程式設計基礎篇 · AI 時代的演算法學習觀

AI 都會做題了，還要刷 LeetCode 嗎？

這是全章被問得最多的問題。答案不是簡單的「要」或「不要」——不同職位差別很大。這一課不灌雞湯，把 2026 年的面試行情實話實說：什麼職位還在考、考到什麼檔位、什麼職位早就不看了。先找到你的位置。

對號入座 · 點選你的職位

點一張卡，看這個職位的面試還考不考演算法、工作中真正用在哪、以及給你的一句話建議。內容是基於 2026 年行情的經驗判斷，不同公司差異很大，僅供參考。

面試還考嗎

工作中用在哪

給你的建議

⚠️ 以上是 2026 年主流行情的經驗總結，頭部大廠、初創公司、外企的口徑可能完全不同——面試前一定查目標公司的近期面試心得。

看完自己的職位，建議再點一兩個相鄰職位。比如做產品的看看「AI 應用開發」、做前端的看看「大廠後端」——理解別人被考什麼，評審會上你就知道對面的技術同事在擔心什麼。
面試的變與不變 · 2020 vs 2026

同一場技術面試，考察重心這幾年發生了明顯位移。點切換年份，看四塊能力的比重怎麼變（示意圖，非精確統計）。

手寫白板演算法
45%
基礎與專案深挖
30%
系統設計
20%
AI 協作能力
5%
2020 年：刷題為王。白板手寫佔了將近一半的權重，300 題刷熟練是很多大廠的敲門磚，「背過原題」真的能過面試。
比重為經驗示意，非任何機構的統計資料；不同公司、不同級別差異很大。
就算不面試，也值得懂的兩個理由
理由一

驗收 AI 寫的程式碼

這是貫穿資料結構、演算法兩章的同一個主題：AI 寫的程式碼能跑通 ≠ 能上線。它可能給你一個 O(n²) 的實現，在 Demo 資料上毫無破綻，資料量翻百倍後當場卡死。看得出快慢的人，在合併程式碼那天就能攔住它。

理由二

和技術同事說得上話

評審會上一句「這裡是 O(n²) 吧，資料量上來該怎麼辦？」，比十句「這個會不會很慢啊」更能建立信任。演算法詞彙是技術團隊的通用語，你不需要會解題，但聽得懂、問得出，話語權就完全不同。

反對的聲音，也要擺出來

「死刷 300 題背套路」的時代，確實過去了

這個批評是對的。AI 秒解 LeetCode hard 的今天，把題解背下來的邊際價值大幅縮水——面試官也知道你可能背過原題，所以越來越多公司改成變體題、開卷 AI 協作題。真正保值的是理解思想：為什麼二分要求有序、遞迴的代價在哪、什麼時候空間換時間。思想懂了，題目怎麼變都追得上；只背套路，換個皮就露餡。理解思想 > 背題，這是本章十課一直在做的事。

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