大学生最佳就业城市排行榜出炉！

news2024/11/16 19:33:46

最佳就业城市

随着秋招陆续开始，不少高校毕业生迎来了人生转折点。

其中一个需要重点考虑的点，是要前往哪座城市作为就业第一站。

不妨参考一下就业蓝皮书的统计数据：

可以发现，一线城市的就业人数正逐步减少，"新一线城市"和"三线城市及以下"的就业人数基本稳定，也就是有越来越多的本科应届生会考虑选择二线城市。

个人建议：一线和新一线依旧是首选，但在就业环境变差的今天，二线城市也是一个不错的选项，三线及以下如果不是"体制内"路线并不推荐。

再来看看其他关键数据：

在"外省籍毕业生占比较高城市"的 TOP 10 里面，除了「北上广深杭」这些大热城市以外，还有「天津/东莞/珠海/苏州/南京」等城市，一座城市每年有大量年轻人口涌入，意味着这些城市就业市场巨大且潜力十足，长期的优秀人才净流入也更容易帮助城市未来发展实现正循环。

这时候早加入就是优势。

提前扎根一座未来会成长为超级大城的城市，或许比选择去哪家公司更加重要。

那些 90 年选择在深圳发展的老一辈，现在有多幸福，不用我多说了。

那对于以「短期考虑」优先的同学，例如那些「打算在外打几年工，攒点钱就回老家发展」的同学。

我更建议结合"就业薪资较高的城市"和"就业满意度较高的城市"来综合考虑。

例如，同时出现在三个类别中 TOP 3 的「上海」，或许是个不错的选择。

逻辑十分简单：薪资较高和就业满意度较高，一定程度可以确保你打工体验的不会太差，同时外省籍毕业生占比不低，意味着就业机会相对充分，这样即使所在公司出了什么岔子，也不至于个人 GAP 时间很长。

...

回归主题。

来一道和「数据结构运用」密切相关的题目。

题目描述

平台：LeetCode

题号：1223

你是一位系统管理员，手里有一份文件夹列表 folder，你的任务是要删除该列表中的所有子文件夹，并以任意顺序返回剩下的文件夹。

如果文件夹 folder[i] 位于另一个文件夹 folder[j] 下，那么 folder[i] 就是 folder[j] 的子文件夹。

文件夹的「路径」是由一个或多个按以下格式串联形成的字符串：'/' 后跟一个或者多个小写英文字母。

例如，"/leetcode" 和 "/leetcode/problems" 都是有效的路径，而空字符串和 "/" 不是。

示例 1：

输入：folder = ["/a","/a/b","/c/d","/c/d/e","/c/f"]

输出：["/a","/c/d","/c/f"]

解释："/a/b" 是 "/a" 的子文件夹，而 "/c/d/e" 是 "/c/d" 的子文件夹。

示例 2：

输入：folder = ["/a","/a/b/c","/a/b/d"]

输出：["/a"]

解释：文件夹 "/a/b/c" 和 "/a/b/d" 都会被删除，因为它们都是 "/a" 的子文件夹。

示例 3：

输入: folder = ["/a/b/c","/a/b/ca","/a/b/d"]

输出: ["/a/b/c","/a/b/ca","/a/b/d"]

提示：

folder[i] 只包含小写字母和 '/'
folder[i] 总是以字符 '/' 起始
每个文件夹名都是唯一的

字典树

一道字典树裸题，不熟悉字典树的同学可以看前置 🧀 : 【设计数据结构】实现 Trie (前缀树)。

定义类 Trie 代表字典树节点，对应物理含义为某个文件夹。该节点含有属性 s、isEnd 和 stries，分别代表「当前节点所代表文件夹名」、「是否为当前路径的最终文件夹」以及「当前文件夹下的子文件夹集合」。

并且由于每个文件夹名的长度不定，我们使用 Map<String, Trie> 结构来构建 stries。

起始先将所有的加入字典树，随后查询每个是否为子文件夹，将所有非子文件夹加入答案。

代码：

class Solution {
    class Trie {
        String s;
        boolean isEnd = false;
        Map<String, Trie> stries = new HashMap<>();
        Trie (String _s) {
            s = _s;
        }
    }
    void add(String f) {
        String[] ss = f.split("/");
        Trie p = root;
        for (int i = 1; i < ss.length; i++) {
            String s = ss[i];
            if (!p.stries.containsKey(s)) p.stries.put(s, new Trie(s));
            p = p.stries.get(s);
        }
        p.isEnd = true;
    }
    boolean isSubFolder(String f) {
        String[] ss = f.split("/");
        Trie p = root;
        for (int i = 1; i < ss.length - 1; i++) {
            String s = ss[i];
            if (p.stries.get(s).isEnd) return true;
            p = p.stries.get(s);
        }
        return false;
    }
    Trie root = new Trie("");
    public List<String> removeSubfolders(String[] folder) {
        for (String f : folder) add(f);
        List<String> ans = new ArrayList<>();
        for (String f : folder) {
            if (!isSubFolder(f)) ans.add(f);
        }
        return ans;
    }
}