寫在前面

容許筆者自我工商一下，如果喜歡這一系列的文章，
我也有陸續寫新的文章，放在我的Medium中，
有興趣的歡迎光臨XD~

其目錄項次會放在第一篇(在Medium上是第0篇)，
在上面的主標題內容，會以當篇所著重的演算法/資料結構種類為主，
而不是在這邊所使用的直接以題號命名。
同時，因為Medium有支援gif檔的關係，
讀者有空也可以回頭翻一下一些和這裡對應的文章，
有些會提供動畫圖解，相信會更容易理解。
(將來也會嘗試線上開課，如果喜歡筆者的風格，到時也請多多支持~)

每次更新的時候也會貼在Python Taiwan上，
可以的話，希望在看Medium文章時，
能順手點開底下的SHOW EMBED->給個 5 Like，
您的支持是筆者寫作的動力！

What is an algorithm?

所謂的演算法，就是描述一個計算/操作的過程，
這個過程可以用有限的長度來描述如何解決問題。
或者更簡單的說法：
演算法，就是解決問題的方法流程。

Why do we need to learn algorithms?

先講一下筆者的經歷：
筆者當了6年多的工程師，
當中有2.5年和Android kernel/HAL/framework相關，
2年跟Android App和一般Software有關，後面則是ML/Deep Learning為主，
在面試時也分別面過不同的職位，唯獨幾乎萬變不離其宗的，就是白板題。

面試官拿出一道你見過或沒見過的題目，問你該怎麼解，
你思考後給出回答，並且討論可以改進的方式及可能的錯誤，
這應該是所有面試者都會歷經的流程。

那麼，你是否經歷過這樣的狀況？

「這個題目的類型看起來好眼熟，可是不知道從何下手，該怎麼辦 QQ」

白板題的重點，就在於演算法。掌握好演算法，就跟數學學會公式一樣，
可以將一些複雜的東西簡單化，平常練習的題目多了，
套起公式來自然得心應手，就算題目再怎麼變，也萬變不離其宗。

當然，後面還會衍生出一個問題：一個題目該用哪種演算法比較好？
但這是另一個故事了，我們以後再談XD

Why LeetCode?

那麼，現在網路上可以供作練習的網站相當之多，除了LeetCode外，
你可能還聽過HackerRank及CodeWar等，
那麼為什麼是用LeetCode而不是其他呢？

以筆者的經驗，HackerRank相當適合做為熟悉語言特性使用，
但不適合目標是熟練解題的人。你可以在其 "LANGUAGE PROFICIENCY"的分類中針對特定的程式語言一路寫到尾，這樣可以對這個語言有一個比較基本的認識。
而雖然它們有"Interview Preparation Kit"的部分，
但相對題目較為簡單，涵蓋範圍也較少。

舉例來說，在Tree的分類上只有5題，這一點點的量，其實相當不足。
同時，HackerRank的題目往往較長，限制也通常較多，
(這裡是指Problem Solving分類)，和一般面試會遇到的題目型態較為不同。

但若今天的形式是給你1個半小時解3題的話，
那麼HackerRank的模式就會很適合你。

Codewar的話，較為偏向打怪(題目)升級的模式，
每個題目都會有一個等級，
解決題目累積經驗值並提升自己的level會有一種練功的感覺。
筆者不推薦的原因在於：

1. 網站讀取速度偏慢
2. 題目沒有編號，你會做到不知道哪裡去也不確定自己有沒有準備好XD
3. Discuss區不像LeetCode傾向於分享整組解法

那LeetCode呢？
當前(2019/09/02)的題目量總共有1178題，Easy佔了當中的319題。
筆者練習的題目總量為359題: Easy 266, Medium 75, Hard 18。

以筆者的個人經驗，只要將LeetCode的Easy難度寫過一輪，
搭上少量的Medium和些許的Hard題目，便足以應付絕大多數的白板題。
這當中要求的是盡可能不要去翻別人的答案，自己先兜出解法後，
在能力範圍內去盡力提升這個解的速度，
真的不行或卡超過半小時才去參考別人的解答。
在練習到一般的白板題都不能難倒你後，
就可以將注意力集中在你主要經驗相關的領域了。
(如筆者找AI職缺，那麼就會偏向ML相關的知識)

What’s the plan?
接下來的系列，將會挑選LeetCode題目練習，
以Easy題目為主，參雜少量Medium題，搭配題目分析及演算法講解，
在整理先前自我學習的過程中，希望能對大家有所幫助。

解題所用的程式語言會以Java及Python為主，但概念基本上不會差多少，
若是使用其他語言的朋友應該也可能從中理解思路。
使用的解有些可能會因為我看到更好的解法，
會使用其他人在Discuss區塊提出來的解，
筆者會盡量標明是哪一位LeetCode user所寫的。
除此以外，
若文章中有錯字、寫錯或有任何讓人感到疑問的地方，
歡迎留言告訴我！