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

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）

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， 如果你也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。


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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 (http://bit.ly/34UrjEe) 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 (925 道還是好多啊！@@)， 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， 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") 。


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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？
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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。


部落格原文及各文章連結：
https://brianhsublog.blogspot.com/2020/12/AlgorithmDataStructureLeetCode.html

＃軟體工程師面試 ＃文長慎入

面試問題好像一直以來都是一個很多人關切的環節，在各大版上也一直有人會詢問。因為之前有幫公司面試一些人，還有加上從朋友那邊搜刮來的經驗，概括分享一下。

這邊感覺可以分成幾個部分：

1. 面試的題目是否都是演算法相關題目？

2. 是為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關？

3. 我現在學的東西對找工作是否有幫助？

4. 公司招募看的到底是這個人的學經歷，能力，個性，還是什麼，為什麼有些人很感覺很厲害卻一直無法拿到offer？

其實用FB排版不太容易，但因為懶得登入部落格，想說快速地打一打，所以也請各位見諒。

＃面試的題目是否都是演算法相關題目

如果是投FANG之類的，Facebook Amazon, Neflix, Google (沒記錯應該是這幾間），反正就是這些有名的大廠，除了Netflix目前沒有遇到認識的聊過，其他都是考演算法沒錯。

當然也不只有會考演算法，根據你申請的職缺，可能也會加考一些其他的東西。

那其公司是怎樣呢？其實還是有很多公司會考演算法相關的，尤其是線上面試。

雖然在疫情下全都是線上，但一般來說，還是會有分兩種，一種是沒有真人的狀況下，就是給你像是HackRank這種網站，你點開可能有六十分鐘讓你做兩題。

做完以後你提交，你也不會知道你的分數跟分析結果之類的，看公司怎麼做設定，而且除了演算法相關題目，也可以設定選擇題之類的。

另一種就是真人面試，通常電腦自動面完以後，你可能會跟真人線上面試，真人也是會給你類似所謂的白板題，就是出一個題目讓你現場解題，然後中間可能有的會要你跟他討論，當然看面試官拉！

比較加分的還是，你編寫的時候可以邊闡述自己的想法，而不是低頭默默寫完，這樣也是有點尷尬。如果你編寫邊闡述的話，或者是少有點互動，也是展現你的溝通能力以及你對於題目的掌握能力，就像是你看到一個很簡單的題目 (2+3)*5 之類的，你可以很有自信的說，喔因為2+3在括弧裡面，所以要先算，然後再乘以5，展現底是真的有理解，而不是就是背題目之類的。

有些公司也可能是給你回家作業，叫你做一個小專案之類的，看你應徵的職缺，可能是叫你做一個UI 或者叫你建一個API 也可能叫你做一整個比較完整的東西出來。如果你是面試架構師的話，可能會叫你建一個架構，或設計一個架構出來。

然後也有的公司（像我們公司）就是需要pair programming 所以在線上面試的階段就是會有，真人跟你一起寫程式這樣。

＃為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關

這個部分一直以來都是一個難解的謎題。像是Google Facebook這種大公司其實不難理解，畢竟他們是比較類似General 的招募，不是一開始就決定好你就是要去某個Team然後永遠讓你待在那個Team。就他們招募的是他們覺得，有潛力的人才，這樣不管需要做什麼都可以自由移動他們，給他們training就可以變得很好用。加上他們一次招募的數量也是相當龐大，考演算法相關的話，可以快速篩選，也更有機會找到他們需要的人才。

因為像是Facebook或Google這種有自己開發框架，開發技術的公司，他們的確有很多時候需要寫演算法或者系統優化的工作。

那像是普通的中小企業或新創，說真的，其實就是跟風。因為覺得人家Google Facebook都是這樣找到優秀人才，那我們也要依樣畫葫蘆，這樣鐵定也能找到厲害的人。

可是這樣找到的人進去以後，發現公司好像也是不知道在幹嘛，最後可能也會待不下去。所以這個部分，近年來也越來越多公司開始改進，開始思考什麼樣的招募流程最適合自己公司。

像是pair programming也開始成為近年來的一個流行的面試，有的公司並不是真的pair 但就是你要跟他們一起工作，了解他們公司的文化，或者跟他們的工程師進行一些深度討論。或者會問你說，假設給你設計一個系統，你要怎麼做之類的。

當然，面試問題跟流程都是每間公司各有不同，不是說你現在準備一種就萬無一失。所以說最好還是盡可能的，提升自己的基礎能力。

如果真的就是打算以FANG為目標的話，就可以從刷題開始，像是Leetcode, Hackrank, codewars之類的都不錯。之前有看到一篇文章，他刷了幾百題，而且每題刷了三次以上，真的很有毅力。刷題的重點就是在於熟練那些題目，可是也不要硬背，你練習是要練那個速度感。可是該理解的還是要理解。

因為你進公司以後，你還是需要使用那些東西來工作，不是只是為了刷題而刷題，而且面試官可能也會考你變形題之類的，或者問你一些記憶體相關的問題，或者是系統設計的問題，或者單純想知道，你是怎麼想出解法的，所以硬背題目跟答案其實也是不太行。

目前我的了解是，大部分中小型企業或者新創，很多時候你學習新東西的能力是比演算法更重要的，尤其是新創你什麼都要會，假設公司是剛起步的新創，你就要變成公司主要的技術專家，什麼東西不太會也要馬上現學現賣，也不要期望公司可能會給你什麼Training 或者有人給你依靠，可能同事還要依靠你。

中型或者普通大型企業，假設公司已經有產品的話，大部分的時候可能是既有產品維護，除非你剛好很幸運地在新產品開發的Team，這樣就有機會學到很多東西，不然維護的話，很多時候只是在了解產品本身是否有Bug，改善code品質之類，也要看公司是否有想花成本在維護上面。如果公司就是打算一個產品，改一點東西就繼續賣錢，那樣好像也不太需要一直去migrate 或者搞新東西上去。

如果你剛好很幸運在獨角獸新創，那你不但可以學到很多東西，還可以用最新科技，可能還有機會遇到大神帶你。

所以說選公司其實也是有點重要，面試的時候，可以問問他們說，那你平常的daily work是怎麼樣的，公司有沒有走敏捷開發，公司有沒有用雲端，公司一個Team的規模之類，以及公司會不會提供訓練。

＃我現在學的東西對找工作是否有幫助

其實這個就要看你的未來三年五年十年規劃。

假設你就是都在寫前端，你也覺得我要寫前端寫一輩子，那好像就可以繼續一直focus在前端。如果你擔心自己會丟飯碗，是不是要學點後端，其實也是可以學，可是學了以後，你打算學得多專精？後端的東西也是會一直更新，一直進步。可能Restful API 也可能不是，DB也有好多種DB, 後端語言也很多種，所以你是想要學個大概，還是是希望，後端也問題的時候，自己可以去看code也看得懂？

前一個專案，公司有一個前端，他就是因為自己做的ticket幾乎都會碰到後端，就乾脆把整個後端也寫一寫，就變成fullstack，雖然他主要還是算前端。但也因為是.NET 所以前端跟後端可能沒有太明顯的分界，至少我相信他本來就會寫.NET了，因為幾乎有一半以上的controller都是他寫的。

如果你是寫react SPA，就是跟後端完全分開，你就只要寫到send http request 那邊的話，那好像也不太需要去了解到後端的架構，就是大概知道後端的endpoint 長什麼樣子就好，他們需要提供的文件就是需要提供。

如果說你是怕以後失業，怕公司可能覺得請全端比較划算，那的確還是多學一點好，反正多學也是投資自己。還能順便展現自己的上進心以及學習能力。

以consultancy來說好了，感覺是什麼都要學，像是公司可能就會說，啊最近我們的客人都要求要會什麼什麼，那你就趕快學一下。當然公司也不是很壞心的就叫你要馬上學會，公司最近也是有開始提供一大堆Training 之類的，還給你錢讓你去考一些證照。

目前我使用的語言主要還是Javascript 和 C＃這樣，然後公司有希望我可以好好學學Java。其實也不是不會寫Java，如果有發漏我其他文章的話就知道，其實我最一開始學的時候，第一個語言就是Java。

在台大資訊系統訓練班的時候，我就上了Java和PHP的課程，為自己來英國念研究所做準備，一年的master course也都是Java 跟PHP為主，然後有用了一點Python這樣。可是工作以後就只有使用C＃和Javascript 而已，所以說，學校學了也不一定會用到。

很多東西都是工作以後才學的，然後Python是平常自己刷題的時候會用，因為覺得不錯用。

其他的話，我覺得雲端相關的東西滿實用的，像是AWS或Azure 或GCP 有機會的話是可以自己摸摸。我自己是滿幸運的在工作上一直都有用到雲端產品，主要是AWS，前一個專案有用Azure 這樣。

DB的話，就是SQL和NoSQL可以個學一個，應該就滿好用的了，目前最流行的應該就是PostgreSQL和MongoDB 。如果對於Graphic Database有興趣也可以稍微看一下像是Neo4J之類的吧！

前端框架的話，就是React, Angular, Vue.js選一個吧！學會一個以後再去學其他的也不難，這三個我是剛好工作上都有用到，我自己是覺得Vue和React應該是比較好上手的，入門門檻比較低，Angular就一定要寫Typescript.

後端框架的話，看你用什麼語言，Java就學spring boot，
C＃就是.NET，JS的話應該是Express，Python就Django，PHP就Laravel 。

Mobile的話我沒有寫過也不知道。

如果是平常想要補充知識的話，可以多念一些像是security 相關的東西，或者是Oauth那類的，也可以看一下架構之類的。像是Microservices, microfrontend, Domain Driven Development 這些概念性的東西。

也可以看一些像是Clean Code相關的書，怎樣重構原本的爛Code或者TDD相關的書。

反正前一篇文章就說了，這個職業就是要一直學，活到老學到老，如果打算做到老的話。

＃公司招募看的到底是這個人的什麼

其實每個公司應該都不太相同。有的公司就是要招募他們覺得最聰明的人，所以就是一直問你一些很難的東西。或者就是只要找那種名校出來的人，最好有什麼數學物理奧林匹亞的。

有些公司看的是你的個性，符不符合公司文化，或者同事喜不喜歡你之類的。

有些公司就是很缺人，看你能不能馬上上工之類的。能的話就馬上錄取你之類。但通常那個可能是很雷的缺，例如公司找人找很久都找不到，終於看到一線希望。然後為什麼找不到人，可能是薪水開的偏低，或者公司名聲不好，上Glassdoor就可以查看公司的評價。也可能是職缺本身很雷，例如看起來就是個打雜缺。或者是前人都做不久就離開，所以需要一直找人。

有些公司是看你寫的code 例如看你的code乾不乾淨，可能你寫出來的code都很乾淨，設計也很好，思路也很清晰，他們就會錄取你。

有些公司看的是你有沒有某些特定的經驗，例如公司開那個缺剛好就是要找有AWS經驗的人，所以可能就是會錄取他們覺得AWS經驗比較多的人。或者是剛好想找之前有做過Serverless架構的人，或者是有碰過Kubernetes的人，這個時候真的就是靠經驗了。

也有的公司就是，他們也懶得找人，HR給他們面試的第一個人就會錄取，這個完全靠運氣。這件事情真的發生在我第一間公司的另外一個Team，主管非常不喜歡面試人，也覺得我工作都沒時間還要面試。所以就是隨便問問之類的，然後就跟HR說好。

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以上就是我目前經歷過以及別人分享給我的經驗。我覺得面試的話，運氣真的也是佔滿大的比例，尤其是遇到像第一間公司那種狀況的。

當然年輕的時候可能會比較急躁，也很擔心自己找不到工作，考量到的還有金錢跟公司名聲，所以學不學得到東西也可能是其次。

選offer的時候，也可能就是可以分析一下，自己想要的到底是什麼，是金錢，是做得開心，還是想要可以做的久（這個也要看公司可以活多久），除了看Glassdoor也可以上網看一下公司財報。

最近的疫情衝擊下，有很多新創或中小企業也開始裁員跟減薪，所以公司平常的財務狀況和經營方針也是很重要的。即使公司可能一直都有收入，也可能因為現金管理問題，導致沒有足夠現金需要裁員。