身為軟體工程師，一定聽過演算法、資料結構。尤其企業面試，「演算法」常作為軟體工程師的面試考題。但實務上會用到演算法嗎？軟體工程師到底該不該學演算法？
11 月份 ALPHA Camp AMA 活動，特別邀請到任職頂尖軟體外商的資深工程師 Brian，與校長 Bernard 一起直播，分享從歷史系自學踏上軟體工程師的歷程，並深入解析演算法的應用場景，及演算法面試心法。
Brian 指出，「對演算法的深度理解，決定了普通工程師與優秀工程師的分野！」想讓軟體工程師職涯有所提升，不可錯過演算法。
歷史系畢業，跨領域轉職外商軟體工程師的職涯之路
大學念歷史系的 Brian，為什麼最後會成為軟體工程師？他解釋道，念歷史是興趣，而自己從小就有創業夢，他觀察「軟體創業」低門檻，又是未來趨勢，於是他大學開始自學程式、修程式學程，大四開始獨立接案，畢業後與朋友一起創業做 APP。
後來因創業以失敗告終，Brian 重新開始接案、也擔任過 ALPHA Camp 課程講師，最後他進入頂尖外商軟體公司，擔任軟體工程師。
軟體工程師學演算法有什麼好處？談演算法概念與應用場景
Brian 接著談到軟體工程師面試時，許多企業常會考「演算法」。到底演算法是什麼？為什麼企業面試喜歡考演算法？實際上做產品會用演算法嗎？
演算法是什麼？為什麼許多知名公司面試要考演算法？
演算法，是一種將「輸入值」經過運算後產生出「輸出值」的運算方法，是解決問題的一套邏輯思維。談起演算法在工作中的應用，Brian 指出：「事實上，當軟體工程師在做面向使用者的應用軟體如 Web、APP 等，幾乎用不到演算法。即使有機會用到演算法，就算你不會，也可以用比較初階的方式寫出來。」
但他接著強調，「軟體工程師懂演算法，關鍵的差異是效率！」
他以數學概念「乘法 vs 加法」比喻，說明「演算法就像乘法一樣，不管懂不懂乘法，店員都能完成結帳，但很明顯會乘法的店員，他的效率比較高。」
同場加映：認識演算法（Algorithm）與運算思維（Computational Thinking）
如果多數情況用不到演算法，為什麼許多公司面試還是喜歡考演算法？Brian 認為原因有二：
- 演算法是「普通 vs 優秀軟體工程師」的分野：偶爾有用到演算法的場景時，能不能透過演算法思維，寫出執行效率更好的程式碼
- 資料分析、後端應用，常會應用到演算法：演算法在寫前端應用軟體時，確實比較少機會用到。但如果是做資料分析、後端應用軟體，演算法就有它的功能。比如 Google Search 的邏輯，不懂演算法可能就做不出來
演算法的應用場景：以計算平均股價為例
Brian 寫了一段「Python 計算平均股價」的程式碼，舉例說明為什麼擁有演算法思維，能寫出更好、執行效率更高的程式碼：
計算平均股價－未使用演算法
說明：假設有過去 100 天的股價，但只需要最近 20 天的平均股價，這段程式的確能計算出最後 20 天的平均價格，卻導致浪費了 80 個空間去儲存不需要的股價資料。如果要計算的數字越多，就會浪費更多的空間。
計算平均股價－使用演算法
說明：這段程式碼跟前一段相比，多加了宣告，把 list 變成固定長度，length 設為 20，最新的數字會把舊的數字蓋掉。所以不管股價資料幾筆，所需的執行空間都固定。如果拿評估演算法效能的指標 Big-O 來看，這個作法就是達到了空間複雜度 Ｏ(1) 的理想狀況。
從上述舉例可得知，演算法能提高程式碼的執行效率。特別是當使用者規模或資料量達一定程度時，應用演算法提升程式的效能就變得非常重要。
校長 Bernard 最後則補充：軟體工程師有演算法思維，可以讓程式碼的運算時間、記憶體空間都做到優化。為什麼相對有規模的企業面試要考演算法？因為他們希望你能考慮到效能，在部分情況下，他們特別需要去解決效能問題。
演算法面試心法：前後端面試，如何準備資料結構與演算法
說明演算法的定位與應用場景後，Brian 接著分享如何準備演算法及資料結構面試。
基礎準備：閱讀演算法書籍
準備演算法面試時，Brian 建議可先透過閱讀書籍，建立演算法基礎知識：
- 主力書籍「Cracking the coding interview」：Brian 認為這是一本聖經級的演算法面試準備書籍，內容包含演算法面試所需的基礎知識，與演算法經典題目詳解，是準備演算法面試很有效率的一本書
- 其他參考書籍「The Algorithm Design Manual」或其他大學演算法教科書：由於前述提到的書籍為面試導向，Brian 建議可再找一本演算法教科書，補充更多細節知識
LeetCode 刷題：建立正確思維與實作練習
軟體工程師在準備技術面試時，會透過 LeetCode 刷考古題來練習手感、準備資料結構和演算法考題。但刷題數量越多越好嗎？想面試知名企業，刷題要先刷到 500 題嗎？
針對常見的刷題迷思，Brian 分享正確的刷題思維為：「融會貫通比刷題數重要！刷題意義在於找出自己的盲點，如果時間有限，與其花很多時間一知半解刷了 200 題，不如把 100 題好好搞懂。」
延伸閱讀：Leetcode是什麼？誰需要刷題？工程師面試要刷到什麼程度
Brian 接著分享刷題技巧：
- 寫 LeetCode 考古題目，會碰到兩個關卡「思維」及「實作」：首先要有想法知道大概怎麼寫，再來是如何實際寫出 Bug Free 的程式
- LeetCode 選題：若 20 分鐘寫得出 medium 難度的考題，即可應付大部分的面試。若遇到只有一種解法，或解法很刁鑽的題目，可以先跳過
- 當 LeetCode 寫不出來時，建議可依序使用以下方法：先參考 LeetCode 討論區的討論，自己思考；假設還是沒有方向，則看解答；但如果看了解答還是不懂，可以適度硬背，因為很多題目的解法是類似的，有時候會忽然搞懂為什麼這樣寫
- 若藉由以上幫助才能解題，要重寫確認自己有消化吸收：Brian 自己在遇到不懂的題目時，會隔五天至一周的時間回頭重寫，如果有寫出來才表示已經融會貫通
最後，Brian 分享當企業採白板題考演算法及資料結構時，如何應對刷題實作：
- 平時要練習手寫程式在紙上或白板上：所謂白板題就是企業讓面試者在白板上寫下題目的解法。Brian 認為，當不借助電腦的幫助時，寫程式需要注意的事情比較多，例如語法結尾沒加分號等狀況，難度會更高，因此會需要平時自己練習手寫在紙上或白板上
- 寫白板題時，要邊寫邊解釋：這樣做的目的是讓面試官知道自己的思考過程，由於這件事不太容易，所以建議平時也要練習
- 寫完白板題後，要做基本檢查，思考有無特殊情況：Brian 舉例，寫題後要去思考一些問題，如「時間/空間複雜度是多少？可以改善嗎？」，或「當數字是 0 或無限大時，程式還能運作嗎？」、「出現預期外的 data type 會 crash 嗎？」確保自己的程式碼在特殊情況下仍能正常運作
演算法學習 Q&A
活動最後，針對網友對演算法的相關提問，Brian 進行解答：
Q：學習演算法之前，需要有什麼樣的基礎嗎？
演算法算是獨立學問，不太需要基礎知識，但由於會使用 Big-O 來分析演算法效率，分析時會用到高中數學知識，如指數、對數等，所以還是要理解一些高中數學，假設真的忘了，碰到時再回頭補上即可。
Q：演算法會因程式語言不同而有差異嗎？
95% 邏輯是一樣的，但根據語言特性，實作細節寫法可能有點不同。如果要從零開始準備演算法面試，提供兩個面向供參考：
- 選擇自己最熟悉的語言練習演算法：絕大多數公司在面試演算法時，不會要求使用的程式語言，因此可以用自己最拿手的程式語言來準備
- 若無特別熟悉的程式語言，建議可以用 C 語言來學習演算法：由於 C 語言是很原始的程式語言，如果用 C 寫得出演算法，基本上其他語言也寫得出來
無論如何，程式語言只是工具，在準備演算法面試時，建議使用自己最拿手的武器去應戰。
Q：網路開發新手在做 side project 時，如何導入演算法思維？
其實蠻困難的，因為絕大多數前端應用軟體都用不到演算法，再者如果沒有演算法的概念，也無從應用起。只有當你具備演算法基礎知識時，做 project 才有機會用到演算法，因此在做 side project 時，可以反問自己：有沒有更棒的程式寫法。
結語
藉由 Brian 的分享可得知演算法的應用場景，及在面試及工作中所扮演的角色。在面試上，演算法常作為企業面試考題，用來測試軟體工程師是否擁有「效能」思維。而在工作中，若負責寫前端應用軟體，使用演算法能讓程式碼的品質及執行效率更好，若是做資料分析、後端應用等產品，演算法更是必備的知識。
因此，軟體工程師想讓職涯升級，懂演算法是成為優秀工程師的必經之路。
