🎯 什麼情境該想到我
當你在準備/進行技術面試的程式題，想把「解題過程」表現好（而不只是湊出答案）時。
⚙️ 怎麼用（拿到題別急著寫）
- 先釐清思路：畫圖（形象化）、舉具體例子（具體化）、把大問題分解（簡單化）。
- 確認需求與邊界：問清楚輸入範圍、特殊情況（空、極值、非法輸入），先講你會怎麼處理。
- 講出你的方案再寫：先口述做法與複雜度，得到面試官認可再動手。
- 寫乾淨的程式碼：命名清楚、處理邊界（見 工具-防禦式編程）。
- 分析複雜度並嘗試優化：說出時間/空間，思考有沒有更優解（見 工具-演算法設計策略）。
- 測試：用你舉的例子 + 邊界案例走一遍。
★ 走一遍：兩數之和
題目：給一個整數陣列和目標值，找出兩個相加等於目標的元素的索引。
| 步驟 | 你說／做的 |
|---|---|
| 1. 釐清 | 「有沒有可能無解？答案唯一嗎？同一個元素可以用兩次嗎？陣列有沒有排序？數字範圍？」 |
| 2. 舉例 | [2, 7, 11, 15]、目標 9 → [0, 1]；邊界：[3, 3]、目標 6 → [0, 1]（重複值） |
| 3. 暴力解 | 「兩層迴圈檢查所有配對，O(n²) 時間、O(1) 空間。」——先說出來，表示你有一個可行的基準 |
| 4. 最佳化 | 「內層迴圈其實是在找 target - x 在不在陣列裡，這是查詢問題 → 用 map，O(n) 時間、O(n) 空間。」 |
| 5. 確認再寫 | 「我打算用一次走訪，邊走邊把看過的值存進 map。這樣可以嗎？」 |
| 6. 寫 | 見下 |
| 7. 測試 | 手動跑 [3, 3]、目標 6：i=0 時 map 是空的，存入 3→0；i=1 時找到 3 → 回傳 [0, 1] ✓ |
func twoSum(nums []int, target int) (int, int, bool) {
seen := make(map[int]int, len(nums)) // 值 → 索引
for i, x := range nums {
if j, ok := seen[target-x]; ok {
return j, i, true
}
seen[x] = i // 先查再存：避免同一個元素用兩次
}
return 0, 0, false
}「先查再存」這個順序就是第 2 步舉邊界例子時發現的——如果先存再查，[3] 目標 6 會錯誤地回傳 [0, 0]。
★ 45 分鐘的時間分配
| 階段 | 時間 | 常見錯誤 |
|---|---|---|
| 釐清 + 舉例 | 5 分鐘 | 跳過，然後寫到一半才發現理解錯了 |
| 暴力解 + 最佳化討論 | 10 分鐘 | 直接寫最佳解，卡住時沒有退路 |
| 寫程式 | 15–20 分鐘 | |
| 測試 + 複雜度分析 | 5–10 分鐘 | 說「應該對吧」而不是實際走一遍 |
| 延伸問題 | 剩下的時間 |
★ 每一題都該檢查的邊界案例
- 空的輸入（空陣列、空字串、nil）
- 一個元素
- 全部相同的元素
- 已排序／反向排序
- 最大值／最小值（整數溢位）
- 負數、零
- 重複值
★ 用 Go 面試時要注意的陷阱
| 陷阱 | 說明 |
|---|---|
for _, v := range s 的 v 是副本 | 修改 v 不會改到 slice 裡的元素；要改就用 s[i] |
| map 走訪順序隨機 | 需要確定性輸出就先排序鍵 |
| 子 slice 共用底層陣列 | b := a[1:3] 然後 append(b, x) 可能覆蓋 a[3] |
int 在 64 位元平台是 64 位元 | 溢位的機會比 Java 的 32 位元 int 小，但仍要注意乘法 |
| 沒有內建的堆積、集合、有序 map | 堆積要實作 container/heap 的介面，事先練熟 |
★ 卡住時該說什麼
- 「我先寫暴力解，之後再最佳化。」
- 「我注意到內層迴圈在做重複的工作，想想看能不能記住結果。」
- 「這題讓我想到 X，差別在於 Y。」
- 不要沉默超過一分鐘：面試官沒辦法給你提示，如果他不知道你卡在哪裡。
🧪 我實際套用的紀錄
- 2026-07-15：（待填）
⚠️ 注意
- 沉默寫題是大忌；面試考的是思考過程與溝通，全程 think aloud。
🔗 相關工具
- 工具-程式問題解決策略 —— 底層能力，套路是面試場的表現形式，它是真正的解題方法
- 工具-演算法設計策略 —— 想不出解法時的方向盤，先辨認題型再套策略
- 工具-時間複雜度分析 —— 面試官必問的一環，講得出複雜度才算把題目答完