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刚看到个贴子，说有人外包离职后，把营销系统的核心代码连同全年营收数据一股脑扔上 GitHub，项目组人都散了，现在基本找不到人。嗯……这事吧，真是看得我脑瓜子嗡嗡的。
网友们的回帖我也瞄了几眼，有骂公司的，有说外包心态崩了的。但我觉得关键在于——信息安全不是闹着玩的，无论是谁，带情绪搞这事，最终伤到的往往是整家公司甚至一整链条的员工。
外包流动性高、强度大，这确实是行业通病，但再怎么压榨、再怎么不满，也不能升级成“同归于尽式”的报复
换个角度看，这事也提醒企业别总把核心系统全塞给外包，人散场就成了“无人接盘工程”，这种风险迟早要爆。
不过话说回来，事情已经出了，追责归追责，该补洞也得赶紧补。
希望行业能多点理性，少点火药味，安全这根弦大家都得绷紧。
面试题：可怜的小猪
这个题我当时第一次看到名字还以为是啥童话故事，结果一看…典型的数学+算法脑筋急转弯。咱慢慢聊，不整那些特别学术的说法。
大概剧情是这样： 有好多桶水，其中一桶有毒，小猪喝了毒水会在 minutesToDie 分钟内死掉。你总共只有 minutesToTest 分钟可以做实验，看能喂几轮。问题是：最少需要几只小猪，才能一定找出哪一桶是毒的？
LeetCode 里函数长这样：
public int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest)
参数就是桶数、死亡时间、总测试时间，返回最少需要的小猪数量。
你就先想最简单的：
- 如果只能做一轮实验（比如 15 分钟死一次，你只有 15 分钟），那小猪只能表现出两种状态： 要么活着，要么死了。 一只猪就是 2 种状态，两只猪就是 2×2=4 种状态，三只就是 2×2×2=8 种…
这时候你其实是在用 二进制 给每一桶水贴标签： 某只猪喝这桶就记为 1，不喝就是 0，最后看哪几只猪死了，就能反推是哪一桶。
那如果能测多轮呢？比如 15 分钟死掉，你有 60 分钟，那就可以测 4 轮：第 0、15、30、45 分钟喝。 一只猪的状态就不再是只有“活/死”两种了，而是：
也就是 rounds + 1 种状态。 其中 rounds = minutesToTest / minutesToDie，能测多少轮就是多少。
所以总结一句话（这个很关键）：
一只猪最多能区分的桶数 = rounds + 1p 只猪最多能区分的桶数 =
(rounds + 1)^p
我们要做的，就是找一个最小的 p，让 (rounds + 1)^p >= buckets。
比如：
那 rounds = 60 / 15 = 4，一只猪有 4 + 1 = 5 种状态。 我们算一下：
到了 5 只猪，3125 ≥ 1000，就够了，所以答案是 5。
这里你可以把每只猪看成一个“位”，只是这个位不是二进制，而是 五进制，每桶水都有一个“编码”，猪在第几轮死就等于告诉你这一位是多少。
用对数也能算（p = ceil(log(buckets) / log(rounds+1))），不过考虑到精度问题，我更喜欢用循环一点点乘上去，既好理解又不容易出错。
直接上代码：
public class Solution {
public int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest) {
// 能测多少轮
int rounds = minutesToTest / minutesToDie;
// 一只猪有多少种状态：第几轮死或者不死
int states = rounds + 1;
int pigs = 0;
long capacity = 1; // 当前这些猪最多能区分多少桶
// 不断增加小猪数量，直到能覆盖所有桶
while (capacity < buckets) {
pigs++;
capacity *= states;
}
return pigs;
}
}
简单解释下这段：
states = rounds + 1，一只猪的状态数；capacity 表示当前这几只猪理论上能搞定多少桶，一开始 1（啥都没有也算一种…），每多一只猪，就乘一次 states；- 当
capacity >= buckets 的时候，就说明这些猪足够把所有桶区分开了。
这个题表面上是“可怜的小猪”，实际上是在考：能不能把“多轮实验”联想到“每只猪是一个多进制位”，然后用 (rounds+1)^p >= buckets 这个关系，算出最小的 p。
代码反而是最轻松的那一部分，想明白这个模型，基本就拿下了。
