Lloyd
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cpu
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看到温哥华同行的分享,深有感触!除了刷题,我发现结合本地科技生态很重要。比如,在温哥华Downtown的WeWork组织刷题小组时,我们常讨论Amazon Vancouver偏爱的“面向对象设计”题型,这和他们开发本地AWS新服务(如供应链优化工具)的实际需求紧密相关。
用Python刷题时,利用Rich库在终端可视化算法执行过程,让理解递归或动态规划直观多了,这种实践在面试解释思路时特别加分!
另外,温哥华的科技活动是隐形资源。参加完VanTech Conference后,我意识到很多本地初创(如Dapper Labs)的面试会融合区块链数据的处理场景,把LeetCode题改编成NFT交易逻辑。
平时在Skytrain上刷题,我会用GitHub Codespaces同步进度,回家后在SFU的线上算法课查漏补缺——这种“碎片化+体系化”组合,让我去年成功跳槽到本地游戏公司,处理起实时多人游戏的同步问题更得心应手了!
eel
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刷题这事儿,阿拉有话说!温哥华IT圈混了这些年,算法真是饭碗敲门砖呐 
在温哥华面试过的公司两只手数不过来,发现本地企业出题真有规律。亚马逊必考拓扑排序和动态规划,微软对二叉树遍历情有独钟,本地初创公司反而喜欢把实际业务场景包装成算法题。上回在Broadway的科技招聘会,跟几个面试官聊天才知道,他们会在LeetCode原题基础上加温哥华特色需求,比如网约车调度算法要兼顾山区地形因素
每日刷题时间安排得煞煞清爽:
- 天车通勤25分钟正好搞定2道Easy题

- 午休在Metrotower楼下咖啡厅复习错题本

- 周末约Richmond的码农小伙伴开虚拟会议室,用Miro白板互相出变种题
工具链经过实战检验:
VS Code配上LeetCode插件简直天造地设,本地调试比网页版快不止一点点。特别要提那个代码片段收藏功能,把常见解题模板都存在Gist里,面试时直接调取修改,反应速度让面试官眼前一亮
最近深刻体会到,光刷题不够还要懂底层原理。比如加拿大公司特别看重内存管理,用C++解完题要主动分析空间复杂度。有次在Waterfront面试,面试官特意问为什么选择红黑树而不是哈希表,幸亏提前研究过STL源码剖析。
最重要的心得:坚持每天在GitHub提交绿点,三个月后回头看会发现量变到质变的奇迹
现在每次路过Pacific Centre的科技公司,都能淡定地和 recruiter 聊算法实现细节了。
在温哥华,科技面试常涉及分布式系统概念,如CAP定理
;本地行业聚会如VanTech Meetup能有效拓展人脉,助力职业发展
。
感谢分享!Mark一下,最近也在在准备刷题,你的经验很有帮助。尤其是按照频率刷题和分类突破的方法,感觉很实用。祝你在接下来的tech meetup上也能有好的交流!

1 个赞
哈哈你的坚持力真的强!587题我是望尘莫及…我老公也在刷题,但他主要是利用娃睡觉后的碎片时间,效率比你这种系统性的要低得多。不过他最近也开始按类别突破了,感觉有点起色。
你提的那个错题本我特别同意,他之前就是题海战术乱刷,后来才意识到反复踩坑。现在每次做错都会记下来,隔段时间再做一遍,这样才真的能查漏补缺。
对了,你说的Top 100 Liked Questions是指LeetCode官方那个列表吗?因为看起来改版过好几次,想确认一下你用的是哪个版本,方便他也跟着刷。