過dp[2][3]加速得到，

dp[2][3]可以通過dp[1][3]加速得到，

dp[1][3]可以很簡單得出，dp[1][3]有如下幾種可能性:

可能性1，1位置完全不參與，則

可能性2，1位置作為最後一次的賣出時機，買入時機是1位置

可能性3，1位置作為最後一次的賣出時機，買入時機是0位置

此時，best的值為

然後通過dp[1][3]加速dp[2][3]，通過dp[2][3]加速dp[3][3]......，所以二維dp的填寫方式是按列填，

先填dp[1][0]，dp[1][2]一直到dp[1][k]，填好第一列；

然後填dp[2][0],dp[2][1]一直到dp[2][k]，填好第二列；

...

依次填好每一列，直到填完第N-1列。

枚舉行為被優化，優化枚舉後的完整代碼如下：

主要思路：上一個問題中，令k=2就是本題的答案。

主要思路：因為有了冷凍期，所以每個位置的狀態有如下三種：

定義三個數組，分別表示i位置這三種情況下的最大值是多少

顯然有如下結論：

針對一個普遍位置i

最大收益就是如上三種方式的最大值。完整代碼見：

由於三個數組有遞推關系，所以可以用三個變數替換三個數組，做空間壓縮，優化後的代碼如下：

主要思路：由於沒有冷凍期，所以在i位置的時候，狀態只有兩種

針對0位置

針對普遍位置i

完整代碼如下：

同樣的，兩個數組都有遞推關系，可以做空間壓縮，簡化後的代碼如下：

原文鏈接：買賣股票的最佳時機系列問題 - Grey Zeng - 博客園

『玖』 黑馬程序員的書網上有賣嗎

有。黑馬程序員的書網上有賣。在京東商城就可以購買，手機或電腦下載京東搜索新華書店旗艦店即可購買。