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离职华为
今天在牛客网看到一篇帖子，名为《华为续签了，但我准备离职了》。
讲得挺真诚，可能也是一类毕业进华为的同学的心声。
贴主提到，当年自己还是应届毕业的时候，手握多个 offer，最终选的华为，当时觉得学点新技术，对未来的成长肯定有帮助。
但进入"围城"后才发现，华为的技术是分部门的，有些部门压根不需要技术，仅仅是需要工具人，日常工作也都是不断的重复，令人麻木。
现在回想自己当时选择华为的原因，觉得自己浪费了宝贵的几年时光，简历上只能写"对齐拉通了 XX 工作，向领导做了 XX 汇报。"
尽管有这么多的不好，但做出"从华为离职"这一决定，仍然需要很大勇气，毕竟现在经济环境这么差，离职意味着放弃了那稍微好一点的工资，但为了能缓解积攒的焦虑，以及有更多的时间陪伴家人，俨然决定重新出发，勇敢的人先享受世界。
其实不只是华为，很多中小厂也都存在「累得麻木、内卷严重 以及 发展焦虑」问题，只不过华为相比于它们，更舍得给钱，于是也有越来越多的墙内人产生“先在华为继续做，攒够钱了，直接退休”的想法。
...
回归主题。
来一道和「华为 OD」相关的算法题。
题目描述
平台：LeetCode
题号：1503
有一块木板，长度为 n 个单位。
一些蚂蚁在木板上移动，每只蚂蚁都以每秒一个单位的速度移动。
其中，一部分蚂蚁向左移动，其他蚂蚁向右移动。
当两只向不同方向移动的蚂蚁在某个点相遇时，它们会同时改变移动方向并继续移动。
假设更改方向不会花费任何额外时间。
而当蚂蚁在某一时刻 t 到达木板的一端时，它立即从木板上掉下来。
给你一个整数 n 和两个整数数组 left 以及 right。两个数组分别标识向左或者向右移动的蚂蚁在 t = 0 时的位置。
请你返回最后一只蚂蚁从木板上掉下来的时刻。
示例 1：
输入：n = 4, left = [4,3], right = [0,1]
输出：4
解释：如上图所示：
-下标 0 处的蚂蚁命名为 A 并向右移动。
-下标 1 处的蚂蚁命名为 B 并向右移动。
-下标 3 处的蚂蚁命名为 C 并向左移动。
-下标 4 处的蚂蚁命名为 D 并向左移动。
请注意，蚂蚁在木板上的最后时刻是 t = 4 秒，之后蚂蚁立即从木板上掉下来。（也就是说在 t = 4.0000000001 时，木板上没有蚂蚁）。
示例 2：
输入：n = 7, left = [], right = [0,1,2,3,4,5,6,7]
输出：7
解释：所有蚂蚁都向右移动，下标为 0 的蚂蚁需要 7 秒才能从木板上掉落。
示例 3：
输入：n = 7, left = [0,1,2,3,4,5,6,7], right = []
输出：7
解释：所有蚂蚁都向左移动，下标为 7 的蚂蚁需要 7 秒才能从木板上掉落。
提示：
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left和right中的所有值都是唯一的，并且每个值 只能出现在二者之一 中。
模拟
当一只蚂蚁起始位置为 x，方向往左，且往左移动过程不受其他影响时，其到达左边界所需时间为 x；若方向往右，且往右移动过程不受其他影响时，其到达右边界所需时间为 n - x。
蚂蚁之间的相互影响实际上并不会影响它们到达木板边缘的时间。
「两只相遇的蚂蚁只是简单地交换了彼此的移动方向，并没有影响到它们的移动步数，即两只蚂蚁相遇可视为身份互换。」
因此，我们只需要分别计算每只蚂蚁单独掉落到木板边缘所需的时间，然后取最大值即可得到所有蚂蚁掉落的最后时刻。
Java 代码：
class Solution {
public int getLastMoment(int n, int[] left, int[] right) {
int ans = 0;
for (int x : left) ans = Math.max(ans, x);
for (int x : right) ans = Math.max(ans, n - x);
return ans;
}
}
C++ 代码：
class Solution {
public:
int getLastMoment(int n, vector<int>& left, vector<int>& right) {
int ans = 0;
for (int x : left) ans = max(ans, x);
for (int x : right) ans = max(ans, n - x);
return ans;
}
};
Python 代码：
class Solution:
def getLastMoment(self, n: int, left: List[int], right: List[int]) -> int:
return max(left + [n - x for x in right])
TypeScript 代码：
function getLastMoment(n: number, left: number[], right: number[]): number {
let ans = 0;
for (const x of left) ans = Math.max(ans, x);
for (const x of right) ans = Math.max(ans, n - x);
return ans;
};
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时间复杂度： -
空间复杂度：
最后
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