#38 Coding 面試 - LeetCode #2 Add Two Numbers

原文題目 https://leetcode.com/problems/add-two-numbers/

這題是個基本的 Linked List 考題，如果題到這類型的 List 題目，若題目沒特別說的話，就一律想成是 Single Linked List 了．其實，我個人不是很喜歡 List 考題，原因是大部份的問題都蠻無聊的，可能就在 List 上把元素搬來搬去，而且不一定會有一個很好的邏輯來搬這些元素，所以就會造成一個 function 寫的長長的．像這一題就是這樣．

題目給了兩個 input list，要把每個元素加在一起後，然後輸出一個最後的 list．其實也蠻簡單的，你只要在這兩個 input list 上一個一個元素去拜訪，然後把加起來的答案寫到新的位置上，同時再注意進位的事情．並且你也要考慮到兩個 input list 的長度可能是一樣長，也可能是不一樣長，甚至可能是空的．如果你按照這個想法寫，答案就可以寫的出來．

但是，就這麼簡單嗎 ? 基本上是的，但要注意一件事，上面的想法是會製造出另一個新的 list，算到最後把這個 list return 出去．這樣做的話就等於空間複雜度是 O(n+m) 了，假設 n,m 分別是兩個 input list 的長度．

所以，比較好的做法是讓空間複雜度變成 O(1)，也就是說每當計算一次元素的加法時，就把答案寫到某一個 input list 上，最後 return 這一個 input list 就行了，所以就不需要宣告出其他不是 O(1) 的空間．

參考的程式碼如下:

沒錯吧，又臭又長! 如果你能想到更好的方法來簡化以上的程式碼，再麻煩你教教我! ^_^

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#37 資料庫基礎 - Clustered Index 與 Non-clustered Index

在編號 #33 的文章中介紹了什麼是 Index．這可以說是資料庫對資料能快速尋找的主要方法，基本上也是一個用空間換取時間的方法，也就是為了更快速地找到資料，於是犧牲了更多的硬碟儲存空間來達成這件事．也因為如此，所以資料庫引擎也需要有相對應的功能來妥善管理這些特別的儲存空間．然而，儲存空間的內容不同也會影響不同的管理方法，所以這一篇文章將來介紹不同的儲存空間 -  Clustered Index 和 Non-clustered Index．

如果你曾撰寫過資料庫應用的相關程式或是你本身是資料庫管理員，相信你一定聽過 Clustered Index 和 Non-clustered Index．這兩個 Index 有什麼不同呢 ? 給一個比較簡單直覺的答案就是 Clustered Index 是根據某個資料在儲存空間上排列的順序而建立，而 Non-clustered Index 不一定要按照實體的資料排列順序而建立．

把 #33 那篇文章中的圖片再貼過來一次．

之前提過這是一份資料，按照學生證號碼排列寫入儲存空間的概念圖，所以你可以看到學生證的號碼有 1,5,7,11,13,16,23,24,36 這些號碼，而這些號碼基本上會被選做為 primary key，所以資料庫引擎可以利用這個號碼做為資料儲存位置的順序．因此，號碼小的一定寫在號碼大的前面，若不是在同一個 page 上的話，那一定是在前面的 page 上．所以，如果資料庫引擎用學生證號碼做為依據來建立 Index 的話，它的 Index tree 就有如上圖所承現．這一個 Index tree 我們就稱為 Clustered Index，也就是這個 Index 是依據決定實體順序排列的資料而建立起來的．其他種類的 Index 就稱為 Non-clustered Index．

所以，你就能知道為什麼在建立 Clustered Index 的時候你只能建立一個，而 Non-clustered Index 可以建立好多個，那就是因為實體順序排列只會有一種．

在尋找資料時，Index 特別強大的功能是在於某一個範圍內的尋找，比如，你要找學生證號碼 5 號的資料，或是找學生證號碼大於 20 號的資料．這類型的範圍尋找對使用 Index 來說是最好的．而 Clustered Index 和 Non-clustered Index 在這方面又有什麼差別呢 ? Clustered Index 的建立是依據資料實體的排列順序，所以當你執行了一個 SQL command 如 select * from students where ( ID < 10 and ID >0) ，你就會發現這只需要讀取一個 page 而己，這是以上圖為例子．如果你執行了另一個 SQL command 如 select * from students where street = '1st'，假設有一個 Non-clustered Index 是根據 street 資料而建立的，所以當你要尋找 street = 1st 時，這一個 Non-clustered Index 就會被用到，而且很有可能會指到許多不同的 page，比如 1 號學生和 36 號學生都住在 1st street．所以，Clustered Index 的尋找所需要讀取的 page 數量理論上會小於或等於 Non-clustered Index 所需要讀取的 page 數量．

總結，對資料庫引擎而言，不論是 Clustered Index 或是 Non-clustered Index，尋找資料的過程基本上都是一樣的，由於這兩種 Index 的特性不同，所以造成 Clustered Index 所帶來的維護成本較高 (因為實體的儲存順序就是 Index 上資料的順序，要變動比較麻煩)，而 Non-clustered Index 所帶來的維護成本相對較低 (因為只要改 pointer 指到新的 page)．

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#36 Code Review - 檢視你的程式碼

不論是寫好一個新的功能或是修改 bug，在程式碼都能正確執行並且在 check-in 到 source control server 之前，一定都會有一個 code review 的動作．這件事情通常是由比較資深的人員或對整體程式較為熟悉的人員來執行．Code review 帶來的好處很多，在這裡不一一描述，這對比較資淺的人員或新進的人員來說都是一件好事．因為透過 code review，新進或資淺的人員可以比較快進入情況．有時我們進入了一個龐大程式碼的專案，短時間之久是蠻難完全了解所有的細節以及那個團隊的寫程式碼的文化，所以透過 code review 來了解程式，也算是一種學習．

如果你工作的地方有執行 code reivew 的動作，那真的恭喜你，畢竟教學相長，透過檢視彼此的程式碼是一種良好的學習方式．也因為這跟團隊文化與團隊技術能力與要求上有很大的關係，所以 code review 實在很難說有什麼標準可言．除了程式碼要符合團隊的寫作規定外，要求嚴格的團隊甚至會到極為嚴苛的地步．

接下來，我分享一些我以前在 code review 中學習到的經驗．

1. 每個公司或團隊因為人的不同，所以要求的標準也不同，先不用假設對方是來找你麻煩，如果他對你寫的程式有意見，他一定能說的出原因讓你相信他說的是對的．

2. 如果你寫的是像 Java/C# 之類的物件導向的程式，這樣可能就會有點小複雜．因為同一個功能因每個人對物件的設計會不同，再加上會導入一些 pattern，所以當你不明白全部的內容時，會很容易就不是故意了犯了一些錯．也不用過於放在心上，這種事情是常常發生的．

3. 以我個人而言，程式碼寫的簡單乾淨好閱讀就行了，但是你很可能會遇到資深的工程師要求你要改的更簡潔．例如，

bool visited;
if (isActive == true) {
    visited = true
}

改成

bool visited;
visited |= isActive

基本上這兩個邏輯是一樣的，如果你被要求要寫成下面那樣的語法，就當做是個學習經驗吧!
其他像是變數名稱，物件名稱或屬性名稱也是會有類似的情況．

4. Comment 寫註解．做產品的公司會連註解也有嚴格的格式要求．如果是一般的程式註解，也是要寫到讓人看的懂，否則有寫跟沒寫是一樣的．

所以，如果你是新人，那就好好享受 code review 的過程吧，因為當你遇到一位功力深厚的前輩幫你 code review 時，保證你會收益良多的．

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#35 Coding面試 - LeetCode #94 Binary Tree Inorder Traversal

這題目出現在這 https://leetcode.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/

如果要考 Tree 相關的題目，這一題算是相當經典的考試題目了．我想經典的原因就是 Tree inorder traversal 是資料結構課本裡面一定會教到的內容．大部份的課本裡面都會提供 recursive 的方式來做 inorder traversal，其程式如下

        public List<int> InorderTraversal(TreeNode root)
        {
            List<int> result = new List<int> ();
            if (root == null) return result;
            if (root.left != null)
                result.AddRange(InorderTraversal(root.left));
            result.Add(root.val);
            if (root.right != null)
                result.AddRange(InorderTraversal(root.right));
            return result;
        }

但面試官既然要考你這一題的話，絕對不可能只問你 recursive 如何寫，也一定還會問你怎麼用 iterative 的方式來寫．
如果你完全沒做過相關的練習，一時之間還真的很難想的出來該怎麼把 recursive 改成 iterative. 在這可以分享一件小事，因為寫 recursive 有階層的關係，所以程式的 call stack 就一層一層往上加，上一層結束回到下一層時也自然知道該從什麼地方繼續執行．但是若改用 iterative 的話，就沒有這種記住上次執行到那的好處了．對於這種需要記住位置的情況，就可以直接想想 Stack，因為 Stack 能幫助我們記住走過的痕跡．

所以，改成 iterative 的程式碼如下

        public List<int> InorderTraversal(TreeNode root)
        {
            List<int> result = new List<int> ();
            if (root == null) return result;
            Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
            TreeNode node = root;
            while (stack.Count != 0 || node != null)
            {
                if (node != null)
                {
                    stack.Push(node);     // <-- 幫我們記住位置
                    node = node.left;
                }
                else
                {
                    TreeNode temp = stack.Pop();    // <-- 把上次記住的位置拿出來
                    result.Add(temp.val);
                    node = temp.right;
                }                              
            }
            return result;
        }

沒感覺嗎 ? 多寫幾次就會有了.

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#34 資料結構 - 非電腦科系的工程師們，你們體會多少了呢 ?

我第一次念資料結構時是因為準備台灣的資工研究所考試而念的，當時為了考試再加上時間也不夠多，所以念的很匆忙，沒有太多的時間思考著這門課程的精華．後來，念了研究所之後，研讀了一些學術論文，才慢慢了解到資料結構的精華．在許多學術論文裡都是討論著許多真實世界上的問題，通常這些問題會用一個數學公式或模型來表示，所以接下來的內容討論就可以直接在這數學公式或模型上直接去模擬．而這類的數學公式或模型若要用電腦程式來表達時，通常會發展出適合的演算法與資料結構．所以，這類的論文看多了之後，反而有幫助自己漸漸了解資料結構的精華．

基本上，電腦有二個基本的東西，一個運算器，一個是儲存空間．運算器就是大家所知的 CPU，而儲存空間就是記憶體和硬碟，其中記憶體是速度快但記憶時間較短，而硬碟是速度慢但記憶時間較長．這兩個東西你可以想成他們是長長的紙條，運算器可以在這長長的紙條上寫下資料，也可以讀取資料．

資料結構基本上就包含了兩件內容，一個是你需要用的資料是要寫在紙條上的何處，另一個就是如何在這些資料之間進行讀取或寫入．舉個例子，之前的文章提到 Array 這個資料結構．它的特性就是當你建立這個資料結構時，你必須先在紙條上找到一個符合你需要的足夠大的空間，而在資料之間進行讀取寫入的方式就是直接透過計算要讀或寫第幾個元素，就可以直接算出在紙條上的位址．例如，宣告了一個 byte array，一個有 20 個元素，如果第一個 byte 就是紙條上第 1000 個 byte 的位址，當我們要讀取第 5 個元素時，我們就知道要去 1005 byte 的位址上去讀取資料．

再舉另一個例子，Linked List．當你宣告了一個 Linked List 時，一開始你會先加入一個元素，這個元素可以寫在紙條上任何足夠空間的地方，而當你再加入另一個元素時，此時運算器就在紙條上任意一個足夠空間的地方把資料寫下，然後再回到第一個元素的位址上，把第二個元素的位址寫在第一個元素的空間中．所以，你可以知道在每個元素的空間中，除了元素的資料以後，還有下一個元素的地址．因此，當你想知道這個 Linked List 有多少元素時，你就必須從第一個元素一直讀到最後一個元素．

因此，課本裡面教的都是一些最基本的資料結構，就好像數學裡的四則運算一樣．電腦世界裡面的執行過程都是把紙條上的資料讀過來寫過去．當你發現你需要的問題很難用這些基本的資料結構來表達時，這時就是可以發明新的資料結構的時候了．

也許你會問，那這些跟平常的工作有什麼關係嗎 ? 比如，每天都在寫 JavaScript 搞前端畫面或是都在寫 java 寫後端程式．其實，多多少少會有關係的，尤其是你用物件導向在寫程式時，你所宣告的 class 就像是你定義了一種資料結構，這個 class 裡面所用到的儲存方式和運算方式都會大大地對程式在各方面有影響．就像是你知道了 Array 和 List 有何不同，你才會選得較適合的資料結構，也才能寫出比較快的程式碼．

未來的文章，不論是討論資料庫或是面試題目，你們都可以好好地思考一下是否還有其他可用的資料結構．不同的資料結構就代表程式的內容是不同的，可能會更好，也可能一樣，但也可能更差．所以，非電腦科系的工程師們，你們體會多少了呢 ?

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