程序员卖炒面表情包

‘壹’ 新疆一程序员返乡卖羊肉，他的业绩如何

业绩很好，月收入有两三万，主要是靠卖给外地来旅游的游客。

‘贰’ 青岛外卖小哥帮崩溃的程序员写代码，外卖员真的是万能的吗

外卖员当然不是万能的，会出现这样的情况，只不过是因为程序员的工作实在是太累了，所以他们为了放松心情，为了改变，所以才会当外卖员。

‘叁’ 一个是程序员工作 刚开始干 月薪5000 一个是创业卖烧饼 后者比前者挣钱多而且自由但是没有程序员

1. 事业前景，注意，不是职业前景；

2. 假如只是考虑打工而已，程序员可以考虑，叫只看当下；

3. 假如看事业发展，创业自己当老板，可以聘请程序员；

4. 假如程序员最终目的是创业，那应该比卖烧饼更有潜力；

5. 所有的选择，看最终的目标，那叫目光长远。

‘肆’ 程序员一个月两万的工资和卖猪肉一个月五万你会选择哪一个

会选择一个两月按工资的程序员。

对于很多毕业的大学生，一定要激励自己好好发展。走进更好的企业，还是有好处的。

眼光一定不能放得太低，还是要有一定的企图心。对于名企来说，除了薪水，更好的是未来的发展，还有行业知名度。但从行业的角度来分析，做it，真的是不错的选择，月薪15000，在很多二线城市生活，几乎没有困难。

如果想选择一线城市，薪水还需要更高。想透过这个案例，跟大家去分享，认真选择一个行业，还是很重要的。不要盲目，也要跟自己兴趣度相关，只有如此的去发展，才能越来越光明。

程序员一个月两万的工资和卖猪肉的一个月5万，我会选择程序员。因为程序员是一种职业，这种职业几千先，而且以后也有养老保险。这就职业还能够提薪提职。从长远来看是一项不错的选择啊。

‘伍’ 20、老婆给当程序员的老公打电话：“下班顺路买一斤包子带回来，如果看到卖西瓜的，买一个。”当晚，程序

意思就是做程序员的人,思路类似于计算机而不是正常人的平常思维.

下班后,老公按照老婆的吩咐照做,顺序是这样的:

下班后,脑子里先加载一个买包子的业务需求.于是脑子里有了这么一个概念/变量 = 包子.

然后看到了卖西瓜的,在程序员的脑子里,思路就是类似如下的伪代码:

如果(看见卖西瓜的) {
买一个.
}
//问题就出在这里.已经看到卖西瓜的了,就要执行这里的内容.但是买一个,买一个什么呢?老婆没有明确声明这里的"一个"后面是什么.那么就默认调用已有的内容(也就是上面的包子)

//于是就买了"一个"包子/

所以要是男朋友是程序员,笑话里的老婆有两种方法来避免上面的问题:
要么,在"顺路买一斤包子带回来"这句话之后,明确告诉老公,买包子的事情已经到此告一段落.后面的事情和买包子无关.
要么,在"买一个"之后明确指出是买一个"西瓜"而不是包子.

‘陆’ 一个故事:一个程序员下班了他老婆给他打电话说下班回来的时候买一笼包子看见卖西瓜的就买两个然后他就回

可能是跟语言命令有关，如果是个笑话，那就是个冷笑话

‘柒’ 老婆给当程序员的老公打电话：“下班顺路买一斤包子带回来，如果看到卖西瓜的，买一个。” 当晚，程序员老

他老公以为，看到卖西瓜的，就买一个包子，没看到就买一斤包子……希望对楼主有所帮助

‘捌’ 程序员算法实现-买卖股票的最佳时机系列问题

主要思路：因为只有一股可以交易，所以我们可以枚举 必须以i位置作为卖出时机的情况下，得到的最大收益是多少。如果我们得到每个i位置的最大收益，那么最大收益必是所有位置的最大收益的最大值 。

使用两个变量：

min变量：表示遍历到的位置之前的最小值是什么。

max变量：表示当前收集到必须以i位置卖出的最大收益是多少。

遍历数组一遍，在遍历到i位置的时候，min和max的更新逻辑如下：

遍历完数组，返回max的值就是最终答案。完整代码见：

主要思路：由于可以进行任意次的交易，但是任何时候最多只能持有一股股票，所以我们可以把股票曲线的所有 上升段 都抓取到，累加收益就是最大收益。遍历数组，遍历到的位置减去前一个位置的值，如果是正数，就收集，如果是负数，就把本次收益置为0（就等于没有做这次交易），这样遍历一遍数组，就不会错过所有的收益。

设置一个变量max，初始为0，用于收集最大收益值，来到i位置，max更新逻辑如下：

完整代码如下：

由本题可以简单得出一个结论： 如果数组元素个数为N，则最多执行N/2次交易就可以抓取所有的上升段的值（极端情况下，当前时刻买，下一个时刻卖，保持这样的交易一直到最后，执行的交易次数就是N/2） 。

主要思路：

在第2种情况下，我们定义

其中dp[i][j]表示[0...i]范围内交易j次获得的最大收益是多少。如果可以把dp这个二维表填好，那么返回dp[N-1][k]的值就是题目要的答案。

dp这个二维矩阵中，

第一行的值表示数组[0..0]范围内，交易若干次的最大收益，显然，都是0。

第一列的值表示数组[0...i]范围内，交易0次获得的最大收益，显然，也都是0。

针对任何一个普遍位置dp[i][j]的值，

我们可以枚举i位置是否参与交易，如果i位置不参与交易，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]，如果i位置参与交易，那么i位置一定是最后一次的卖出时机。

那最后一次买入的时机，可以是如下情况：

最后一次买入的时机在i位置，那么dp[i][j] = dp[i][j-1] - arr[i] + arr[i]

最后一次买入的时机在i-1位置，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1] - arr[i-1] + arr[i]

最后一次买入的时机在i-2位置，那么dp[i][j] = dp[i-2][j-1] - arr[i-2] + arr[i]

...

最后一次买入的时机在0位置，那么dp[i][j] = dp[0][j-1] - arr[0] + arr[i]

完整代码如下：

上述代码中包含一个枚举行为

增加了时间复杂度，我们可以优化这个枚举。

我们可以举一个具体的例子来说明如何优化，

比如，

当我们求dp[5][3]这个值，我们可以枚举5位置是否参与交易，假设5位置不参与交易，那么dp[5][3] = dp[4][3]，假设5位置参与交易，那么5位置一定是最后一次的卖出时机。那最后一次买入的时机，可以是如下情况：

最后一次买入的时机在5位置，那么dp[5][3] = dp[5][2] - arr[5] + arr[5]

最后一次买入的时机在4位置，那么dp[5][3] = dp[4][2] - arr[4] + arr[5]

最后一次买入的时机在3位置，那么dp[5][3] = dp[3][2] - arr[3] + arr[5]

最后一次买入的时机在2位置，那么dp[5][3] = dp[2][2] - arr[2] + arr[5]

最后一次买入的时机在1位置，那么dp[5][3] = dp[1][2] - arr[1] + arr[5]

最后一次买入的时机在0位置，那么dp[5][3] = dp[0][2] - arr[0] + arr[5]

我们求dp[4][3]这个值，我们可以枚举4位置是否参与交易，假设4位置不参与交易，那么dp[4][3] = dp[3][3]，假设4位置参与交易，那么4位置一定是最后一次的卖出时机。那最后一次买入的时机，可以是如下情况：

最后一次买入的时机在4位置，那么dp[4][3] = dp[4][2] - arr[4] + arr[4]

最后一次买入的时机在3位置，那么dp[4][3] = dp[3][2] - arr[3] + arr[4]

最后一次买入的时机在2位置，那么dp[4][3] = dp[2][2] - arr[2] + arr[4]

最后一次买入的时机在1位置，那么dp[4][3] = dp[1][2] - arr[1] + arr[4]

最后一次买入的时机在0位置，那么dp[4][3] = dp[0][2] - arr[0] + arr[4]

比较dp[5][3]和dp[4][3]的依赖关系，可以得到如下结论：

假设在求dp[4][3]的过程中，以下递推式的最大值我们可以得到

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]

我们把以上式子的最大值定义为best，那么

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]可以通过dp[3][3]加速得到，

dp[3][3]可以通过dp[2][3]加速得到，

dp[2][3]可以通过dp[1][3]加速得到，

dp[1][3]可以很简单得出，dp[1][3]有如下几种可能性:

可能性1，1位置完全不参与，则

可能性2，1位置作为最后一次的卖出时机，买入时机是1位置

可能性3，1位置作为最后一次的卖出时机，买入时机是0位置

此时，best的值为

然后通过dp[1][3]加速dp[2][3]，通过dp[2][3]加速dp[3][3]......，所以二维dp的填写方式是按列填，

先填dp[1][0]，dp[1][2]一直到dp[1][k]，填好第一列；

然后填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。

枚举行为被优化，优化枚举后的完整代码如下：

主要思路：上一个问题中，令k=2就是本题的答案。

主要思路：因为有了冷冻期，所以每个位置的状态有如下三种：

定义三个数组，分别表示i位置这三种情况下的最大值是多少

显然有如下结论：

针对一个普遍位置i

最大收益就是如上三种方式的最大值。完整代码见：

由于三个数组有递推关系，所以可以用三个变量替换三个数组，做空间压缩，优化后的代码如下：

主要思路：由于没有冷冻期，所以在i位置的时候，状态只有两种

针对0位置

针对普遍位置i

完整代码如下：

同样的，两个数组都有递推关系，可以做空间压缩，简化后的代码如下：

原文链接：买卖股票的最佳时机系列问题 - Grey Zeng - 博客园

‘玖’ 黑马程序员的书网上有卖吗

有。黑马程序员的书网上有卖。在京东商城就可以购买，手机或电脑下载京东搜索新华书店旗舰店即可购买。