DeepSeek正在招聘的薪资和岗位

最近，DeepSeek的薪资曝光引发了一阵不小的行业震动。

DeepSeek-R1不仅颠覆了传统的AI发展路径，利用GRPO算法突破了强化学习的瓶颈，还相较于OpenAI的O1，具备了更高的性价比。这对整个行业来说，简直是一次颠覆。

说到公司本身，DeepSeek的招聘信息更是引人注目。

他们在北京和杭州有多个岗位开放，包括UI、客户端、全栈、算法和架构等，薪资待遇也相当有竞争力，普遍是14薪。

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比如，深度学习研究员（AGI方向）年薪50-80K，核心系统研发工程师40-70K，实习生的待遇也非常优厚，竟然能拿到500-1000元/天。

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不过，挑战也不小。你需要扎实的深度学习基础、强大的编程能力（Python、C++、PyTorch），还有一定的分布式系统开发经验。顶级会议的论文要求也让这些岗位更具挑战性。

DeepSeek的招聘信息不仅吸引了大量AI领域的人才，也让我们这些程序员看到了AI未来的巨大潜力。咱就是说，你心动了吗？【备注:文末可领最新资料】。

算法题：平方数组的数目

聊一个有点挑战性的算法题——平方数组的数目。听名字可能有点复杂，但其实把它拆开来看，应该还算是能挺顺利解决的问题。好吧，不再卖关子，先看看题目。

假设你给我一个数组，然后我需要找出数组中有多少对数，它们的乘积是一个完全平方数。简单来说，就是找到数组中哪些数相乘后能得到一个整数平方（比如1，4，9，16，25，等等）。举个例子，假设数组是[4, 6, 9, 10]，我们要找出它们的乘积组合里面，哪些是完全平方数。

那怎么解决这个问题呢？首先，我们得理解什么是“完全平方数”。如果一个数是完全平方数，那么它可以写成某个整数的平方，比如 x * x。这也就是我们要去判断的条件：对于每一对数，它们的乘积是否可以表示为某个整数的平方。

思路

那么，我们该怎么判断一个数是否是完全平方数呢？通常我们可以对该数开方，然后看它是否是整数。比如我们有个数n = 36，开方结果是6，它正好是个整数，所以36是完全平方数。

接下来，真正的问题是：如何快速地检查数组中的所有数对？嗯，我能想到的一个简单直接的方式就是暴力穷举所有的数对，然后逐个判断它们的乘积是不是完全平方数。代码可以长这样：

public class SquareNumberPairs { public static void main(String[] args) { int[] arr = {4, 6, 9, 10}; // 测试用例 System.out.println(countSquarePairs(arr)); // 输出结果 } public static int countSquarePairs(int[] arr) { int count = 0; // 穷举所有数对 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { long product = (long) arr[i] * arr[j]; if (isPerfectSquare(product)) { count++; } } } return count; } // 判断一个数是否为完全平方数 public static boolean isPerfectSquare(long n) { long sqrt = (long) Math.sqrt(n); return sqrt * sqrt == n; } }

这个方法的时间复杂度是O(n^2)，因为我们用了两层循环来检查数组中的每一对数。所以说，数组一大，这个方法就显得比较慢了。不过对于小数据集，这种暴力解法足够用了。

优化

不过，如果你的数组很大，这个方法可能就有点力不从心了。暴力破解虽然直观，但它效率低下，特别是数组长度超过几千甚至几万时，时间复杂度的爆炸性增长会让人头疼。咋办呢？

这里其实有一个巧妙的优化思路，就是把每个数分解成它的质因数，然后根据质因数的幂数来判断乘积是否是完全平方数。因为只有当一个数的所有质因数的幂数都是偶数时，它才是完全平方数。这个思路的核心是“数字的质因数分解”。

例如，36 = 2^2 * 3^2，它是一个完全平方数，因为所有质因数的幂数都是偶数。

你可以通过建立一个“映射”来记录每个数的质因数幂数，判断它们的乘积是否符合平方数的特性。这个优化的细节稍微复杂一些，如果你想深入了解质因数分解和如何用它来优化这类问题，可以再找些相关的资料。

总结

虽然一开始这道题看起来有点复杂，但经过仔细分析，其实我们只需要关注两个关键点：一个是“完全平方数”的判断，另一个就是如何高效地遍历数组中的数对。暴力穷举的方式虽然简单，但在数据量大的时候不太合适。之后可以尝试更高效的算法，例如利用质因数分解来优化。

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