聽說你最近在刷題- 軟體工程師的面試一定會遇到的資料結構及演算法關卡 (& 分享 LeetCode 折扣)& LeetCode Premium 抽獎啦(2021- 9 月更新)
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2021年 9 月更新:
從 8 月開始,收到許多剛到美國唸書的讀者來信請求幫忙內推 2022 年暑假的實習工作,如果你還不知道的話, 請查看我另外一篇文章來了解內推網路:最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡 (2021 年 8 月更新)。軟體工程師的面試關卡很多都是資料結構及演算法, 所以大家在準備實習也都不免俗的要刷題一下。 我許久沒有看 LeetCode, 發現現在 LeetCode 的功能越來越多, 還有像是學習資源文章及 study plan 的功能,把大家要準備面試的各種需求都越來越在他們網站上一站搞定。 今天除了再次分享去年寫的文章(還有折扣碼), 還要大大感謝 LeetCode 願意提供 3 個 7 天 Premium 會員試用來給予讀者, 讓大家面試前可以使用如公司 tag 的功能來做複習。 此外感謝大家一直以來的支持, 我也自掏腰包提供購買 3 個 1 個月的 Premium 會員試用來加碼, 再請大家做以下動作參加抽獎歐!
✅ 按讚並留言你希望用 LeetCode 達到什麼目標 (轉職、實習面試、換工作,可以寫一寫細節像是目標公司、職位等), 或是你過去使用 LeetCode 的心得、或者是自己未來職業目標等等, 也可以是找朋友來一起練習。
✅ 公開分享此篇文章的話多一次被抽中的機會
獎項: 共 6 個名額,3 個 7 天 Premium 試用會隨機抽出, 3 個 1 個月的 Premium 試用則用留言內容來挑選, 希望抽出給很需要、或是很有創意的留言, 哈!
活動期間到加州時間下週四 9/9 晚上 9 點截止。會直接於文中留言通知中獎,祝大家學習愉快、找實習、換工作都順利!
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2020 年 12 月原文:
歐, 要澄清一下我現在沒有在刷題 (我這樣講絕對不是怕很多同事會看到我的文章 XD), 說實在的, 我覺得大家好像太過度強調 “刷”題的刷, 好像刷油漆似的要來回刷很多遍。 我過往看過許多刷幾百題、每題做 2、3、4 次以上的人分享他們的經驗, 我很佩服他們投入的時間及毅力, 但我自知做不到, 有小孩後更是難以做到刷一遍。 我自己找軟體工程師的工作的經驗, 2015 年上完 Coding Bootcamp 到找到工作, 大概做了 60 題左右的 LeetCode 問題, 2016 年底找工作比較認真, 大概完成了 100 題左右。 今天這篇文章想要分享一下我的演算法準備方式, 如果你想要找如何刷題的方式,或是覺得無法刷幾百題很多遍的人, 歡迎往下閱讀。
2015 年上完 Coding Bootcamp 後, 我陸續有一些電話面試, 每天可能會有 1~3 個電話面試, 所以在準備面試上, 要研究公司, 並且依照職缺來做面試的複習, 因為我是面試前端相關的職缺, 所以也有一部分的精力在前端的資料複習。 關於資料結構及演算法 (Data Structures & Algorithms) 的練習,我大概維持一天練習 1-2 題的步調。 2016 年底的面試, 因為還要上班, 所以基本上只有晚上有時間, 可能一天只能練習 1 題, 假日有比較多時間才可以多做幾題。
看到問題的時候, 我會先確保我了解題目的意思, 真正在面試的時候, 通常第一步也是和面試官確認我們自我的理解和面試官要問的是否一致, 不要花了時間才發現一開始的理解及假設是錯誤的。 我通常會立刻寫下題目給予的 input 有什麼、格式是什麼, desired output 又是什麼。
確認好 input & output 後, 我會思考題目可以用什麼類型的資料結構或是演算法來解。 通常在面試的時候, 我會和面試官說明我可能會先就一個大概可行的方式來做解答, 如果他/她覺得沒有什麼問題的話, 我再做後續的優化。 在我開始有一些思路後, 我會先寫下 pseudo code, 就是先用英文來說明我的解法會是怎麼樣。 每個步驟和面試官確認都沒有問題後, 我才會正式寫 code 。
當然有些時候不論怎麼想都寫不出來, 如果是自己練習的時候,我大概在 15 分鐘後會開始看一些討論, 嘗試學習別人的思路, 但如果再花 10 分鐘還是解不出來的話, 才會參考別人的解法。 我看完別人的答案後, 還是會用自己的 code 再實現一次。 如果面試中卡住的話, 則是要儘快和面試官討論, 我會把我的理解, 可能的解法方式和面試官說, 同時也說明我的情況可能哪裏不是很確定, 讓面試官在適當的時候可以給予我提示。 一般來說, 公司都是希望有順利的面試經驗, 面試官也都願意在溝通正常下給予協助。
自己練習寫完之後, 我會再寫出解法的空間及時間複雜度 (Space & Time Complexity) , 通常面試也會詢問這個部分, 所以自己每個練習也要歸納一下。 如果我發現我的解法時間可能不是太好, 我會再嘗試看不同人的討論, 研究更優化的解法, 並再自己寫出不一樣的解法。 有些比較棘手的問題我可能會寫 2、3 個解法比較彼此的優缺點。
在之前準備面試的時候, 我有準備一本筆記本, 每次寫完問題之後, 我會用筆寫下我在哪一天寫了哪一個問題, 並且用很精簡的方式總結問題及解法。 隔天要做下一題之前, 我會先看一下前一天的問題, 嘗試回想我是否可以再次在頭腦中想出大致的解法。 如果還是不行的話, 再看我自己的總結並做上記號, 隔天會再做一次同樣的步驟,直到我可以順利複習出解題的邏輯思路。
如果有和公司面試, 不論是電話還是 onsite, 面試完後我會再檢查我遇到的題目是否和我過去做過的題目類似, 如果有的話, 是否我的思路在面試中是清晰及正確的, 如果沒有的話, 我是否有利用對的觀念來解答。 面試結束後, 會花時間在盤點及複習, 從面試中的題目和過往的練習做統整。
你可以看到我的練習方式不是很強調快, 因為我希望我做完問題可以有很深的理解, 所以花很多時間在做整理、複習確認, 即使當下沒有那麼理解, 隔天回想又想不出的話, 我會再複習一次, 再隔一天做新題前也會再確認。 複習及思考的次數多了,真正把題目所想要考的觀念融會貫通, 畢竟面試很難真的遇到原題, 重點是我們對於資料結構及演算法的理解, 及遇到難題如何面對的應對的思考過程。
條條大路通羅馬, 每個人面試準備的方式都不太一樣, 以上就是我的資料結構及演算法的準備方式, 之前寫找工作的系列文章好像沒有特別提這塊, 所以特別再寫出來分享。當然我不是大神每次面試都可以收割 5 到 10 個以上 offer, 所以就請你自己斟酌評估你的學習方法,畢竟我們都要找到對自己最能接受、且有效率的方式來準備面試 。
我從 2015 、2016 年準備面試的時候, 有許多練習演算法的網站, 但到了今日, 好像 LeetCode 和練習演算法關係就如同 Google 和搜尋一樣, 大部分我聽到的準備面試的人都用 LeetCode 來做練習了! 剛好最近認識一位在 LeetCode 工作的朋友牽線, LeetCode 特別優惠讀者, 只要使用這個連結購買 Premium, 就能有 15% 優惠 (幾乎和一年一度的感恩節特價差不多了!)。
我目前聽到朋友準備面試基本上都會購買 LeetCode 的 Premium, Premium 最大的好處就是可以看到問題和公司的標註, 拿過去拒絕我 2 次的 Google 為例 (XD), LeetCode 就有 925 道題目被大家回報有在 Google 面試中看到 (2021 年已經變成 1014 道了! @@), 當你正要 phone or onsite interview 的時候, 可以聚焦你要面試的公司練習、提高效率的話還是可以提高面試的表現的。 Premium 還有答題評斷比較快、LeetCode 官方解答、及依據公司有 Mock interviews 等其他功能, 但主要大家好像都還是為了 company tag 的功能而付費, (2021 年 9 月更新, 最近又有如文章、影片的學習資源,還有像是 Study Plan 的功能, 看起來 LeetCode 要往大家學習、準備、一站式的服務來黏住使用者了!)
相信以大家拿到 offer 後的加薪, 會覺得這是個很好的投資!(什麼, 你說不一定會加薪, 那請你再閱讀一下我的談判文章來和公司談判加薪 "面試中談到錢怎麼辦? 問到你期望薪水如何接招?" 及"面試得到 Offer 薪水如何談? 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式") 。
我當初有想說要直播訪問在 LeetCode 的朋友, 探討 LeetCode 最近幾年的快速發展、及如何幫助軟體工程師及公司行號, 可惜目前朋友還沒有意願, 如果大家有興趣的話, 請在文章留言, 讓她可以看到大家的意願加強她的動力和我們分享 (群眾多數暴力啊!)。
附上過去我寫的找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好?我想進Google,我沒學OOO,他們會接受我XXX語言背景嘛?
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛?
4. 主動出擊- 我要找工作了,現在美國都用什麼找工作?哪個網站平台能讓我有較多面試機會?
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼? 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏?
6. 被錄取了- 我該注意什麼,我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛?
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
8. 面試技巧及心得,如何有條理的說服面試官?
9. 英文履歷怎麼寫? 美國科技公司注重什麼?
10. 如何到美國科技公司工作?
11. 最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
12. 面試中談到錢怎麼辦? 問到你期望薪水如何接招?
13. 面試得到 Offer 薪水如何談? 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式
2021 年, 如果你要找工作的話, 祝你轉換順利, 拿到許多理想的 offers! 如果你有什麼準備的技巧及心得, 也歡迎留言分享。
部落格原文:
https://bit.ly/3zNrluU
同時也有123部Youtube影片,追蹤數超過6,060的網紅李黎哈哈LilyHaha,也在其Youtube影片中提到,真的很感謝Jack願意接受訪談 還有我真的拖很久才把影片剪出來 真的感謝大家的等待與觀看 學程連結:https://www.rwth-aachen.de/go/id/jiqd?lidx=1 ▷▶︎ 幫助你更快的找到問題 ------------------------- 00:00 關於Jack...
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#讀書心得 #好書分享 #AI未來賽局
■【科技觀察:輝達黃仁勳驚世騙局的背後思考:關於AI二三事】
📍好讀網誌版:https://reurl.cc/xGR5Y1
AI到底能栩栩如生到什麼程度?
最近科技圈一大話題,應該就是 #Nvidia輝達創辦人黃仁勳的驚世騙局!事隔四個月,黃仁勳突然說,輝達GTC大會上演講的那一位,不是自己,而是 #AI虛擬影像!
媽呀,左看看右看看,真的看不出什麼破綻,這四個月沒人發現原來搞半天講話的人是假的,是AI分身,驚悚指數百分百!
話說為了要讓AI虛擬分身不會被識破,輝達也是煞費苦心,先幫黃仁勳拍了數千張照片,
甚至連背後的場景也製作了將近8000個3D物件,動用了34位3D設計師和15位軟體工程師才完成這場驚世騙局,讓數位老黃在演講時能有正確唇形而且在各種角度光線下都毫無破綻。
其實AI虛擬分身這樣在電影中才會看到的橋段,已經越來越可能成為我們的平凡日常,繼韓國去年底誕生首位AI主播之後,中國最近也有一位虛擬KOL「翎Ling」人氣超夯,
不僅特斯拉、時尚雜誌Vogue都搶著和他合作,目前微博粉絲人數在短短經營一年多已經有15萬人,比不少真人KOL還高!(真令人傷感…我…我檢討XD)
虛擬偶像的誕生,或許跟Z世代從出生就活在數位網路世界中有關,對他們來說,這或許就跟動漫人物差不多,有趣最重要!
不過真人透過AI變成虛擬分身這件事情,我覺得就比較值得三思考量,雖然技術大突破很令人開心,不過未來當任何人都可能被建模做出AI分身,
以後眼見為憑這句話可能不再可行,對我們一般人來說,要如何能辦別本尊而不受騙真的蠻不容易的。
試想,如果今天不肖人士盜用美國總統拜登肖像做成AI虛擬分身,對外散布錯誤的政策消息,例如要跟中國開戰(?),或是突然辭職(?)這種足以撼動國際政治和金融市場的假消息,將會造成多大的災難?
更不用說現在詐騙猖獗,不少KOL受害遭盜照片去推銷不實產品或投資,未來不只盜照片加群組,而是一個活生生假的你,在影片中說著可怕的錯誤的話,這想到就令人毛骨悚然(影片要怎麼辨真假怎麼澄清?)
這也是為何隨著AI技術進步,反而出現許多討論是否應該進行管制的聲浪,前一陣子看了一本書《AI未來賽局》,這本書是美國知名定量未來學家、史登商學院策略遠見教授Amy Webb(艾美‧韋伯)所寫,
他在2006年創辦未來今日機構(Future Today Institude),研究側重人工智慧、新興科技、數位媒體、以及科技帶來的影響和契機,對未來的預測被紐約時報、CNN等國際知名媒體特別報導,這本書也入選2019年金融時報與麥肯錫最佳商業書。
他在這本書寫得最精彩之處,就是對於AI的未來分別寫了三種預測情境:#樂觀、#務實、#災難,其中樂觀務實就不多說了,畢竟我們都知道AI能帶來的商業效益和生活便利性,但災難呢?
他寫得非常令人驚嚇,他認為當AI被不當人士作不當運用時,很可能成為控制人類的工具,甚至終結自由多元主義思考,讓專制極權成為主流,而人類難以掙脫。
也因此,他提出兩項警告,大聲呼籲 #AI應該是公共財,該由政府建立管制,而非各個私營企業各自發展作為生財工具,
另外他也特別強調目前AI發展正迅速把力量集中在少數人手中,未來強者越強,弱者越弱,而我們普羅大眾,無庸置疑,將會是弱者那一方。
他悲觀預測的論點會不會實現?這或許還有很多爭議空間,又或者我們也不該因噎廢食,從此對於AI抱持恐懼,這都不健康;
不過他所提出的擔憂與觀點,對照著AI如今已經可以以虛亂真,到底我們的社會,或者政府是不是應該更正視這樣的問題和超前佈署,又或者說,我們所有人,是不是應該先有這樣的心理準備,仍是很重要的。
科技總是跑在法律與社會制度之前,這也是科技能推動進步的力量,只是這股力量如果被不好的放大,對人類來說也可能是種災難,人類如何善用科技,而非被科技玩弄,真的是我們從古至今的課題啊。
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《寫作小學堂─學員分享》學會寫作,不再錯過~電子業 軟體工程師 吳佳興
錯失能記錄美麗風景的機會,總讓人扼腕不已,錯過自己的心情也是。
以往我凝視著自己的內心,試著拿筆記錄下來時,卻總得到一幀幀失焦般的照片,模糊且殘缺。
來到寫作小學堂上過課之後,用老師教導的方式仔細的再試一次。
過程中,發現失焦的部份,輪廓漸漸浮起,畫面向外攀升,蔓延整個空間,鮮明的聳立在前。
我屏息、躡足、潛入深處,因此看見另一番風景,也遇見不一樣的自己。
這真是一趟奇幻的旅程。
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[ 12/5 開課!]【寫作小學堂】寫出專屬風格,找回文字悸動~第10期
打造一盞自己的聚光燈,建立起專屬於你的品牌印象
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00:00 關於Jack
00:50 為什麼沒有打學畢業就直接出國?
01:42 在台灣的工作經驗是什麼?可以到各國出差?
04:45 出國讀第二碩的動機是什麼?
05:31 當初找學校的方向?為什麼選RWTH Aachen?
08:03 RWTH Aachen機械系的內容是?系所優缺點?
14:35 英文學程會比較好畢業嗎?
15:48 怎麼找到目前在Henkel的實習?工作內容?
19:42 台灣與德國的職場差異?
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26:55 畢業之後的規劃
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▪︎ 德國一天需要多少德文:https://youtu.be/qsmiffED25Y
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▪︎ 德國大學排名:https://youtu.be/9XWqweyKowo
⇢德國留學訪談
▪︎ 高中申請學士(慕尼黑大學)https://youtu.be/rL3eG-X3NfQ
▪︎ 德國碩士獎學金(慕尼黑工大)https://youtu.be/HvS2e6WjZzo
▪︎ 瑞士博士申請(蘇黎世聯邦理工)https://youtu.be/nT0HYE1Ctn0
▪︎ 瑞士碩士申請(洛桑聯邦理工)https://youtu.be/ATmVnNDhHTE
▪︎ 德國科大碩士(Hochschule Esslingen) https://youtu.be/gdIAPx4gmbE
⇢德國工作&實習
▪︎ 德國互惠生:https://youtu.be/x2Zysm7-0yk
▪︎ 德國畢業賺多少:https://youtu.be/FzBh5MRSuO4
▪︎ 德國實習&打工經驗:https://youtu.be/81CnfYIXJMA
▪︎ 德國軟體工程師:https://youtu.be/mY1K17nUzGU
▪︎ 瑞士Google工程師:https://youtu.be/7ly1ZCUldss
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李黎哈哈 李黎哈哈訪談系列 德國留學 歐洲留學 德國工作 德國實習 德國生活 歐洲生活 德國簽證 留學申請 留學心得
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軟體工程師心得 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的精選貼文
今天巧遇來 Google 借廁所看烏龜的哈佛姐 Alice
雖然廁所沒上到,免費的飯也沒吃到,但是卻從訪談中認識到學霸轉職的心路歷程其實不如大家預期的輕鬆!哈佛姐這次也在訪談中提到許多tips 跟建議,希望對於想轉職軟體工程師的你有所幫助~
哈佛姐的影片:https://youtu.be/P8X5-LoaCis
這集會聊到...
💬 Overview 💬
💙 哈佛姐是誰 0:55
💙 如何去常春藤名校 2:35
💙 學霸兒時夢想就很驚人 4:03
💙 哈佛 vs 博客來 4:45
💙 學霸轉職心得 6:03
💙 工程師職涯規劃 6:39
💙 讀書有用嗎 7:45
💙 為何要讀那麼多學位 9:14
💙 轉職需要學位嗎 9:40
💙 想跟剛進哈佛的自己說什麼 10:50
💙 遊完矽谷,哈佛姐想夢遊 __? 12:10
👇🏻 哈佛姐夢遊矽谷 AliceInSiliconWonderland 👇🏻
https://www.youtube.com/channel/UCB9ryAh6vhavNxALJUJT6-Q
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軟體工程師心得 在 Re: [心得] 台灣的軟體工程師該何去何從? - soft_job | PTT職涯區 的推薦與評價
Re: [心得] 台灣的軟體工程師該何去何從? 看板 Soft_Job. 作者 zanyking. 時間 08-07. 留言 60則留言,35人參與討論. 推噓 34 ( 34推 0噓 26→ ). 討論串 13. ... <看更多>
軟體工程師心得 在 [心得] 軟體工程師的倖存者偏差(一) 關於讀大學這件事。 的推薦與評價
不知不覺進入純軟這個業界也已經十幾年,所以對於在 Soft_Job 版上常常看
到的一些議題也有了自己的想法,想說趁這個機會整理一下自己的看法,和大
家分享一下。這篇主要會先分享一下我對於讀大學的看法。
要先說的是,我覺得我自己就是某種程度上的倖存者,所以這邊的經驗也只是
我自己的經驗,但也是我最真實的想法,以及一些我實際上遇到的經歷。
先交代一下背景,我自己會進入這行,大概是從小學時候就有的想法,那個時
候家裡有台電腦,每天回家都在玩那台電腦,所以那個時候開始就想著長大要
靠這行吃飯,不過當然只是很粗淺的一種概念,那個時候主要還是放學就在打
電動,並沒有什麼真的實際的作為。
到高中分組的時候,因為逃避自己對於數學沒興趣這件事,以及曾經有一度想
唸中文系或歷史系,所以選了文組。但後來還是靠申請入學上了國立暨南國際
大學資管系,在板上我想應該是會被歸在後段國立大學?反正非四大四中,而
且是文組的資管系,並且最後直升該校的資管碩班。
不過這樣的我,最終現在還是混到了如大家說的,在 150 左右上下掙扎的
WEB 仔,不過是個生活與工作很平衡,覺得可以做自己喜歡的事情還有薪水可
以領很開心的 WEB 仔。
在板上經常會出現的一個議題就是要不要去補大學學歷。我想這個大家都很清
楚,一種看法是這行確實你可以不用相關科系也可以來做,這絕對是可行的,
也一堆人靠這種方式轉行;另一種看法則是相關科系畢業是進入這行的最快的
方式。
這兩種說法我認為都是對的,這行的進入門檻真的很低,只要有心,真的是一
台電腦加上毅力你就有機會進入這行。但另一方面,你有文憑再加上不要太混,
入場劵基本就到手了。
而常常看到的另一個觀點,是對於大學科目的質疑,認為大學教的東西都很過
時,出來業界還是要重新學習。
關於這點其實我反而有比較不同的看法,我認為大學教的科目他的價值,正在
於他的「過時」。我認為嚴格來說,他應該不叫「過時」,而叫做「基礎知識
架構」。
舉個實際的例子來講,前後端的 Framework 這十年來都換了幾輪了?但網路
的基礎架構還是沒有變,SQL 的主要核心概念還是沒有變。從 Web Browser
上輸入網址到顯示內容,基本上還是一樣的流程。
更別說再更基礎的計算機架構、演算法和 OS 裡的多執行緒等等的概念了,這
些概念性的東西到現在,其實到現在都還是很實際的東西。反而是很多那個
時候我學的 Framework 或各個軟體的版本,現在早都不知道被什麼取代了。
但電腦程式還是電腦程式,在抽象上基本還是 Von Neumann 架構,底層還是針
對記憶體中資料的各種操作,各種程式設計典範 (Procedure / Object-oriented /
Functional) 的精神還是長那樣。而這東西是我天天在用的,真的是天天在用,
因為這是我對自己寫的每一行程式碼的理解。而我自己的經驗上,遇到過不少
不知道程式為什麼會壞,為什麼是那樣的行為的,其實就是沒搞懂程式執行的時
候,抽象上記憶體裡的內容是什麼東西而已。
至於這些東西有沒有用,我想應該可以用實際的例子來說明。現在做前後端,基
本上演算法都是函式庫包好好,很少有機會自己寫我想這應該是共識了。這十年
幾年下來,我真的在工作上實作過,和演算法勾得上邊的東西,大概也就只有樹
的 DFS 或 BFS 而已。
那就代表大學教得演算法沒有用嗎?這麼講吧,我曾經在某個線上的 Java 專案
看過這樣神奇的程式碼,這個專案主要是一個批次的機制,然後會需要依照順序,
處理檔案系統上的某些資料夾,對應到某個 ID 並進行處理,注意他是有順序性
的,而且同一批次中 ID 是會重覆的。
結果呢,寫這個專案的人用了一個 Java 裡的 HashMap 來存要處理的 ID 和檔案
系統的資料夾的對應……我看到的時候整個黑人問號。HashMap 最基本的特性不就
是一個 KEY 只會對應到一個 VALUE,而且是無序的嗎?也就是說,根本就有檔案
沒有被處理到。我很難想像這是一個有認真上過非常基礎的資料結構與演算法的人
會寫出的程式。
另一個我印象深刻的例子,就是我曾在以前某間公司遇過後端工程師部署程式上去
網頁伺服器後,發現從自己的機器無法連上網頁時 (Connection Refused),卻不知
道如何排查問題,重點是他是有 access 伺服器的權限的。
但實際上,如果有一點點對於 OS 以及網頁似服器的運作原理的理解,應該會很明
確的第一步就去查網頁伺服器的 process 有沒有起來了。
說穿了,我覺得大學最主要的價值,就是在於「有人幫你整理好了整個知識體系,
並幫你安排進度」,而對我而言,從我工作上的經驗,我真的認為大學的學習的科
目幫助我很多。特別是工作上要學習完全沒接觸過的新的東西的時候,因為有這些
基礎,所以可以很容易抓到重點,可以透過基礎的知識來借境並且理解。
另一個我覺得大學很有用的地方,是他可以讓你探索對於不同的領域的興趣。
因為我自己 Linux Kernel / Andorid BSP / Android APP / Library Design / Web
前後端 / Desktop Application 都碰過一點,所以感覺滿深刻的。就是雖然都是純
軟,但每個領域的成就感、有趣的地方、煩人的地方都不太一樣,而大學可以讓你在
幾乎沒有額外的成本之下探索自己有興趣的領域,我覺得這是很棒的一點。
最後我列一下我認為不論是走哪個領域,不管是資工還是資管,在大學都一定要學
好,而且工作上我覺得非常實用(以及面試時也常常考)的幾個科目:
1. 程式設計 / 計算機組織與架構
這兩個通常會是兩門不同的課,但其實是一體的,這兩門課是在幫你建立完整的
對於你寫的程式的心智模型。
2. 資料結構與演算法
不是叫你一定要像刷題達人一樣可以看到題目就實作出解法,但對於各種資料結
構和演算法的基本特性還是要有個概念。就算人家函式庫都幫你包得好好的,你
也總是要知道在什麼場合下適合用什麼樣的資料結構或演算法對吧?
3. 關聯式資料庫概論
這個不用說了吧……即便是現在一堆 Non-SQL DB,但很多時候他們也都是以和
SQL 做比較的,以及在 CAP 定理中他們想要解決哪幾個問題以及放棄哪個之類
的。
4. 網路通訊概論
我認為對於各個常用的 Protocl 多少要有些了解,特別是現在幾乎各個領域都
離不開網路了,特別是做 WEB 的,HTTP 怎麼一回事,和瀏覽器上輸入網址後到
畫面顯示出來之間發生了什麼事,總是要有基本的了解吧。
5. 作業系統
現在愈來愈多 Multi-thread 的程式了,各種經典的 race condition / deadlock
問題等等,這些東西都是真實世界會發生的。
當然不是說我這邊沒列出來的科目就不重要,而是在十幾年做為軟體工程師的職崖
中,我認為基本上是常常都會接觸到,而且從來沒有讓我覺得「我在大學學到的知
識是過時並且無用」的東西。
當然這個領域一直在翻新,CPU 裡的真實工作情境、指令集可能也早已和我通初學
的計算機組織與架構差異很大,但抽象概念性的東西我認為並沒有真的差太多。
關於大學裡學的科目,大概是這些想法。我是認為,如果已經確定要走軟體這條路,
有機會就去唸大學,基礎的科目好好掌握,然後盡可能接觸多一點各式各樣不同的
領域找找看自己的興趣在哪。
至於研究所,老實說當年我並沒有很強繼續往上唸的想法,只是順勢就讀上去了。
雖然課上得很開心(我喜歡上課),但論文寫得很痛苦。
基本上研究所我是混畢業的,對我來說研究所的價值真的就是那紙文憑而已,雖然
除了我後來有在中研院一段時間是靠那張文憑核薪外,我也不知道那張紙他還有什
麼其他的價值。
下一篇,應該會講一下我真的進到這行後,一路以來對於生活與工作的平衡的一些
心路歷程。
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~ 白馬帶著她一步步地回到中原。白馬已經老了,只能慢慢地走,
'v' Brian Hsu 但終是能回到中原的。江南有楊柳、桃花,有燕子、金魚……
// \\ ( 墳 墓 )
/( )\ 但這個美麗的姑娘就像古高昌國人那樣固執。 【白馬嘯西風】
^`~'^
https://brianhsu.moe/blog 『那都是很好很好的,可我偏不喜歡。』
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.34.206.134 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1630926110.A.232.html
※ 編輯: brianhsu (1.34.206.134 臺灣), 09/06/2021 19:02:01
是不必。但這個人人唸大學的時代,如果本來就已經有打算走這行,而且也有
資源讀大學,這會是最直接的入場方式。
這個組合應該也不錯,不過我是文組資管,沒有系統程式這門課,
計組加減用一下。
如文,我認為大學的重點是「有人幫你整理好知識體系並進行導讀」。
當然不是只有這一條路。但我自己的經驗上,遇到疑難雜症的時候,有這些基礎
知識的人,和沒有這些基礎知識的人,非常明顯是有差別……
如果你寫的 PHP 能夠讓開發者不用面對多執行緒的各種問題,那麼你勢必
得先對各種多執行緒會遇到的問題以及解決的方法有所理解對吧?
如果沒有,那麼要嘛:
1. 你的抽象可能還是隱含了各種問題。
2. 有更底層的抽象幫你解決了這些問題。
因為如果自己不知道多執行緒的這些問題,那麼就不可能開發出可以解決這些問
題的抽象層啊,而這些抽象層也勢必得由理解並能夠提出解決方法的人開發的。
有能力進到這些更底層的開發,不也正就是和沒有這些基礎知識的人的差別,也
是議價能力,以及能不能有更廣的發展的一個差別嗎?
舉例來說,如文說,我自己在各個領域中都有過一點點經驗,也有過上一份專案
是做 WEB 但下一份專案要去做嵌入式系統的狀況,但我從來沒有過覺得「無法
上手」的狀況,雖然我在大學、研究所時是完全沒有碰過嵌入式的。
因為在大學完整的知識體系的訓練下來,我能夠知道如何把過往的知識應用到嵌
入式系統上,以及知道他和我過往的工作經驗的斷點在哪,於是我能夠很快速的
知道該怎麼去有效率地吸收嵌入式的相關領域的知識。
一點想法上的補充,給大家參考一下。
沒怎麼辦啊。我文章裡也說了,我認同這行確實不是相關科系也可以來做,
只是入場的方式和成本不同。主要只是分享一些我認為讀大學的價值和好處
而已。
================
我覺得這「在於是否能將知識融入思維而影響選擇」句話超精闢!完全就
是我例子裡想表達的事情,但沒辦法用這麼簡單的一句話概括。
我想到的另一個例子是,我覺得「碼農」和「軟體工程師」的差別,會在
於當碼農寫出一個 O(n^2) 的程式碼時,他就單純的只是「會動就好」,
甚至有可能不知道這是 O(n^2)。
但當一個有基礎知識的軟體工程師寫出一個 O(n^2) 的演算法時,他會很
明確知道他為什麼挑 O(n^2) 的寫法,他用這個 O(n^2) 來交換了什麼比
執行時間更重要的東西,或為什麼這個 O(n^2) 是可以接受的,以及他會
一開始就知道將來遇到不得不調整的效能瓶頸的時候,這個 O(n^2) 的存
在。
※ 編輯: brianhsu (1.34.206.134 臺灣), 09/07/2021 09:40:56
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