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39部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Untyped 對啊我是工程師,也在其Youtube影片中提到,👇👇👇【凱心琳粉絲Himalaya專屬優惠】(提供30天免費試用!)👇👇👇 https://www.himalaya.com/mPmC6 (此連結已有我的優惠不用再輸入優惠碼!) 2. 點擊「領取30天免費暢聽」 3. 登入 or 注冊後右邊就會出現「優惠碼untyped已兌換 」 ★ 如果...
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摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)
AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。
隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
軟體 工程師 邏輯 在 創業小聚 Meet Startup Facebook 的最讚貼文
#早餐推薦
本集《 矽谷為什麼? Silicon Valley Insight 》 Dr. IC 與 矽谷美味人妻 KT邀請到曾在 Facebook 擔任 Data Scientist、加入過 Zipongo 與 Snap,目前擔任天使投資機構 Iterative Venture 創辦人的 Richard,來和我們深談他如何跨足技術與資本兩個領域的複合經驗?以他的觀察,又看到資料科學和未來有哪些密不可分的趨勢?而他又是如何整合這兩大領域的優勢與特色,創造新的職涯高峰?
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《矽谷為什麼》
EP68 - 從軟體工程師成為天使投資人 | 專訪 Iterative Venture 創辦人 Richard Chen
https://open.firstory.me/story/ckssy2jrs225d0919n35b8q9w/platforms
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一起來聽本集 #矽谷為什麼。
討論大綱:
✅ 如何進入數據科學領域,成為資料科學家?
✅ 資料科學產業近十年造就了哪些變革與機會?
✅ 身為天使創投如何觀察產業,累積觀點?
✅ Iterative Venture 未來希望建立甚麼樣的價值與典範?
✅ 對於想要從研發領域跨入創業或天使投資的聽眾,有甚麼建議 ?
軟體 工程師 邏輯 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的最佳貼文
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這集會聊到...
💬 Overview 💬
1:30 💙 不用早起通勤
2:40 💙 聊聊有聲書
6:30 💙 工作時間彈性
8:26 💙 工作地點彈性
9:09 💙 沒有免費食物
9:40 💙 不用看到同事
11:00 💙 凱心琳喜歡遠端工作嗎
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Untyped 對啊我是工程師 - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
凱心琳: 一個喜歡電腦科學邏輯推理,在科技圈努力為性別平等奮鬥的工程師。
軟體 工程師 邏輯 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的最佳貼文
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 👇🏻
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軟體 工程師 邏輯 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的最佳解答
LeetCode是所有軟體工程師找實習找工作都必用的平台,雖然大部分功能都是免費的,但天下沒有白吃的午餐,讓人好奇付費版 LeetCode Premium 到底有沒有用?今天讓使用過 LeetCode Premium 準備並通過 Google軟體工程師面試的我來分享一下我的使用感想!
影片中會告訴你如何免費拿到各種付費功能~
然後還有我到底刷了幾題通過了Google面試哈哈!
這集會聊到...
💬 Overview 💬
💙 LeetCode Premium功能簡介 1:25
💙 我覺得好用的付費版功能 1:50
💙 我覺得沒用的付費版功能 4:00
💙 如何免費得到類似的付費功能 1:50 3:00
💙 結論:LeetCode Premium 到底值不值得?5:58
💙 誰適合買 LeetCode Premium?6:38
💙 我刷了多少題通過 Google 面試 7:57
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軟體 工程師 邏輯 在 #請益數位邏輯到底用不用得到? - 軟體工程師板 | Dcard 的推薦與評價
小弟大一資工生,系上的數位邏輯上到快期中了,有點好奇這東西以純軟而言以後到底用不用得到?目前看下來也就布林邏輯定理公式推導和化簡感覺比較 ... ... <看更多>
軟體 工程師 邏輯 在 現在開始學coding | 程式設計不只是考試解題,也非專業軟體 ... 的推薦與評價
程式設計不只是考試解題,也非專業 軟體工程師 才需要,它可以訓練 邏輯 思考,學習不同角度看問題,提高面對生活挑戰的能力,為想要解決的問題找到一種可能性, ... ... <看更多>
軟體 工程師 邏輯 在 [討論] 工程師到底該不該為商業邏輯負責? - 看板Soft_Job 的推薦與評價
最近剛結束一個專案
明明開發工時一個月半
最後卻拖到快三個月才塵埃落定
這個專案的對口PM還蠻資深的
不過當初接這專案的時候
有前輩來跟我說要小心
我還想說還好阿PM蠻客氣的
有問題他也幾乎都會當天回答你
結果上線之後
一堆該存在的商業邏輯沒有做
導致一堆髒資料流到資料表裡
偏偏這功能客戶大概半個月才用一次
發現的時候流程已經都往下走了
hot fix了一個月半
公司大概賠了幾萬塊吧
上禮拜四的時候就被叫到會議室
高層"很細心"的關切了一陣
我表達我的立場
一切都按照文件做
我有發現的問題也有主動和PM請教
該包的transaction,該有的驗證我也都做了
QA測試也沒有說有問題
後來一個高級主管就語重心長的說
現在市場變化很快,有時候PM需求沒辦法開的完整
工程師要跨一步出去協助PM
然後就是一堆甚麼他知道大家都很忙
不過了解商業domain對工程師的職業生涯有很大的益處
blahblahblah,敏捷開發文件不重要blahblahblah
結果禮拜天晚上收到部門主管寄的信
大意大概就是這種事情再發生一次
他就只好請我走人
我整個超錯愕
平常該做的需求臨時有變動,我私底下加班補完
也從來不跟公司抱怨甚麼
PM需求開不完整,商業邏輯有錯
我真的覺得怪怪的也不會說就照需求文件寫
也是會盡可能的理解
結果現在是我也要幫忙扛責任
公親變事主,真的是笑了
了解商業domain know how 難道真的對RD有甚麼益處嗎?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.45.81.210
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1524441571.A.317.html
※ 編輯: wusbetz (114.45.81.210), 04/23/2018 08:00:55
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