Re: [請益] 初學者刷題的必要性?
我個人覺得刷題跟學校課程是兩回事
有晚輩在美國念數學系
想畢業以後當軟體工程師
我都跟他說
直接刷題
建議選Python或者Java擇一
我自己是推薦Python
如果語法不熟
推薦
https://py.checkio.org/
有手感之後再刷Leetcode
好像還沒看到過有人分享
(不知有無OP)
之前面試Google
HR分享的網站
我覺得做得蠻不錯的
https://www.codewars.com/kata
※ 引述《amamoimi (佛仔)》之銘言:
: 各位好
: 敝校大一在教c++
: 因為還沒教資結跟演算法
: 感覺去leetcode有點太快了
: 所以平常沒事會上zerojudge刷題保持手感
: 基本上用迴圈 函數 陣列就能解決
: 有時候有些題目會想很久,尤其是那種不知道從哪裡下手,比如螺旋矩陣之類的
: 就會有種寫這類問題幫助大嗎嗎...的感覺
: 因為本身其實基礎底子並不是很好(比如記憶體的概念,但大部分題目都不太需要)
: 覺得比起花時間刷題是不是應該多看點書(?
資工系修課,跟刷題不衝突
多看書是學基礎,多看書不會對刷題有幫助
刷題覺得很難正常
我是電子系畢業
儘管我修過資料結構演算法也一樣
還有幾門很強Coding的課
(Eg: UIUC System Programming)
: 希望前輩們能給點方向...譬如哪些題目可以跳過 之類的
: 謝謝各位
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: ※ 編輯: amamoimi (1.200.25.30 臺灣), 12/02/2023 11:52:17
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大道之行也,天下為公,選賢與能,講信修睦,故
人不獨親其親,不獨子其子,使老有所終,壯有所用,幼有所長,
鰥寡孤獨廢疾者皆有所養;男有分,女有歸,
貨 惡其棄於地也不必藏於己,力惡其不出於身也不必為己,是故
謀閉而不興,盜竊亂賊而不作, 故外戶而不閉,是謂大同。
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首Po各位好 敝校大一在教c++ 因為還沒教資結跟演算法 感覺去leetcode有點太快了 所以平常沒事會上zerojudge刷題保持手感4
leetcode沒有太快阿 你大一本來就應該基礎不好 畢竟你以前又沒練過 刷題的話 pointer學會就可以上了 因為你資料結構跟演算法 反正學校上課 你還是要自己實踐 網路上資料很多 講難聽點 論實作 有些網路教學搞不好比你教授教得好3
可以 我大學研究所都念電機 沒修過資結演算法 大一只修過必修計算機程式 研究所用C matlab5
剛好有時間來回一下。 本文不提供任何連結, 反正隨便搜都有很多類似的資料。 小弟對於online judge跟程式入門算是略有心得, 來貢獻一下,給未來想學習、入門程式設計或是寫白板題的人一點參考。27
同為大一生 這個問題我剛開始也有 不過刷著刷著就稍微有些心得供參考 我也是資訊背景的科系 大概一個月前開始刷Leetcode2
哥 覺得 你很棒 如果讓我回到高中剛考完學測那時候 第一件事情要做的就是秒填資工不填電機
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[請益] 以刷題為目標的正確學習路徑本科是電子系 有上過計算機概論和一點點計算機網路 但資料結構、演算法和作業系統就幾乎沒碰了 目前在南部當Android BSP 目標是Android App開發37
[討論] 刷題 Python or C++大家好,如果目標是純軟公司 想要刷題練功夫,複習資結演算法 下面哪種策略比較好呢? 1. 純 C++ 刷 2. 純 Python 刷35
[北美] 各位會推薦stanCode嗎?有朋友想揪我一起去上stanCode的刷題班 我們都非CS但有軟體開發經驗 想找的工作很多需要technical interview 覺得雖然自己摸索也可以但有人帶還是省時 但身邊也有人覺得那個上了還是不會刷題18
[請益] 後端 刷題及工作語言的選擇目前在德國留學 畢業後不會在國外定居 往後還是想多陪陪家人 所以會在台灣定居 工作上希望是100%遠端 討厭通勤 最近爬了很多後端的文章 後端兩個很常見的語言java & python12
[心得] 美國刷題仔在職跳槽卻無任何offer流水帳來個美國OPT->H1b邊工作邊面試的流水帳分享, 順便討論該不該刷leetcode?可以用Python刷Leetcode? ## 背景 台灣四大EE學士,系統廠工程師兩年,沒做什麼硬體,都在中國工廠。 某國立商院碩士肄業,美國排名50~100CS碩士2
[問題] 收到錄取通知但還在等其他學校各位前輩大神大家好! 老妹未來想轉職成為軟體工程師,但非CS本科所以今年有申請一些美國CS相關科系研究所 。 目前有幸收到第一封UCI MSWE錄取但其他學校可能要四月中才會有結果,UCI好像也沒有 可以佔位或是讓我等其他學通知的時間。1
[心得] (代po) 111跨考資工研究所心得(有補習)一、成績 二、背景 應用數學系40%左右 大學期間有修過離散數學 、線性代數、資料結構、演算法