鹅厂员工的“神之一手”代码都长什么样？

话题背景

某天你敲下一段代码，堪称“神之一手”：也许是一行把复杂度打穿的重构，也许是半夜排查后的关键Bug修复……多年以后，还让你回味无穷。

所以，你还记得当初的代码片段吗？那段代码解决了什么问题？现在，是时候让这些 “神之一手” 的代码片段重见天日了！

以下为6位鹅厂同事们的“神之一手”代码分享，欢迎大家在评论区也畅所欲言（文末有礼）

鹅厂工程师的代码分享

01

coty-后台开发

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)


 # 使用示例
data = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_data = quicksort(data)

2020年，从JAVA语言转Python，需要用Pythonic方式实现经典算法，传统快排需要处理指针、交换、分区等复杂逻辑，代码冗长，利用Python列表推导式和递归，将快排浓缩到5行核心代码

这是我彻底爱上Python的开始。同样的快速排序，C语言要写30多行指针操作，Python只需5行就能表达'分而治之'的精髓。简洁不是简陋，而是对问题本质的直击。

每次code review看到新人写几十行的排序时，我就会分享这段代码——编程的美，在于用最少的代码说最清楚的逻辑。

02

chuan-应用研究

记得当时有一个算法比赛，题目是写一段“打印出代码本身”的代码，第一名的代码如下：

03

zeng-应用研究

class Solution {
public:
    void reversePrint(ImmutableListNode* head) {
        if (!head) return;
        // 1. 计算链表长度
        int n = 0;
        auto curr = head;
        while (curr) {
            n++;
            curr = curr->getNext();
        }
        // 2. 关键：块大小取√n
        int blockSize = max(1, (int)sqrt(n));
        // 3. 存储每个块的起始节点 —— O(√n)空间
        vector 

 blocks; 

        curr = head;
        while (curr) {
            blocks.push_back(curr);
            for (int i = 0; i < blockSize && curr; i++) {
                curr = curr->getNext();
            }
        }
        // 4. 从后往前，逐块逆序打印
        for (int i = blocks.size() - 1; i >= 0; i--) {
            printBlock(blocks[i], blockSize);
        }
    }
private:
    // 递归打印一个块（逆序）—— O(√n)栈深度
    void printBlock(ImmutableListNode* node, int size) {
        if (!node || size == 0) return;
        printBlock(node->getNext(), size - 1);
        node->printValue();
    }
};

⏰写作时间：2023年某个深夜，刷LeetCode遇到这道题时的灵光一现

解决的问题：

LeetCode 1265: 逆序打印不可变链表

这道题看似简单：给定一个不能修改的单向链表，要求逆序打印。

大家都知道：

• 用栈/递归？空间O(n) —— 太暴力

• 反转链表？违反"不可变"约束 —— 不符合题意

当时我在想：能不能找到一个介于O(1)和O(n)之间的最优解？

经过一番推导，我证明了：O(√n) 是理论下界！并给出了实现方案。

这个题解后来成为了该题中文区最高赞回答

04

grey-后台开发

# 2021年底，紧急修复线上订单状态同步漏洞
def should_process_order(order):
    """
    神之一手：一行代码修复分布式并发导致的订单重复处理
    核心：利用Redis的原子操作实现分布式互斥锁
    """
    key = f"order_process_lock:{order.id}"
    # 关键：SETNX + EXPIRE 的原子性操作
    return redis_client.set(key, 1, nx=True, ex=30)

⏰写作时间：2021年12月，在一次大促活动中反馈出现重复支付问题

解决的问题：

问题背景：订单处理服务是分布式部署的，同一个订单可能被多个Pod同时拉取并处理，导致一个订单被重复发货、重复通知用户。之前试图用数据库行锁、消息队列去重等方案，都因复杂度高而未能快速上线。

这行代码的妙处：

原子性：SETNX（SET if Not eXists）是原子操作，天然支持分布式互斥。

自动释放：设置30秒过期时间，即使进程崩溃锁也会自动释放，避免死锁。

极简：无需引入复杂的分布式锁框架，利用现有Redis资源，5分钟部署上线。效果：修复后重复处理率降为0。后续所有需要分布式互斥的场景都沿用此模式。

05

jack-产品策划

// 原始问题代码：回调中直接引用了外部大对象session
go func() { callback(data, session) }() // 内存泄漏根源！


 // 神之一手：显式传递最小必要数据（仅ID），闭包不再持有session
go func(sessionID string) {
session := getSession(sessionID) // 按需懒加载
callback(data, session)
}(session.ID) // 只传ID！

⏰写作时间：2022年冬日的一天

解决的问题：

问题描述：一个高并发服务突然CPU飙升，内存占用持续增长，但日志和监控毫无异常。排查三天后，发现是某个第三方库的回调函数中，闭包意外持有了大对象（用户会话数据），导致GC无法回收

【解决效果】：内存曲线瞬间平稳，CPU负载下降70%

当时盯着pprof内存快照突然顿悟的瞬间，像侦探发现了关键线索。现在想来，“过早优化是万恶之源，但忽略关键对象的生命周期就是灾难”。这行代码教会我——防御性编程的本质，是对资源生命周期的敬畏

06

shu-后台开发

final Robot robot = new Robot();
Frame frame = new Frame();    
frame.addMouseListener(new MouseAdapter() {
    public void mouseClicked(MouseEvent e) {
        Point mousePos = MouseInfo.getPointerInfo().getLocation();
        int centerX = mousePos.x;
        int centerY = mousePos.y;
        Dimension screenSize = Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize();
        int x = Math.max(0, centerX - 50);
        int y = Math.max(0, centerY - 50);
        int width = Math.min(100, screenSize.width - x);
        int height = Math.min(100, screenSize.height - y);
        Rectangle area = new Rectangle(x, y, width, height);
        BufferedImage screenshot = robot.createScreenCapture(area);
        try {
            String fileName = counter + ".png";
            ImageIO.write(screenshot, "png", new File(fileName));
            counter++;
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }
});
frame.setSize(100, 100);
frame.setVisible(true);

⏰写作时间：问题背景十年前做过一个保密项目，当时进去不能带手机，能用的只有一台不能上网的电脑。要在遥感影像上截取大量训练数据样本，每个目标截图尺寸大小必须严格一致。在我接手之前，其他人只能使用系统自带的截图工具，每次截图必须精确到像素点去拖动框选，眼睛都看成斗鸡眼了，苦不堪言。

解决方法：电脑里几乎没有什么能直接用的东西，于是我翻找系统的目录，发现有一个老旧的jdk。于是我拿记事本用java写了一个截图工具，再用命令行打成jar包去执行。用它只要点一下鼠标就会捕捉屏幕截图，然后根据鼠标位置计算框选范围，自动完成一次截取并保存，使训练样本的生产速度有了数量级的提升，后来项目也得以顺利完成。

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