透過刷題變強的方法
更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘
上週發布的刷題無法變強的原因短短幾天就成為了我在方格子上最熱門的文章，既然我們討論到了刷題跟面試的關聯性，不如再深入討論刷題這個行為本身，應該要注重怎樣的關鍵才能夠變強。
什麼是電腦科學
我們身為軟體工程師，平常最常接觸的就是電腦，要讓電腦有效地發揮作用演算法、資料結構這些在學習電腦科學過程中會學到的知識，就是重要的技能。
這也是軟體工程師的素養點出的問題，成為一名軟體工程師已經變得非常容易入門，我自己也是把它當作興趣一樣在看待。然而這樣的狀態就很容易讓我們把「電腦科學」的重要性忘記。
即使知道電腦科學的重要，大多數人也只知道要學「演算法」「資料結構」卻不清楚為何而學，在我的經驗中成大教授 jserv 老師的線上公開課程經常會從硬體到軟體的關聯解釋，內容通常需要有點底子，有興趣可以挑戰看看。
善用科學思考
刷題的時候，我們應該思考的不是「如何回答」而是用科學的方式，根據情境、題目要求進行分析，最後再找出適合的演算法去解決這些問題，同時也可以反思自己是否缺少對某些知識的理解。
我在跟同事解釋演算法的時候經常會用 Ruby 的 Array#bsearch 方法來舉例，這是一個 Ruby 比較少人知道的方法，可以使用 Binary Search（二分搜尋法）演算法來查詢陣列內的資料。
如果對二分搜尋法有概念，會知道在「已排序」的狀況下速度會比正常狀況好很多。雖然會使用到的情況不常見，然而如果你對演算法跟 Ruby 語言都有一定的了解，很可能就可以在某個「效能瓶頸」透過替換 Array#find 為 Array#bsearch 而獲得不錯的效能改善。
下面附上簡單實驗的結果
# frozen_string_literal: truerequire 'benchmark'Point = Struct.new(:x, :y)SAMPLE_DATA = [Point.new(1, 1), Point.new(2, 1), Point.new(2, 2), Point.new(1, 3)].freezeBenchmark.bmbm do |x|x.report(:bsearch) { 1000.times { SAMPLE_DATA.bsearch { |p| p.y == 2 } } }x.report(:find) { 1000.times { SAMPLE_DATA.find { |p| p.y == 2 } } }end
[elct9620] Desktop % ruby bsearch.rbRehearsal -------------------------------------------bsearch 0.000280 0.000009 0.000289 ( 0.000305)find 0.000664 0.000018 0.000682 ( 0.000682)---------------------------------- total: 0.000971secuser system total realbsearch 0.000191 0.000002 0.000193 ( 0.000190)find 0.000481 0.000002 0.000483 ( 0.000482)
可以看到 Array#bsearch 在「已排序」的狀況，表現會比 Array#find 好上不少。
能實際應用才算學會
從我的個人觀點來看，與其看到各種題目都能「馬上解出來」不如思考在真實專案的開發中，我們應該如何實際應用才是更有意義的。
如果沒辦法在工作中實際解決問題，那麼你只是一個「程式競賽選手」而不是一個優秀的專業人員，從刷題的成績、學歷這些角度來看大多是一間公司在無法判斷面試對象實力的「簡單參考」基準，如果你是一名在業界有一定實力跟知名度、同事跟主管都很願意幫你做 Reference Check（查核）的狀況下，真的需要刷題跟學歷嗎？
以我個人的求職經驗，我會提到「學歷」是因為我的興趣在多媒體上，所以我可以跟雇主分享我在程式技術跟遊戲上的看法跟觀點。至於這幾年面試人的經驗，看學歷也只是因為「名校學生在學習比較有技巧」這點，讀書是一種「學習技巧」這類人要教的話通常比較好教（個性是另外一回事）然而你的作品已經呈現了「我有實力」那麼會不會刷題、學歷好不好根本就不是參考的基準。
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軟體工程師逐漸變成一個熱門的職業，當我們進入這個職業之後應該要具備怎樣的技能才會在工作上更加順利呢？這系列的專欄會分享日常工作中的經驗以及一些案例分析，讓我們一起努力成為一位更優秀的軟體工程師吧！
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內容整理自陳致瑋的職場成功學講課現場
你有沒有想過，為什麼有些人總能吸引眾人的注意，讓人不自覺地想跟隨他們？你可能認為這是一種天生的能力，但我告訴你，這其實是一種可以透過刻意練習培養的技能。
共享經濟正在改變我們的生活，特別是對碩博士生這樣繁忙的族群而言，分工帶來的效率提升更是明顯。正如徐瑾在其經濟學課程中所說：
1. 分工讓工人技巧更加專業，體現為人力資本的積累。
2. 減少由一種工作轉到另一種工作的損失，體現為流程的進步。
3. 機器的發明推動技術進步，進一步提升效率。
對於正在攻讀碩博士學位的學生來說，閱讀大量專業書籍和文獻是日常功課。面對同一個研究主題，市面上可能有各種書籍和資料可供參考，但它們的內容差異卻相當大。透過平行比較多本書的內容，不僅能讓我們更深入了解研究主題，還能加快掌握該領域的核心知識。
▋每本書都展現作者的獨特學術視角
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1. 追求數量而忽略質量，捨本逐末：
- 有些同學熱衷於在社群媒體上分享自己一年內讀了多少本書，或者是短時間內讀完了多少書籍，似乎這樣的紀錄能夠證明他們的學習成果。然而，閱讀的真正價值並不在於你讀了多少本書，而在於你從這些書中獲得了什麼樣的啟發和理解。單純追求閱讀數量，往往會導致浮躁的學習態
反省就是重寫自己的演算法吧？
假設我就是人工智慧，或心智的可以被看作爲人工智慧的編輯器，那我的程式碼是什麼樣的？
從懵懂無知到一無所知，從自以為是到自我消逝，心智只是執行它的內容，我也需要不斷優化。
最好的優化就是簡化。
最能創造財富的演算法就是關於如何除錯與減少任何風險。
數學系的訓練，與上面閱讀原始碼的優先順序，本質上是反過來的。在數學的訓練中，是先把函數定義的非常清楚，再進一步去看函數應用在具體的數據上會發生什麼行為，然後就到此為止，不太會再有進一步的討論。但如上面西尾泰和所述，工程師看事情的角度，是先掌握全局，然後再進一步細化每一層的細節。
LeetCode 是一個程式語言版的線上題庫平臺，提供題目描述、程式碼區塊、解題者分享的解法和疑問討論。藉由這篇文章分享我在 LeetCode 上的使用經驗和觀點，包括刷題的重要性、解題心態和練習目標。
題目敘述 Solving Questions With Brainpower
給定一個測驗題陣列，每個欄位都是一個pair，
分別記錄測驗題做完可以得到的分數，和需要的冷卻時間
(也就是會有一段時間不能作答接下來的題目)。
請問在最佳的答題策略下，最多可以獲得多少分數?
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對於國文成績的提升，幾乎所有人的看法都是長時間的累積和建立語感，我完全不否認這是個有效的論點，但是我個人會想要把事情分成兩個部分：其一是個人能力的累積，我稱之為資料庫的建立。另一是解題方法的使用。
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