TCL华星内推,TCL华星内推码

1️⃣入职:

1. 我base深圳,入职报到在HRSSC处领取了工牌,入职当天会有(大约半个钟)简单的入职培训,大概了解一下公司规则以及加入OA之类的

2.去IT部门领电脑(mentor特别好,专门下楼接我陪我一起去领电脑)

3.行政小姐姐帮忙安排工位,还会贴心在工位上准备一包纸巾、一个笔记本、便利贴、一支笔(还有欢迎入职小卡片,真的很温暖!)

4.阅读新员工入职指引文档,开通各类权限

5.mentor沟通组织架构以及后续的todo,很细心负责的带教!

2️⃣关于整体福利:

常规的办公用品和平时感冒发烧用到的药都是🈶的,可以到自助柜领取

茶水间🈶免费茶包和咖啡机、制冰机

3️⃣ 出行

公司在深圳南山西丽附近~

有免费的员工班车直达到办公楼下,多个地铁站都设有站点,西丽地铁站、洪浪北地铁站、兴东地铁站、留仙洞地铁站、车公庙地铁站、桃园地铁站等(超方便的)

4️⃣部门福利

每天都有快乐下午茶(吃货狂喜)

5️⃣环境

1.工位大,中午可以在工位上放折叠床睡午觉

2.公司环境真的超赞的,园区绿化做的非常好,整个园区很大,花园式办公环境哈哈哈

写在后面的话:这是我第一次进规模比较大的公司,原本以为每天都要带工牌,但是TCL不强制员工每天带工牌,大门口和各个楼层都有人脸识别,完全不用戴工牌,真的很舒适便利

TCL华星2026届春招3.4启动啦

【需求】本硕博理工科专业全面覆盖

【热招岗位】技术、管理、产品、销售、职能涵盖5大类20余个岗位

【招聘城市】武汉、深圳、广州、苏州、惠州

【投递链接】

https://actyco.wintalent.cn/actyco/home/receiver/poster/redirect?id=2ce781e29c0f0651019cb76b12623cc2

【内推码】prgzlh(内推简历优先筛选,加速流程推进)大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我私你们面经~~

引流:字节跳动,海康威视,深信服,腾讯,阿里巴巴,拼多多,滴滴,京东,小米,大疆,美团,好未来,小红书,华为,简历,offer,面试,面经,三方,国企,央企,秋招,应届生,求职,比亚迪,建设银行,工商银行,百度,中兴,邮储、中行、建行、工行、建行、光大、招商银行、科大讯飞、蔚来、新华三、京东方、容知日新、长鑫存储、阳光电源、中国移动、中国电信、中国联通,中兴,虾皮,网易,腾讯音乐,京东,虎牙,b站,bigo,思科,亚马逊,荣耀,小米,联想,tplink,第四范式,米哈游,携程,旷视,美的,索尼,OPPO,满帮,momenta,欢聚,shein,用友,哈啰,vivo,完美世界,地平线,爱奇艺,汇顶,得物,深睿医疗,全志科技,禾赛,唯品会,度小满,蔚来

#牛友职场人脉来了#
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气笑了,写了半个小时感觉没GPT讲的好,喂给GPT帮我重写了一下,但是有些缩写没说明LCS = Longest Common Subsequence,最长公共子序列LIS = Longest Increasing Subsequence,最长上升子序列BIT = Binary Indexed Tree,树状数组suf[i] = suffix 的缩写,这里表示“从 i 开始的最优长度”给你两个长度为 2e5 的排列 p 和 q,求它们的最长公共子序列中字典序最大的一个。例如:104 7 8 9 5 10 2 1 3 63 2 6 10 8 9 1 4 5 7ans: 8 9 5补了半天,也是补出来了。整体思路其实分两步:第一步,先把 LCS 转化成 LIS。因为 p 和 q 都是排列,所以每个数在 q 中出现的位置唯一。把 p 中每个数替换成它在 q 里的下标,原问题就转化成了求最长上升子序列。第二步,为了方便构造字典序最大的答案,记录每个位置的 suf[i]。suf[i] 的意思是:如果当前选了第 i 个位置,并且把它作为这一段的开头,那么从这里开始最多还能选出多长的合法序列。注意,这个长度是包含当前位置自己的。然后贪心构造答案。从最大的 suf 开始往下做,每次都在当前这一层里选能选到的最大值。这里“能选到”不只是原排列里位置要在后面,还要求它映射到 q 里的位置也在后面。这两个条件都满足,才能保证它仍然是公共子序列。时间复杂度分析:映射下标 O(n)。算 suf[i],本质上还是 LIS 的 DP,可以用二分 / 树状数组 BIT 加速到 O(nlogn)。构造时,把 suf 相同的位置放到同一个桶里,同时记录它们的原值和原下标。每个桶内按值从大到小排序,然后从大到小枚举 suf,顺着扫一遍找第一个合法位置即可。这样排序总复杂度是 O(nlogn),最后构造整体扫一遍是 O(n)。所以总复杂度是 O(nlogn),2e5 可以通过。下面说一下为什么能转成 LIS。最长公共子序列这题,如果两个序列都是排列,那么把其中一个排列里的元素,替换成它在另一个排列中的下标,就可以转成 LIS。核心原因是:“值相同且顺序一致”等价于“映射后的下标严格递增”。这一步成立的关键条件就是:排列里的每个数只出现一次。比如在 p 中选出一个公共子序列:p[i], p[j], p[k]如果它在 q 中也按同样顺序出现,那么它们在 q 里的位置一定满足:pos[p[i]] < pos[p[j]] < pos[p[k]]所以公共子序列就对应着一个上升子序列,LCS 也就变成了 LIS。最后说一下 BIT 为什么能算 suf。这个本质上还是 LIS 的 DP。如果从右往左扫,设 suf[i] 表示以 i 位置开头时最多能选多少个,那么转移就是:suf[i] = 1 + max(suf[j]),其中 j > i 且 p[j] > p[i]也就是:要从右边、并且值比当前大的位置里,找一个最优的接在后面。这个可以用 BIT 维护前缀 max 来加速。因为 BIT 的结构天然适合维护前缀信息,后面的块会汇总前面的信息,而前面的不会被后面的影响。只要维护的是 max 这种可合并的信息,就能像维护前缀和一样维护前缀最大值。而这里值域又正好是 1..n 的排列,所以非常适合直接用 BIT 做到 O(nlogn)。
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