不管是新鮮人、老手或甚至是高階職位，都躲不了面試中的技術考試。而 Leetcode 這個網站收錄了業界所有公司的面試考題，對於軟體工程師來說，Leetcode 刷題幾乎可以說是面試必做的考前複習。然而在茫茫大海般的題庫中，如何才能最有效率的刷題？
開始刷題前，要注意什麼？
刷題是一個需要長時間專注但枯燥的過程，對大多數人來說，刷題不僅不有趣，甚至還有點痛苦。正因如此，在開始刷題前，最好先找到一個自己可以安靜工作並專注超過一小時的空間（也就是先把桌子整理乾淨，讓自己不會刷題到一半就分心去打掃房間）。
Google 軟體工程師 Siddhesh Suthar 建議，在刷題前最好要先找出一天之中，自己最清醒、最適合工作的時段。可能是清晨或深夜，也可以是上班前或下班後，全看個人的時間安排和身體狀況。
每天至少花 1-2 小時或每週 10-15 小時刷題，如果平日要上課或上班，那麼找出自己什麼時候能集中精力是最重要的。在刷題的這段時間，關掉所有社交軟體，將手機靜音 1 小時。
Suthar 也表示，刷題時的重點在於題目的質量，而不是數量。有些人刷了500 多道題，卻還是沒得到工作；有人做了 200 道題，卻幸運地通過了面試。
Suthar 建議，首先選擇一個主題並開始解題，最好以 3:6:1 的比例，處理簡單、中等和困難的問題（也推薦 3:5:2）。另外，從題目答對率可以判斷難易度，也可以參考題目出現在面試中的頻率決定是否優先做題。
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LeetCode 哪些題目最重要？
LeetCode 是全球最大的程式編寫題庫，題目超過 2000 題，且會定期更新題庫。
LeetCode 上的每個問題都可以標記一個或多個主題，包括 Array、HashTable、Tree 等數據結構， Greedy、Divide and Conquer、Sorting 等算法技術，或 Sliding Window、Depth First Search、Topological Sort 等程式模型。其中有半數的問題和陣列 Array 有關，約 25% 的題目和字串 String 相關。
然而，怎麼刷題才最有效率？
Leetcode 將面試常見的 100 道題目整理成一個列表，另外也有最受歡迎的 100 道題目，對於時間緊迫或是比較沒有時間慢慢刷題的人來說，可以直接從這兩份題庫單下手，快速掌握解題手感。
另外，付費版還根據 FAANG 等科技企業分別整理了一份題庫，讓想進入這些企業工作的工程師能初步掌握公司的面試風格和考點，並提前進行模擬練習，且這份列表會不斷進行更新。
如何正確地刷 Leetcode？
LeetCode 最大的問題在於缺乏組織性。雖然題庫中有大量的題目，但是由於數量龐大，常常讓人不知道從哪裡開始下手。如果做 200 題能達到和做 500 題一樣的效果，那應該沒有人會想做 500 題吧？
一般人通常會選擇相同主題的問題，例如先解決與 Arrays 相關的問題，然後再轉向其他主題。雖然這樣的解法能掌握相似的題型，但就少了解題的靈活性。
例如，許多問題可以透過 HashMaps 解決，但其實也可以透過不同的算法技術解決。正確解題的關鍵在於：將新問題歸類到已知問題的能力。這樣的思維不僅讓整個程式撰寫、面試準備過程更有趣，也可以大大增進刷題的效率。
1. Two Pointer （Arrays, Strings, Fast & Slow Pointer）
Two Pointer 是蠻常聽到的一種解題技巧，也可以說是演算法的解題模板。 Two Pointer 又可以分為左右指標與快慢指標兩種，常被拿來用來做特定條件下的搜尋或是總和計算。
2. Sliding Window （Arrays, Strings, Hash Tables）
Sliding Window 可以說是面試常見的必考題，是廣義的左右指標中的一種。這類問題一般需要用到雙指標來進行求解，且大多離不開主陣列和子陣列的關係。
3. Tree and Graph Depth First Search （Matrix Traversal）
大多數 Tree 和 Graph 的問題都可以使用深度優先搜索 （DFS） 來解決。深度優先搜尋是 Graph 中的經典演算法，它會儘可能地搜尋樹的分支。
4. Tree and Graph Breadth First Search （Queue, Subsets, Matrix Traversal, Topological Sort）
廣度優先搜索 （BFS） 是一種 Graph 的搜索演算法，是一種非常方便的模式。以 tree 來說，就是把同一深度的節點走完，再繼續向下一個深度搜尋，直到找到目的節點或遍尋全部節點，例如可用找出迷宮中最短路徑的出口。
大多數軟體工程師面試都包括 LeetCode 的問題，只要在面試前狂刷題、勤練習，認真花時間準備，絕對可以獲得相對應的投資回報。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Medium(1)、 Medium(2)、Medium(3)、designgurus、Reddit，首圖來源：Unsplash。
（責任編輯：廖紹伶）
