宇宙厂加大"绩效激励"区分度，躺平大锅饭时代过去了

宇宙厂

过去一年，宇宙厂对于「绩效激励」这一方向的调整，基本上都是按照 「加大区分度」 来进行。

前几年，即使是表现很差的员工，都能拿到 1~2 个月的年终奖，但从去年年底（或者说今年年初）开始，"躺平大锅饭"几乎没有了。

表现差的会直接没有奖金（甚至连续得到不好的绩效，还会有被开风险），表现好的员工，奖金则会进一步的得到提升。

这听起来十分合理，但会很大程度增加整个公司的"内卷"程度。

以往可能一个按部就班的员工，能顺利拿到及格线的绩效评分，但现在可能按部就班就会落入被淘汰的边缘。

这样的规则，会要求每个人都有额外的贡献价值，不进则退。

而在近期，宇宙厂通过全员邮件宣布： 将再进一步提升激励月数的上限，并在两个月后的 2024 年全年绩效评估中启用。

同时，低于 10 股的绩效激励期权（按最新回购价一股 180.7 美元折算，约 1.3W 人民币），会直接以现金形式一次性发放，而超过 10 股的绩效激励期权，则需要按月均速归属（每月 10 股）。

结合从 24 年开始的期权加速归属规则，基本上绝大多数员工，可以在半年内拿完所有的年终奖，最长也不会超过两年。

更加详细的归属规则如下：

• 如果股数小于等于30股，授予日全部一次性归属;
• 如果股数大于30股、小于240股，授予日一次性归属30股，随后每月归属10股，直到所有绩效期权归属完（如果剩余可归属总股数不足10股，则在下个归属日一次性进行归属）
• 如果股数大于等于240股，按月匀速归属，2年完成归属（每月归属股数=总授予期权股数÷24，股数向下取整，余数部分在第24个月合并归属）

这两年，好像不少大厂都玩上了「内卷化」的规则，包括 JD 的，将年终奖提高到动辄 20 个月的水平，看着是给员工提高福利，但实际上是大大增加员工存活的难度。

对此，你怎么看？你见识过什么「加速内卷」的规则？欢迎评论区分享。

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回归主线。

来一道和「字节跳动」相关的算法题。

题目描述

平台：LeetCode

题号：137

给你一个整数数组 nums ，除某个元素仅出现一次外，其余每个元素都恰出现三次。

请你找出并返回那个只出现了一次的元素。

示例 1：

输入：nums = [2,2,3,2]

输出：3

示例 2：

输入：nums = [0,1,0,1,0,1,99]

输出：99

提示：

• nums 中，除某个元素仅出现 一次 外，其余每个元素都恰出现 三次

进阶：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？

哈希表

一个朴素的做法是使用「哈希表」进行计数，然后将计数为 的数字进行输出。

哈希表以「数值 : 数值出现次数」形式进行存储。

Java 代码：

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map map = new HashMap<>();
        for (int x : nums) map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
        for (int x : map.keySet()) {
            if (map.get(x) == 1) return x;
        }
        return -1;
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    int




    
 singleNumber(vector<int>& nums) {
        unordered_map<int, int> map;
        for (int x : nums) map[x]++;
        for (const auto& x : map) {
            if (x.second == 1) return x.first;
        }
        return -1;
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
        num_map = defaultdict(int)
        for x in nums:
            num_map[x] += 1
        for x in num_map:
            if num_map[x] == 1:
                return x
        return -1

TypeScript 代码：

function singleNumber(nums: number[]): number {
    const numMap: { [key: number]: number } = {};
    for (const x of nums) numMap[x] = (numMap[x] || 0) + 1;
    for (const x in numMap) {
        if (numMap[parseInt(x)] === 1) return parseInt(x);
    }
    return -1;
};

• 时间复杂度：
• 空间复杂度：

位数统计

哈希表解法的空间复杂度是 的，而题目的【进阶】部分提到应当使用常数空间来做。

其中一个比较容易想到的做法，是利用 int 类型固定为 位。

使用一个长度为 的数组