治标和治本的答案，你想要听哪一个？治标的答案就如
@赵劼 说的那样，去 LeetCode 刷题。治本的答案就是找一个 Googler，看他是怎样工作的，模仿他解决问题的方式。（当然你会问不加入 Google 如何能够观察一个 Googler 工作的方式。你可能在别的公司碰到 ex-Googler 啊，也可能在开源项目碰到 Googler 啊。）
有一个常见的误区是，你觉得现在自己的能力在 X 轴上是 x1，并且获得了对应价值的 offer，因此要获得价值更高的 offer 必须要让自己的能力达到 x2，且 x2 > x1。你有没有想过其实价值更高的那个 offer 要求你在 W 轴上有所改变，而
你作为三位世界的生物从来只知道 X-Y-Z 三轴，从来没有意识到 W 轴的存在。这所为的 W 轴其实就是 unknown unknown——你不知道自己不知道什么。如果你知道自己不知道什么，你刻意去准备了，让掌握了那部分知识了，问题不就解决了咯？真正的问题在于你不知道自己不知道什么，所以你解决不了问题。最近读了一本书叫做《How Will You Measure Your Life?》，作者是一个 MBA 教授，讲述如何通过 MBA 管理商业的思维模式来指导人生。其中一个很有趣的观点是，很多企业在做资产评估时只会考虑有形资产，而会忽略掉无形资产，例如流程和优先级。给你一家伟大的公司，然后把它的有形资产都复制一份，你就能得到一家同样伟大的公司吗？显然不是的，因为这家克隆公司的员工缺少了原公司的流程，高管在做抉择时的优先级也不一样，几个错误的决定就能让整家公司完蛋。
同理，人的资产也一样分作资源、流程和优先级三个类别。资源包括你有多少钱，认识谁，掌握哪些知识。你遇到问题当然可以通过资源来解决，但这不是重点，重点在后面。
流程决定了你如何解决问题。为什么有些人只能解决他知识面覆盖到的问题，而无法解决开放性问题？为什么三流学校在忙于填鸭式教育的时候一流学校在强调「学会学习」？这些都是流程。举一个简单的例子来说，一个函数单元测试失败了，实际输出与预期输出不一致，你从哪里开始调试？有人从输入端开始调试，有人从中间开始调试，有人从输出端开始调试……显然二分查找是效率最高的，这纯粹是个习惯问题。记住有本书叫做《高效能人士的 7 个习惯》，不叫做《高效能人士的 7 个知识点》。
资源决定了你能不能解决问题，流程决定了你解决问题的效率有多高，优先级是用来决定你到底要不要解决问题的。无论你的资源和流程如何优化，你的吞吐量都是有限的，世间有无穷无尽的问题可以去解决，哪些才是真正值得你去解决的？假设你今晚时间有限，必须在吃饭、洗澡、打游戏、做作业和做爱之间放弃两样，你选择放弃什么？这看起来是个小问题。但当你产品必须在 1 个月内 launch 而修复所有 bug 估计仍需 3 个月时，这就不是个小问题。
站在面试官的角度来说，其实我们不光考察你的知识，我们还会观察你解决问题的方式，以及面对两难问题时的取舍。因此一个好的面试应该同时覆盖到资源、流程和优先级。应试教育让很多人变得只在乎知识，结果方法和取舍变成了大家都不敏感的 W 轴。真正治本的方法就是找一个方方面面都很优秀的人，去观察他是如何解决现实当中的真实问题的。这时候你显然不会去问这个人「你解决这个问题的知识是从哪本书上看来的啊」，你只会去问「为什么你要这样解决而不是那样解决啊」以及「为什么你先解决这个问题而不是那个问题啊」。
至于说为什么 LeetCode 是治标的方法，正所为「fake it till you make it」……虽然流程和优先级并不那么容易从书本中获得，但还是有人能够把这两者归纳成简单的模式匹配的。虽然这些模式匹配并不总是正确，但能在相当多的场合里面有效，那就已经足够了。正常的应届生算法题应该是更类似于 OI 的题目构造，而非 ACM 的题目构造。OI 的题目构造就是，这道题目一定有一个已知基础算法能够解决，但题目描述和这个基础算法的常见使用场景很不一样，所以你要灵活变通一下。这个灵活变通的部分考察的就是你有没有正确的解决问题方式。实际上你只需要实现一个基础算法，实现不了你就不配说自己是应届生那种。
至于所谓的模式匹配，就类似当年有人总结说「OI 必然有一题 DP，如果你有一题不会同时你会的题目都不是 DP，那你就想办法用 DP 解决你不会的那题吧」。这也就是我觉得问 ACM 学生算法题很无聊的原因之一，因为他们展示的流程和实际工程环境所需要的流程是脱节的。他们展示的不是创造性解决问题的能力，而是对问题和算法进行快速模式匹配的能力。他们能够瞬间给你一个完美的答案，但其实整个过程无法表明他们有优秀的工程问题解决能力。我很难给一个完美答案 no-hire，但其实我也不可能证明这是个很好的 hire。有很多面试官懒得纠结会直接给 hire。
当然治标不治本的事情总是事后有代价的。你可能能拿到 offer，但事后如果你不能解决问题创造价值的话，要求高的公司会直接把你 fire 掉（达不到最高要求立即 fire 如 Netflix 或因长期无法晋升被 fire 如 Facebook），要求低的公司（据说 Google 几乎从不因为 performance 而 fire 工程师）估计会慢慢把你养废。
编辑于 2014-10-27
