🌳中文課程介紹：資料結構與演算法 (JavaScript)

這堂課內容包含電腦科學世界中的常見與實用的演算法與資料結構，對於不是資工本科系的人來說，是非常重要的演算法課程!此包含

演算法分析(Big O Complexity)、

八種排序演算法(Sorting Algorithms)、

主定理(Master Theorem)、

遞迴演算法(Recursion)、

連結串列(LinkedList)、雜湊表(Hash Table)、

二元搜尋樹(Binary Search Tree)、

優先佇列(Priority Queue)、

霍夫曼演算法(Huffman Encoding)、

最小生成樹(Minimal Spanning Tree)、

深度優先搜尋(Depth First Search)、

寬度優先搜尋(Breadth First Search)、

最短路徑演算法(Floyd-Warshall Algorithm)、

戴克斯特拉演算法(Dijkstra’s Algorithm)、

動態規劃 (Dynamic programming)等等的內容。

在這堂課程當中，我們會學習各種電腦科學當中，使用JavaScipt這門程式語言，來了解並一步一步寫出各種實用的演算法與資料結構。

✍ 對這門課有興趣，請參考底下留言區，目前 NT 430 特價中

ref: https://towardsdatascience.com/five-things-i-have-learned-after-solving-500-leetcode-questions-b794c152f7a1

本文是作者敘述自身解決 500 題 leetcode 後的一些想法

對於每個軟體工程師來說，基本上都有聽過 leetcode 這平台，也勢必理解刷題這個行為

Leetcode 中的題目五花八門，大部分都聚焦於資料結構與演算法類別，而這類型的刷題也變得愈來愈普遍廣泛，
不論公司規模與否，很多都會需要透過刷題來進行面試，然而這類型的行為的確也出現了不少討論的聲音
譬如面試者擅長 leetcode 但是這項能力卻沒有辦法反映到日常工作所需要的真正技能上。

不考慮到底 Leetcode 這類型的刷題行為到底好不好，作者列出五個自己刷題完畢後學到的一些心得
1) The importance of Data Structures & Algorithms
2) There is always someone more knowledgeable than you
3) An edge case can ruin your day
4) Hard work beats talent…
5) Planning is an essential part of software development

The importance of Data Structures & Algorithms
Leetcode 本身不是一個資料結構與演算法的教學平台，不過其本身的題目可以幫助你瞭解更多資料結構與演算法使用的場景與使用方式。
作者提到這類型的基本功應該是每個軟體工程師都要有的，特別舉例不久前一篇玩家修改 GTA V 裡面某些資料結構的處理方式，使得整個讀取速度提升70% 的範例來闡述為什麼
需要掌握好資料結構與演算法。

There is always someone more knowledgeable than you
Leetcode 的解題過程中，最大的特點永遠都是留言區，裡面總是會有各種神奇厲害的解法，甚至會出現比官方解答更漂亮的解答方式。
作者自述有很大半的時間其實都是再重新實作這些很棒的解法。
這經驗讓作者體會到，人外有人天外有天，永遠都有比你厲害的人，工作上要盡可能的向那些厲害的人討教與學習，他們花了很多時間與經驗得來的知識都是非常寶貴且難得的，能夠學會就盡量學會。

An edge case can ruin your day
作者認為 Leetcode 的題目都擁有豐富的測試資料，包含了各種極端案例，這也意味刷題的時候如果沒有考慮各種不同情境常常沒有辦法順利通過問題。
這種思考過程的訓練對作者帶來了實質上的幫助，工作上能夠用更嚴謹的思路去思考每個撰寫的程式，思考有沒有可能有任何遺漏的案例可以在寫程式的過程中就找出來。

Hard work beats talent…
這句話的全文是
Hard works beats talent when talent doesn't work hard.
就算本身不是天選之人，但是透過努力還是有機會在天選之人松懈怠惰之時展現出自己強大與良好的一面。

註: 我想於如果天選之人比你還努力...那就讓天選之人拯救世界吧，我們還是做些簡單的事情就好

Planning is an essential part of software development
從眾多練習與面試的過程中，作者瞭解到 Coding 其實只是解決問題的一小部分，而聽到問題瞬間就馬上開始寫程式非常有可能走冤枉路。

軟體開發過程充滿各種不確定性，很多時候面試時遇到的問題其實都是那種曖昧或是不夠完整的敘述，再沒有掌握問題的全貌前就貿然寫程式常常只會愈走愈糟。
此外，軟體開發除了撰寫程式外，還必須要針對解決方法進行分析，該方法帶來的優點都需要仔細思考，同時也要確保團隊內對於該方法有一致性的同意才可以開始往下去撰寫程式。
作者最後強調，這個概念是真實工作中最重要的一環，透過溝通去理解所有的需求，確保一切都有共識後才開始實作。

剩下有興趣的歡迎閱讀全文

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用JavaScript學習資料結構與演算法，內容包含排序演算法、主定理、連結串列、雜湊表、二元搜尋樹、優先佇列、霍夫曼演算法、最小生成樹、深度優先搜尋、寬度優先搜尋、最短路徑演算法、戴克斯特拉演算法、動態規劃等等。

https://softnshare.com/algorithm-data-structure/

現在學習知識的渠道越來越多，無論對於零基礎或是有經驗的工程師，想要持續成長應該看書還是看影片來的更有效率呢？

主要會和你分享我過去從新手到資深的過程中，如何持續保持進步及學習的經驗

也許這個經驗可以幫助到你，也歡迎留言和我分享你的看法

相信彼此分享不同的學習見解，能讓對於想要更精進自己程式開發功力的人有很大的幫助

===章節===
00:00 哪一個有效律?
00:36 寫程式如同寫作
05:14 書是最便宜的資源
10:14 折扣碼操作示範

===蝦皮購書折扣碼===
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===前陣子在看的推薦書單===
（零基礎）
- 白話演算法！培養程式設計的邏輯思考
- Python 刷提鍛鍊班

（中高階）
- 設計模式之禪(第2版)
- 無瑕的程式碼－整潔的軟體設計與架構篇
- 單元測試的藝術
- 演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)
- Kent Beck的實作模式

（Ruby）
- Writing Efficient Ruby Code

（成長思考）
- 圖解．實戰 麥肯錫式的思考框架：讓大腦置入邏輯，就能讓90%的困難都有解！
- 師父：那些我在課堂外學會的本事
- 高勝算決策：如何在面對決定時，降低失誤，每次出手成功率都比對手高?
- 窮查理的普通常識
- 懶人圖解簡報術：把複雜知識變成一看就秒懂的圖解懶人包
- 寫作，是最好的自我投資

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硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到，但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友，都應該要知道，這些紮實的背景知識提早學習起來，在未來的日子裡，只有好沒有壞。

就透過本影片我的真實經驗分享，告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論，其實就是程式設計內功，而日後沉睡已久的內功卻又恰巧的在職涯旅途中碰上用處。

章節:
00:00 學這些有用嗎
00:52 我與速成班的距離
04:45 業務增長後的影響
06:36 基本功知識科普

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