Re: [討論] 軟體工作真的有需要刷題嗎?
我是非本科,以前聽過很多人的說法說刷題甚至資料結構演算法根本只是應付面試用,一點都不重要,進去公司就用不到了
但我必須說這種說法不完全正確。
我在進現在這家公司前,刷了600題,經典的題目大概來回做了10遍
來這家公司後,我接到了一個很複雜的任務,大概是倉儲物料的分派系統,某個物料根據某些邏輯所以被分配到哪個廠區,中間很多特殊需求但我不想講太多
為了讓程式高效能化,我手寫了樹的節點,用BFS和DFS來遍歷(不同用途),節點用priority queue排序,然後也用到deque來資料處理,map就不說了,太常用了
就算我訓練過了,我還是覺得這個任務非常難,中間有太多奇怪的需求
我完全可以說,要是我沒有反覆練習leetcode,我都不可能完成這個任務
個人認為leetcode前400題很多題目是真的經典,弄懂題目的意義甚至只是知道這類型的問題有什麼解法,在工作遇到類似的問題都可以直接套
當然有些公司不會有像我們這麼難的邏輯,可能進去之後就是前端串後端API,或是刻CSS,甚至進去是當PM,那當然不會感覺到刷題的重要性
但如果真的想在軟工這通路走久走穩,真心推薦學好演算法和資料結構,然後經典題目要弄懂
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為什麼要自己寫
想刷的就刷 價值自行尋找 但我刷不太動
Leetcode hard 就會有演算法搭配資料結構一起用的場景
真的是寫了才知道可以用各種組合來解決問題
軟工就是要寫出可維護可解決問題的 code
不過大部分公司只要可維護就好 大部分問題都是crud
嗯,看完只覺得,以前大學或研究所的基本功作業,現在幾乎
都要靠刷題來學。
甚至是非本科系的人,連基本功要不要學,有沒有用到工作都
還在討論。難怪要靠題目來刷掉人。
笑了
真正有量產或多人使用的產品,這些資料結構與計算複雜度都
是基本功而已。
那是你工作有需要你才會覺的要
但沒刷過不會知道關連,看工作類型啦
99%的技術在書本和論文都有寫,所以要多做筆記
The Art of Computer Programming(TAOCP)及其他1000本書
CS 基礎知識絕對是重要的,刷題只是學習途徑之一,刷過
頭刷到走火入魔當然沒意義,反過來如果你看課本就能掌
握核心 CS 知識,那說不用刷題也完全可以,至於面試時
如果把這種 CS 核心知識好卻沒刷過題的人刷掉,那就面
試方式自己要檢討了
資料結構這種大一必修基本科目 被搞得好像研究所進階
選修一樣高尚,就知道市場上良莠不齊,那個是你必須
會的,不是什麼多要求學的
資料結構與演算法不是為考試而生的,是為解決問題而生的
但是刷題是為解決面試而生的,你能理解這差別嗎?人生有限
人生下來是為解決問題而不是解題與面試
推樓上正確 太多虎爛仔了
10
最近才從刷題苦海中上岸 刷了五百多題後很幸運拿下faang其中一家的offer 我覺得對於我這樣剛畢業沒多久的人而言 有考白板題至少不會在面試時一定輸給多兩年三年經驗的人 (我只有實習跟side project 人家有正職經驗)14
忍不住回應下,有在使用 Homebrew 應該知道這套件管理軟體超級強大 作者 Max Howell 去 Google 面試被問如何反轉 binary tree 這位大神當場掛掉,面試失敗 這種反轉二元樹題目po上ptt還會被鄉民笑,7
單純只回這個 Homebrew 創始人被拒的例子 Max Howell 在事件兩年後有再Po文回應 原文在此: 英文好的同學可以自己去看比較原汁原味 簡單節錄:10
刷題至少可以確保有一定水準的coding能力 也因為刷題滿辛苦的,所以代表這個人可能是個努力的人 像做embedded system相關,跟刷題相關性不大 但是至少有一定水準的coding能力在設計架構跟實作比較不會犯基本錯誤 曾經面過一個說的一嘴的好經驗~ 但是寫個LinkedList都寫不出來1
還是要看在公司做什麼吧 如果是走前端的感覺用到的機會就很小 畢竟前端鮮少的情況需要處理繁雜的資料 接到的資料很多都是後端處理好的 頂多做個排序但也是直接call funtion就解決了38
小弟在後端與資料領域打滾過幾年,也刷過上百題 Leetcode 同意大部分演算法題確實工作上不會用到,但仍然有很多潛在價值存在 就來分享一下我覺得刷題真的"有意義"的那部分好了 1. 工程基本功 例如天字第一題,Two Sum,考得就是一個 Hash Table 的基本概念7
18年工作經驗 應該不用刷題 就算應徵資深工程師 考coding也只是確定一下你會寫code而已 18年工作經驗的面試 如果是工程師職位 面試會著重在系統設計/架構 管理職位的話 就會著重在更多communication部分 回到你刷題的部分 這時候應該探討的是: 為什麼公司要考刷題?8
我是不知道台灣軟體狀況怎麼樣啦 但在美國不考現場白版題或是現場Coding 你會發現白人和印度人真的很會吹 吹到那種好像 Linux 是他發明的一樣 而且標準很難拿捏 面試官沒有一個行量尺
爆
[心得] Leetcode 刷題解答與 Python 3 小技巧分享嗨,大家週末愉快! 不知道還記不記得之前小弟有分享面試 Google TW SWE 的心得, 最後有提到小弟當初有發願,如果順利進去要把過去寫過題目留存的解答整理分享出來, 最近終於施工完了,提供給有需要的人可以自由取用。 這份解答內涵蓋了 781 題的 Python 3 解法(太早期刷的題目就沒留解法了 QQ),爆
[心得] COVID期間拿到Google/FB/微軟 Offer Part3如何準備面試和談薪水 上一篇我分享了我在 COVID-19 期間如何拿到 Google 、FB、Microsoft Offer 的經驗。 這篇我會講一下我是如何準備面試和如何談薪水。 面試 — Leetcode 我個人建議是千萬不要盲目的從第一題開始寫,因為每一題並不等價。有些題目是經典中50
[心得] google embedded SWE 面試心得去年面試google時recruiter問要走一般SWE流程還是embedded 當下覺得很難選,上網找又很少embedded SWE面試資訊 事後想想不如自己寫一個吧 板橋辦公室新啟用應該也有些embedded SWE缺吧,面試進來可以把座位填滿XD 主要關注在embedded SWE面起來有什麼差,以及準備過程20
Re: [討論] 演算法不強,還有辦法在資工混下去嗎?你好 是這樣的 在下也曾經迷失在Leetcode題海里 自己摸索了快半年 (= =) 才開始搞懂他的門路 摸索的過程中 還要搭配面試 最後才知道Leetcode到底在玩甚麼 其實最常考的 就是array/list/tree搭配BinarySearch/DFS/BFS 我敢說上面這六個東西佔據了線上測驗跟電話面試其中90%的題目19
[心得] 面試心得之前有發過一篇,後來想說等Amazon面完再一起發 今天終於把Amazon面完了,分享一些心得給大家 背景: 四大CS學碩,目前在MTK做軟韌體 程式能力就一般,跟板上大神比差很多15
Re: [討論] 演算法不強,還有辦法在資工混下去嗎?我覺得啦 刷刷leetcode 刷刷題 應該不需要多強的演算法能力 就跟高中數學一樣 應用而已4
[問卦] LeetCode刷幾題能去挑戰面試欸欸 LeetCode 不少人面試前會去刷題 目前肥肥我還沒工作需求拉 所以我是學新語言時刷easy的題目來練習語法之類的7
Re: [心得] 這三天的面試心得有一個很有名的例子 MAC系統上套件管理程式brew的作者 跟Google面試被刷掉 面試很靠緣分的 其實我覺得台灣三個月試用期4
Re: [討論] 我就問,刷題強者的實務表現?這個問題其實可以拆解成幾個小問題 1.面試要不要考試? 我個人認為要,而且非常重要 2.面試要考甚麼? 2.1人少:1
Re: [問卦] leetcode medium看完答案還是寫不出來千萬不要背的 原則上科技巨頭會避開網路上找得到的題目 之前被問的問題隔了五個月後才出現在leetcode 上面 要先熟悉基本的資料結構 hash map, stack, tree, trie,