老实当条听话Dog到底能不能在公司生存?——北漂18年(19)

本文探讨在公司中生存的三个关键要素:听从老板指示、具备清晰头脑和掌握一技之长。通过分析赵胖子的故事,揭示了在职场上成功并非单纯地老实地听话,而是需要综合素质和能力的综合体现。


老实地当条听话Dog到底能不能在公司生存?

答案在文末最后一段。

 

想写这个话题是上次老吴之后,又让我想起另一个人——赵胖子,之前本系列文章中提到的赵工。这人也是所谓的技术出身,白天当技术,晚上在员工食堂(冯姐家)做饭,老实、听话、肯干,面对冯姐说话当中的夹枪带棒能全盘接受,比如:冯经常叫他“胖姑娘”,意思是“没有老娘养你,你就是坨屎”时能安然接受。

别以为赵真是什么逆来顺受的废物,用北方话说这人门槛很清楚,脑子也不笨,毛病在于人比较懒,所以不愿意离开单干而已。

印象里表现他脑子比较清楚的例子有个是关于我的。在冯姐公司后期,我因为反复烧坏了一些设备被安排送货,一次冯不在公司,要装台机器,赵胖子当时有事儿装不了,李叔(前文也提过)对胖子说:“大志在呢,他装呗!”胖子看了一眼对方,说:“你不懂。再找个人装机器或者这单就算了。”同样追随冯姐多年的李叔在体会领导意图这方面明显差一些——他跟赵胖子同吃同住,到公司比赵还早一些。李叔没看出当时冯姐对我技术的不放心和种种不安。(当老板真不容易)

另一次关于骗术。1999年中关村流行一种骗术。先是打电话要货,连人带货送到外地之后买方请你吃饭喝酒再卡拉OK,等都OK了你会发现货全都没了,而且吃饭和娱乐的钱还没付。骗术刚开始流行时,有人打电话让赵胖子送货,到了山东当地,胖子下车就感觉不对。买家请他吃饭都没去,直接跟司机(冯的弟弟)连夜拉着几万块的货回到北京,还好只是损失了路费而已。

赵还经常反复表忠心,他的技术也不差,也很听冯的话。

好了,以上种种都做到才能安心在公司生存,只想老实听话是没什么用的——与赵相对的例子就是李叔,自己单干后非常快就销声匿迹了。

最后,让我再总结一下在公司的生存之道:

1、听老板话

2、脑子清楚

3、一技傍身

 以上三条缺一不可,重要程度依次递进。想在公司里待住,不在于是不是Dog,而在于以上三条是否都能做到。

职场经历了十几年风雨,发现中关村学到的原始智慧还在我身上起着作用。其实,我从赵胖子身上学到的道理是“打铁还要自身硬”。2000年离开中关村之后,再没见过他,前不久偶尔在北京工商网上查他的信息,其名下的公司一家已倒闭,另一家是跟冯合开的。看来虽已年老色弛,他仍然过着追随冯的日子。

从某种角度上看,也未必不是什么好事。那么,问题的答案来了“在公司生存还是要看素质和能力,跟老实听话没什么关系”。

<think>好的,我现在需要解决用户提到的链接器错误和理解单词转换算法的问题。首先,用户遇到了“undefined referenceto main”的错误,这说明链接器找不到程序的入口点main函数。我需要先分析这个错误的原因,然后给出解决方案。接着,用户提到了单词转换的问题,特别是从“hit”到“cog”的例子,应该输出5,对应的单词列表是hot、dot、dog、lot、log、cog。我需要解释这个算法的实现细节,特别是双向BFS的应用。首先,链接错误部分。用户可能没有正确编写main函数,或者main函数被错误地放在类或命名空间里。需要检查代码结构,确保main函数在全局作用域,并且编译命令正确。用户提供的代码中已经有main函数,但可能在实际操作中出现了其他问题,比如多个源文件未正确编译,或者main函数被错误命名。需要提醒用户检查这些点。然后是单词转换算法的问题。用户提供的例子使用双向BFS来提高效率。我需要解释双向BFS的工作原理,以及如何预处理模式哈希表来优化邻接节点的查找。同时,需要强调边界件的处理,比如单词长度是否一致,目标词是否存在于字典中,起始词和目标词是否相同等。这些边界件在代码中已经处理,但可能需要进一步说明其重要性。 接下来,用户可能对算法的性能优化感兴趣,比如为什么选择双向BFS而不是传统BFS,时间复杂度如何计算。这里需要数学表达式来量化分析,比如传统BFS的时间复杂度是$O(N\cdotL)$,而双向BFS可以降低到$O(N^{1/2} \cdot L)$,其中N是字典大小,L是单词长度。需要正确使用LaTeX格式,确保公式正确显示。 另外,用户可能想知道如何测试他们的代码是否正确,特别是针对不同测试用例的处理。需要提供几个测试用例,并说明预期输出,帮助用户验证他们的实现。例如,当终点不在字典中时返回0,或者当起点和终点相同时返回1。最后,生成相关问题时要覆盖用户可能遇到的后续问题,比如预处理哈希表的正确性验证、算法的时间复杂度优势、重复单词处理、特殊字符支持等。这些问题需要与用户的问题相关,并且能够引导他们进一步理解和优化算法。 现在需要将以上思考整理成结构化的回答,确保每个部分清晰,解决用户的问题,并正确应用数学公式和代码示例。同时,注意引用标识的添加,比如在提到时间复杂度时引用相关段落。</think>### 链接器错误解决方案 #### 1. "undefined reference to main" 错误解析 此错误表示链接器无法找到程序入口点$main$函数,常见原因包括: - **主函数缺失**:未在全局作用域定义$main()$函数 - **编译命令错误**:未正确指定包含$main()$的源文件 - **命名空间污染**:将$main()$定义在类或命名空间内部[^1] #### 2. 修正步骤 **代码结构验证**: ```cpp // 正确结构示例 class Solution { /*...*/ }; int main() { // 必须位于全局作用域 Solution obj; obj.ladderLength(...); return 0; } ``` **编译命令验证**: ```bash # 正确编译多文件项目 g++ -std=c++11 main.cpp solution.cpp -o output ``` ### 单词转换算法实现 #### 1. 双向BFS算法原理 设字典大小为$N$,单词长度为$L$,时间复杂度优化为: $$ T(N) = O(N^{1/2} \cdot L) $$ 相比传统BFS的$O(N \cdot L)$,搜索空间缩减为$\sqrt{N}$量级[^2] #### 2. 关键实现步骤 ```cpp int Solution::ladderLength(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList) { // 预处理模式哈希表(空间复杂度$O(N \cdot L)$) unordered_map<string, vector<string>> patternMap; for (auto& word : wordList) { for (int i=0; i<word.length(); ++i) { string pattern = word.substr(0,i) + '*' + word.substr(i+1); patternMap[pattern].push_back(word); } } // 双向BFS队列初始化 queue<string> qBegin{{beginWord}}, qEnd{{endWord}}; unordered_map<string, int> visitedBegin{{beginWord,1}}, visitedEnd{{endWord,1}}; // 交替扩展搜索前沿 while (!qBegin.empty() && !qEnd.empty()) { int res = expand(...); if(res > 0) return res; res = expand(...); if(res > 0) return res; } return 0; } ``` #### 3. 边界件处理 | 件 | 数学表达 | 处理逻辑 | |-----|--------|---------| | 长度不等 | $|beginWord| \neq |endWord|$ | return 0 | | 终点不存在 | $endWord \notin wordSet$ | return 0 | | 起点即终点 | $beginWord = endWord$ | return 1 | ### 测试用例验证 ```text 测试输入: hit cog 6 hot dot dog lot log cog 预期输出:5 ``` ###
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