排队等裁员
别的公司裁员，大多数员工都提心吊胆，最近有家公司裁员，出现了员工排队抢名额的局面。
这家公司是「东风本田」。
近期行业内部传出消息，指出东风本田将面临战略调整，计划实施一次规模较大的裁员行动，预计受影响员工数量为 2000 人。
赔偿方案 N+2+1。
其中 N 代表员工在职年数，每一年对应一个月的工资作为补偿，且年数不设上限；"+2"部分是对每位被裁员工额外发放两个月工资的奖励，其计算基准为员工在过去一年（2023 年 8 月至 2024 年 7 月）的税前月平均工资；"+1"则是其他福利待遇。
面对裁员的消息，员工们并未表现出普遍的哀伤或抗议，相反，他们以一种颇为积极的姿态参与，甚至出现了排队"争取"裁员名额的现象，更有甚者，还举办了特别的欢送仪式 🤣🤣
离离原上谱，经过这两年发现，要知道一家公司好不好，除了每年年底在网上云分享他们的年终奖以外，还可以通过裁员赔偿来得知。
又是一起恶意赔偿事件，对此，你怎么看？
...
回归主题。
来一道和「秋招」相关的算法原题。
题目描述
平台：LeetCode
题号：153
已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。
例如，原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到：
-
若旋转 4次，则可以得到[4,5,6,7,0,1,2] -
若旋转 7次，则可以得到[0,1,2,4,5,6,7]
注意，数组 旋转一次 的结果为数组 。
给你一个元素值 互不相同 的数组 nums，它原来是一个升序排列的数组，并按上述情形进行了多次旋转。
请你找出并返回数组中的最小元素。
示例 1：
输入：nums = [3,4,5,1,2]
输出：1
解释：原数组为 [1,2,3,4,5] ，旋转 3 次得到输入数组。
示例 2：
输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2]
输出：0
解释：原数组为 [0,1,2,4,5,6,7] ，旋转 4 次得到输入数组。
示例 3：
输入：nums = [11,13,15,17]
输出：11
解释：原数组为 [11,13,15,17] ，旋转 4 次得到输入数组。
提示：
-
-
-
-
nums中的所有整数互不相同 -
nums原来是一个升序排序的数组，并进行了1至n次旋转
二分查找
今天这道题和 81. 搜索旋转排序数组 II 相比，有了限制条件「所有整数互不相同」。
因此我们不需要进行「恢复二段性」的预处理，是可以做到严格 的复杂度。
我们仍然从「二分」的本质「二段性」进行出发分析：
经过旋转的数组，显然前半段满足 >= nums[0]，而后半段不满足 >= nums[0]。我们可以以此作为依据，通过「二分」找到旋转点。然后通过旋转点找到全局最小值即可。
Java 代码：
class Solution {
public int findMin(int[] nums) {
int n = nums.length;
int l = 0, r = n - 1;
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (nums[mid] >= nums[0]) l = mid;
else r = mid - 1;
}
return r + 1 < n ? nums[r + 1] : nums[0];
}
}
C++ 代码：
class Solution {
public:
int findMin(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
int l = 0, r = n - 1;
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (nums[mid] >= nums[0]) l = mid;
else r = mid - 1;
}
return r + 1 < n ? nums[r + 1] : nums[0];
}
};
Python 代码：
class Solution:
def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
l, r = 0, n - 1
while l < r:
mid = l + r + 1 >> 1
if nums[mid] >= nums[0]: l = mid
else: r = mid - 1
return nums[r + 1] if r + 1 < n else nums[0]
TypeScript 代码：
function findMin(nums: number[]): number {
const n: number = nums.length;
let l: number = 0, r: number = n - 1;
while (l < r) {
const mid: number = l + r + 1 >> 1;
if (nums[mid] >= nums[0]) l = mid;
else r = mid - 1;
}
return r + 1 < n ? nums[r + 1] : nums[0];
};
-
时间复杂度： -
空间复杂度：
最后
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