Re: [請益] 大學部資料結構作業標準

看板Soft_Job作者 (傻蛋)時間10年前 (2013/12/12 10:39), 編輯推噓8(8015)
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※ 引述《pichubaby (Pichu)》之銘言: : 大家好,小弟是117的資結助教。 : 其實這個問題應該是問老闆,老闆決定就好, : 只是我對於這個有點實際的問題很想聽聽目前在業界的大大們的意見。 : 目前有一份作業是這樣的,老師課堂上有教賀夫曼編碼,因此要實作一隻程式 : 這隻程式能夠以賀夫曼編碼完成壓縮以及解壓縮。 : : 當我當年修課時,我原先以為這應該是很簡單的問題,然而當了助教之後才發現 : 事實上能夠完成這項作業的人遠低於我當年的預期。 : ((大概一兩成吧... : 而且還發現這個通過率其實是常態。 : 也就是其實當年和我修課的同學,他們就算是寫不出這份作業,卻也還是畢業了。 : 也就是其實當年在寫這份作業的學長姐 ...... ...... : 其實我個人在學期初是希望這份作業在今年的通過率能夠超過八成, : 因此在今年的作業標準上,其實是比往年還要嚴格不少, : 例如編譯期發現警告就會被我退件,或者是發現memleak、未定義行為也會被我直接 : 退件。 : *這門課的作業被退件之後,假如在期限內可以無限次補交。 : 只是以目前而言,其實通過狀況沒有比去年高多少,甚至比去年更低!不過,今年 :  和去年並不是使用同一份測資,因此在去年可以通過的答案,到了今年不一定可以直接 :  通過。(我當年的交作業被我今年其中一個測試資料幹掉了XD) : 所以問題來了,基本上我會想這麼做的主要動機是為了同學好,因為我會希望我在 :  寫這份作業的時候在不影響分數的前提下,助教盡可能的點出會產生BUG的點,以及如 :  何修正,因為在大學時期能夠養成好的習慣對於未來就業是有幫助的。 :    然而在通過率如此低卻還能畢業的情況下,似乎就算寫出來的Code滿滿的警告, :  在業界上還是能用的? :    假如是這樣的話,是否這樣要求同學其實是有些過份? :     : ===================== : 話說假如只是用想的話,priority queue + binary tree輕鬆就解決掉了 :  但是同學有些會掛在賀夫曼編碼的buffer開不夠大, :  以致於當測資是單斜樹的時候會噴掉,或者是沒有考慮到singed和 :  unsigned char的問題。(看看最近有點紅的大富翁黑特文XD) 推你的認真,以後要找工作記得把這段經歷寫進去(這可能這本篇唯一重要的一段話了) 以我的經驗,受到這種外力逼出來的經驗或能力,其實不持久 只有本來就已經有興趣投入但習慣不好或能力剛好只差一點點的 才能夠在這種情況下獲得長遠的好處 否則最好的狀況就是成為一個勉強合格的 Coder 以C++來說,六年前我帶的一個 project 的 WANRFLAGS 我是這樣設的 -Wall -Wold-style-cast -Woverloaded-virtual -Wfloat-equal -Wshadow -Wcast-qual -Wconversion -Weffc++ -Wextra -Winit-self -Wcast-align 另一個可能第二重要的一點,你可以把交上來第一次就通過, 程式有條理有註解看得出想法的人,做一份名單留起來 未來你在職場上遇到了機會可以幫他們一把 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 36.226.134.170

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我覺得有天份的人需要被提點,原 po 的標準正好可以幫助
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到這樣的人。
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這種壓力最重要的目的不是把實力逼出來,而是用來區分
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可以做這行的人與只能混飯吃的人。
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老實說,混飯吃的人有不少是年薪百萬準時上下班的
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軟體工作有很多面向,寫AP的人重要的是商業邏輯對
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domain knowledge強,執行時間差個一秒或是多吃100M的RAM
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反而不是重點
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都能寫AP了,會是不會寫程式嗎?原PO給的標準過不去的
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根本就是不會寫程式,不會的程度就像英文ABC都念不全
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compiler warning比較像是複數沒加s或是時態用錯
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跟ABC念不全差很多的
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喔,抱歉,我是看成Compile Error。
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但就算是warning...要說這是什麼很困難的東西,也說不過
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去吧?
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可是 warning 也不全是很重要的東西, 好比 java 的
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generic 也會出一堆 warning 但是...
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其實我有看過有外系的同學硬碟被PHP的Warning log刷滿的
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拿現在公司的code去編譯 warning全開 也是一堆warning啊
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還不是賣錢 只要速度快 好維護 就好啦
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執行時間差一秒或多吃 100M RAM 看它是發生在什麼地方
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出現在熱點就是讓整個系統直接不能動 XD
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12/12 21:41, , 23F
開發新解法 跟 最佳化效能 並沒有誰好誰壞 端看你的個性
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