Intro
是的，當你看到這篇文章的時候，我還沒找到工作。因此，最近的幾個月，我如果不是在刷題，就是在沒網路的路上。
截至目前為止，我嘗試了將近 300 種不同題形的解法，有效題數是 209，約 1000 多次 commit。
刷題時間久了，對 LeetCode 這個東西不禁感到又愛又恨。甚至是恨的層次居多，為什麼？我認為有以下幾個原因：
真的用得到嗎？
當然，像 146. LRU Cache、253. Meeting Rooms II 這種貼近實務的題目是再好不過了，但你不得不承認，大部分的題目還是有那麼派不上用場的意味在，那種感覺就像你在高中學了艱澀的數學理論，但並不知道怎麼在真實世界中應用它們一樣。
試想一下，你拿刷題的時間去嗑一本有關程式設計的書，或去想辦法弄些什麼專案，學到的「馬上可用的知識點」應該都比刷題多得更多。
應徵的公司在場上覆蓋三張陷阱卡，其中一張是神的宣告
你有沒有覺得，現在好多公司都好愛考刷題，先是聯繫到你，告訴你說「我覺得你很可能就是我們要找的 XXX」，然後也不跟你約時間，就丟一個考試連結給你。
然後你可能沒辦法在 20 分鐘內「把零移到前面」或找不到「買賣股票的進出點」，然後就失去了面試機會，或者再也沒有下文。這代表了一件事——開發者的價值被 LeetCode 給過度簡單地歸類了——如果你不刷題，不管你曾經開發過什麼，都不再有意義，因為你連門票都拿不到。
這種面試體驗，我至少就遇到過三次。
是的，即使你知道什麼是陣列、什麼是 swap、indexing，你也知道時間複雜度跟空間複雜度是在講什麼，但你就是想不出來怎麼把該死的 0 給移到前面去。
還記得 Homebrew 的開發者 Max Howell 因為不會翻轉二元樹被 Google 拒絕了，他氣得發了一篇反諷推文。不過他事後表明：我某種程度來說也很爛，我還是搞不太懂二元樹是什麼，但我不怪 Google 了。
這個例子可以很好地概括我目前對面試考題的想法：Get Over It。
當刷題儼然成為找工作的「內建」、必要條件，那麼也許，我們就不要再 ㄍ一ㄥ 了吧。
也是這樣由恨生愛，必須分享一下我對刷題的正向看法：
這樣也可以？可不可以不要解得那麼帥？
我覺得 LeetCode 有一個重要的價值在於「題目永遠存在著另一種解法的可能性」。
例如，當你在做 62. Unique Paths 這樣一個很明顯的 DP 問題，然後突然有人敲了你的腦袋說：「阿這就排列組合阿，什麼 DP」；又例如，當你還在一個接一個慢慢 338. Counting Bits 的時候，那個人又跳出來靠北說：「阿這就 DP 阿，還在迴圈喔」
因此，我們自然而然擁抱了一個問題的多元的觀點，而不是只用一種視角去看待。這個觀念在實務上也很重要：當你試圖解決一個問題，無論那個問題是否被解決了，總是要試圖尋找「更好的解法」，而非不知變通，只是死死抱著那個「我會的方法」。
所以，你如果在刷題，想盡辦法「榨乾」一個題目，這樣才有意義。
更深入你自以為理解的資料結構
前陣子 Apple 公佈了他們加強版的隱私權政策，震撼了廣告商，公司要在不依賴第三方 Cookie 的前提下，想辦法去識別使用者，或換句話說，讓使用者歷程不要變得過於短暫。
在這個背景之下，我跟同事臨危受命要找到可行的一個替代方案，於是我想到了 Graph，並且在以 HashMap 為基礎的資料庫上，進行「人與人之間的連結」，最後設計出的方案有點像是這樣：
後來我才知道這個命題的核心就是 Union Find，當時我根本不知道有 Disjoint Set 這種資料結構（或者看過就忘了），也就是說，如果我早點刷到類似的題目，我可能根本不需要搞得這麼人仰馬翻，而且還能借助既有的 path compression 跟種種優化技巧。
所以對我來說，刷題的另一個好處是「讓資料結構變成是可練習的」，上過資料結構的都知道，書本上的抽象理論很無聊、很容易忘記，在 LeetCode 上面，刷題反而變成理論的一種實際「應用」。
所以我說，那個分治法（Divide & Conquer）呢？
廢話不多說，先上圖：
試想一下，刷題本身未嘗也是一種演算法，我們同樣必須考慮到刷題的「效率」、以及我們的「記憶能力」。從這個角度來看，分治法也許是一個不錯的方案。
首先，你必須把好幾百個複雜的題目分成相似的子問題，然後一起去理解他們。例如，像 139. Word Break 這種題目，就至少可以分到 Recursion、Breadth-First-Search、Dynamic Programing 這三個子問題當中。
接下來的 Conquer 階段，我們可以視為是「內化」與「整合」，每個問題在做的過程中，依照特定的條件去歸類到不同的熟練程度：對你來說，是 easy、medium 還是 hard？
- Easy: 可以在十分鐘內提出解決辦法並流暢地完成，且熟暗各種 edge case 與不同解法
- Medium: 知道怎麼做，但實作的流程因為某些原因卡住，導致要花更多的時間才能完成、容易踩到 edge case 的陷阱、實作的代碼不夠精闢簡要
- Hard: 完全沒頭緒，或是花了一個小時才能勉強湊出答案
做好分類，我們才可以有效地多練習那些不熟的題目，直到全部都變成 Easy！
在這張圖的最後，也就是我們最後的目標，其實就是面試的結果（True or False），以及能否將這些題目內化到能夠拿來運用在真實的工作場景。
LeetCode 101
寫到這裡，如果你還繼續在看的話，恭喜，你將獲得 LeetCode 新手大禮包（這裡的新手是指我）
如果你也不得不面臨刷題的窘境，那我會想要與你分享一下幾個實用的小技巧：
1. 善用清單
要以分治法實作刷題，你應該建立多個分類清單，我在下方會分享我的清單，請不吝複製貼上。
記得，各種熟練度的清單也要一併建立。
2. Premium 135美金刷下去就對了啦，不然你也是花在別的地方
課金仔可以解鎖的第一個功能是 Solution，當你不是很確定怎麼做，或是超過 20 分鐘做不出來，我會建議你不要花太多時間嘗試去解題，因為當你「執念越重」，你就會浪費更多時間，更糟糕的是，你解愈久，就會愈加深你腦海裡面對這個解法的印象，導致你每次都第一個想到這個錯誤或繞路的解法。
當你發現自己已經 TimeOut，不妨直接打開 Solution 吧，有些解法的文章的內容其實是很超值的，官方的 Solution 常常提供 1~4 種作法，你應該試著理解每種可能的解法，而不是選擇一個你最熟悉的。
如果你看完，還不是很能理解，沒關係，做過一遍，然後丟到 hard 清單，暫時先不管它。然後，這時候你可以逛逛評論區，看看別人對這些解法有什麼意見：
然後一定會有人說：
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1 2 |
This is definitely hard level... |
笑一個，沒事。
3. 詳細紀錄每次 commit 的心得
台幣戰士可以解鎖的第二個功能是，右側有個 Notebook 功能，你可以寫 Markdown 紀錄任何有關這題的事項（只有你能看）。至於全部的筆記，Leetcode 也可以幫你一起匯出成一份 pdf。
我會建議每次重做，都詳細紀錄你卡住的點，或是任何你想靠北的事情。好幫助你快速回朔找回記憶點。
舉幾個例子：
4. 反覆練習
有句諺語是這麼說的：「一個沒看過的英文單字，多看幾次就會背了。」一個好的題目應該也是一樣，只做一次是不行的。人是健忘的動物。
尤其是被那些你認為 hard 的題目，就我自己的經驗來看，其實「只做一次」是等同沒做的，你必須要在多個時空下去反覆練習，才有機會內化。讓我們一起希望他們某天能變 easy 吧。
5. 解題期間，記得 ~~ipad~~ 搭配一本程式語言的書籍一同欣賞
刷題刷累了嗎？不妨抽離一下，閱讀一下你使用的程式語言的教課書。我讀的是 Fluent Python。
做這件事對我第一個直接的幫助是，當我以前在取陣列長度，我會不確定是否要用變數儲存以免反覆計算，例如以前會寫成：
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1 2 |
size = len(nums) |
但當我知道 len() 其實是呼叫底層 CPython 的代碼，直接到物件內部取值，就再也不擔心這件事了，現在我都隨便 call len()，call 得很爽。
另外一個好處是增加你解題程式的「可閱讀性」，用 Python 刷，會發現尤其 list-comp、unpacking 的技巧十分常用，有些題目甚至也可以用到自訂的 decorator 或 generator，來取代一些難以閱讀的代碼片段。
5. 有什麼發現，就發文到 Discuss 吧
分享是一種美德，也是一種成就感。（好吧，雖然我目前的 reputation 只有 2 點）
題庫賞析
如下表，若連結錯誤或失效，請再聯繫我：
結語
「打不贏，就加入」
「刷題的終點，不是 Offer Get，而是 Real World Problem」
如果你是剛接觸 Computer Science 的先進，我的建議是，與其狂刷題，不如試著做點專案，找出你的熱情所在、以及你程式存在的意義。
至於那些已經頭洗一半的，加減刷吧。你已經沒有退路了。
最後，謝謝你抽空看完這篇文章。歡迎你一起分享你刷題的各種辛酸血淚史。