最高 50 倍月薪，京东发放超额年终奖（含算法原题）

京东大动作

据报道，京东物流将计划在 2024 年上半年招聘约 2 万人。

本次京东物流开启的"万人招聘计划"将聚焦供应链、运营、管理、销售等方向。

过万的 HC 不仅仅包含一线操作员等岗位，更是包括管理储备人才和管理者，旨在全面提高京东物流人才专业力。

先不说京东这一举"明牌抢人"行为可能会导致现有的「顺丰 - 菜鸟 - 京东」三足鼎立局面发生改变。

光是消息曝光对企业形象的影响，京东就占了大便宜。

社会太需要这样的消息了。

降本增效听多了，大家普遍信心不足，不管是否与自己直接相关，这年头只要听到任何关于和行业复苏沾边的好消息，多少都会感到暖心。

因此广大吃瓜群众一定程度都会对京东物流的高调招聘（抢人）行为持正面态度。

而京东物流逆势扩张的背后，是京东零售 2023 年的多点开花。

就在前天，京东在内网公布了《京东零售Boss单元年终奖发放公告》：

京东强调按贡献分配，上不封顶。

2023 年奖金相比于 2022 增长 72%，涨幅超 58%。

有 16 个 Boss 单元获得了超 20 倍月薪的奖金总额，最高的 Boss 单元获得了超 50 倍月薪的奖金总额。

内部信还提到，要大家共同打赢组织变革之战，向"35711"梦想冲锋。

所谓的"35711"，是京东成立二十周年之际，由新任 CEO 许冉首发全员信，所提出的新目标：

• 3 家收入过万亿人民币、净利润过 700 亿人民币的公司
• 5 家进入世界五百强的公司
• 7 家从零做起市值不低于 1000 亿人民币的上市公司
• 缴纳 1000 亿人民币税收
• 提供超过 100 万就业岗位

比 "35711" 本意格局更大的是：集团承诺将投入 3 万亿给一线员工发薪。

现在看起来，至少 2023 年京东做到了万里长征中的前一百步，期待京东能够在后 PDD 时代继续走出具有自己特色的电商道路。

...

回归主线。

做一道和「京东」相关的简单算法题。

题目描述

平台：LeetCode

题号：1260

给你一个 m 行 n 列的二维网格 grid 和一个整数 k。

你需要将 grid 迁移 k 次。

每次「迁移」操作将会引发下述活动：

• 位于 grid[i][j] 的元素将会移动到 grid[i][j + 1]
• 位于 grid[i][n - 1] 的元素将会移动到 grid[i + 1][0]
• 位于 grid[m - 1][n - 1] 的元素将会移动到 grid[0][0]
• 请你返回 k 次迁移操作后最终得到的 二维网格

示例 1：

输入：grid = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], k = 1

输出：[[9,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]

示例 2：

输入：grid = [[3,8,1,9],[19,7,2,5],[4,6,11,10],[12,0,21,13]], k = 4

输出：[[12,0,21,13],[3,8,1,9],[19,7,2,5],[4,6,11,10]]

示例 3：

输入：grid = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], k = 9

输出：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

提示：

• m== grid.lengthm == grid.lengthm== grid.length
• n== grid[i].lengthn == grid[i].lengthn== grid[i].length
• 1<=m<=501 <= m <= 501<=m<=50
• 1<=n<=501 <= n <= 501<=n<=50
• −1000<=grid[i][j]<=1000-1000 <= grid[i][j] <= 1000−1000<=grid[i][j]<=1000
• 0<=k<=1000 <= k <= 1000<=k<=100

模拟

为了方便，我们令 grid 为 g，令 n 和 m 分别为 g 的行数和列数。

由于迁移过程存在明显规律性，因此我们可以直接 O(1)O(1)O(1) 算得每一列最终所在的列下标 tcol = (i + k) % m（其中 i 为原本的列下标），同时 O(1)O(1)O(1) 算得当前列的首行元素在新列中的行下标 trow = ((i + k) / m) % n，之后就是简单的遍历赋值操作。

Java 代码：

class Solution {
    public List<List<Integer>> shiftGrid(int[][] g, int k) {
        int n = g.length, m = g[0].length;
        int[][] mat = new int[n][m];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int tcol = (i + k) % m, trow = ((i + k) / m) % n, idx = 0;
            while (idx != n) {
                mat[trow++][tcol] = g[idx++][i];
                if (trow == n) trow = 0;
            }
        }
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            List<Integer> alist = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < m; j++) alist.add(mat[i][j]);
            ans.add(alist);
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> shiftGrid(vector<vector<int>>& g, int k) {
        int n = g.size(), m = g[0].size();
        vector<vector<int>> mat(n, vector<int>(m));
        for(int i = 0; i < m; ++i) {
            int tcol = (i + k) % m, trow = ((i + k) / m) % n, idx = 0;
            while(idx != n) {
                mat[trow++][tcol] = g[idx++][i];
                if(trow == n) trow = 0;
            }
        }
        return mat;
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def shiftGrid(self, g: List[List[int]], k: int) -> List[List[int]]:
        n, m = len(g), len(g[0])
        mat = [[0]*m for _ in range(n)]
        for i in range(m):
            tcol = (i + k) % m
            trow = ((i + k) // m) % n
            idx = 0
            while idx != n:
                mat[trow][tcol] = g[idx][i]
                trow, idx = (trow + 1) % n, idx + 1
        return mat

TypeScript 代码：

function shiftGrid(g: number[][], k: number): number[][] {
    const n = g.length, m = g[0].length
    const ans: number[][] = new Array<Array<number>>()
    for (let i = 0; i < n; i++) ans[i] = new Array<number>(m).fill(0)
    for (let i = 0; i < m; i++) {
        let tcol = (i + k) % m, trow = Math.floor(((i + k) / m)) % n, idx = 0
        while (idx != n) {
            ans[trow++][tcol] = g[idx++][i]
            if (trow == n) trow = 0
        }
    }
    return ans
};

• 时间复杂度：O(n×m)O(n \times m)O(n×m)
• 空间复杂度：O(n×m)O(n \times m)O(n×m)

我是宫水三叶，每天都会分享算法知识，并和大家聊聊近期的所见所闻。

欢迎关注，明天见。

更多更全更热门的「笔试/面试」相关资料可访问排版精美的 合集新基地 🎉🎉