面試準備#

技術面試不只是考察演算法能力，更是觀察你的思維方式與溝通能力。本章整理面試準備的核心策略。

切題四件套#

當面試官提出問題時，請遵循以下四個步驟，將其內化為條件反射：

flowchart LR
    A[1. Clarification<br/>釐清需求] --> B[2. Possible Solutions<br/>探討解法]
    B --> C[3. Coding<br/>撰寫程式碼]
    C --> D[4. Testing<br/>測試驗證]

    style A fill:#e1f5fe
    style B fill:#fff3e0
    style C fill:#e8f5e9
    style D fill:#fce4ec

Step 1: Clarification（釐清需求）#

不要急著解題。首先與面試官溝通，確認題目細節：

詢問邊界條件（Edge cases）
確認輸入資料的規模與限制
探討可能的極端錯誤情況

Step 2: Possible Solutions（探討解法）#

千萬不要一想到某個解法就立刻開始寫程式碼。

全面思考：腦力激盪出所有可能的解法
比較分析：評估不同解法的時間與空間複雜度
選擇最佳：通常選擇時間最快、記憶體最省、或程式碼最優雅的解法
溝通確認：動手前先與面試官確認解法是否符合預期

Step 3: Coding（撰寫程式碼）#

採用標準化、模組化的寫法
應用平時練習累積的程式碼模板
保持程式碼的整潔與可讀性

Step 4: Testing（測試驗證）#

寫完程式碼後，主動進行測試：

正常資料：一般情況的測試
邊界資料：極端情況（空值、最大/最小值）
特殊資料：可能導致錯誤的陰險測資

刻意練習策略#

走出舒適區#

當你發現做某類題目感到非常順手時，必須強迫自己進入不熟悉的領域。

許多人會陷入「為了切題而切題」的誤區，只反覆練習熟悉的題目。這能帶來短期滿足感，卻無法提升實力。

例如：不熟位元運算，就專門練習位元運算。這過程初期會痛苦，但這正是大腦「長肌肉」的階段。

重複練習#

做過的題目必須「回鍋」練習：

建議頻率：面試前，典型題目至少練習 3 遍
善用 LeetCode：利用 Top 100 Liked 或 Frequently Asked 篩選功能
專項突破：針對弱點進行標籤篩選（Tag Filtering）

題目做出來並不是結束。務必去 LeetCode 的 Discuss 查看高票答案，比較別人的程式碼與自己的差異，思考優化思路。

開發環境配置#

鍵盤設定#

調整系統的鍵盤回應速度能顯著提升 Coding 效率：
Key Repeat（按鍵重複率）：拉到最高
Delay Until Repeat（重複前延遲）：拉到最短

編輯器選擇#

IDE（推薦）：熟練一款，如 PyCharm 或 IntelliJ IDEA
輕量編輯器：VS Code（強烈推薦）、Sublime Text
Vim：必備技能，遠端伺服器 Debug 時常只有 Vim 可用

心態建設#

錯誤心態：將面試官視為「監考老師」，將面試視為「考試」
正確心態：將面試官視為未來的同事

面試本質上是 Teamwork 的過程。你們正在共同探討技術問題，目標是達成共識並解決它。面試官的存在是為了觀察你的溝通模式，並在必要時輔助你。保持開放、合作的心態，能顯著提升錄取機率。

Python 語法特性#

多重賦值機制#

Python 的 x, y = 1, 2 是同時進行賦值的操作：

# Python：直接交換，無需臨時變數
x, y = y, x

# 反轉鏈結串列的經典寫法
prev, curr.next, curr = curr, prev, curr.next

Java/C++ 若寫成 x = y; y = x;，第一步執行後 x 的原始值即被覆蓋。必須引入臨時變數來暫存數值。

Dummy Node（哨兵節點）#

處理鏈結串列頭部操作時，建議使用 Dummy Node：

result = ListNode()  # 啞節點作為起點
# ... 操作 ...
return result.next   # 實際結果

這種寫法在邏輯與程式碼可讀性上都更為清晰。