軟體工程師

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JavaScript 和 Java 的執行環境比較

我了解 JavaScript 和 Java 的執行環境以及編譯器。Node.js 讓 JavaScript 可以脫離瀏覽器運行，依賴 V8 編譯器可跨平台執行。而 Java 的 JRE 包含 JVM，支持跨平台執行，JDK 則包括 JRE 和 JVM，是完整的開發環境。

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「經典演算法」的解題技巧：動態規劃、分治、貪婪、回溯、分支限界

我研究了五種主要的演算法：動態規劃是分治法的特例，透過記錄子問題的解來尋求最佳解；分治法則將問題細分並利用遞迴解決；貪婪演算法則是在每一步選擇最佳選項；回溯法通過添加約束來嘗試所有可能性；分支限界法則結合了貪婪與回溯的特性，進行最優選擇並更新條件。

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[LeetCode 核心演算法] 用 100 字搞懂 Branch-and-Bound 演算法（分支限界法）

我的理解是，分支限界法 （Branch and Bound）有點貪婪演算法（Greedy Algorithm）和回溯法（Backtracking）的精神。(可見 回溯法（Backtracking）和 貪婪演算法（Greedy Algorithm）文章)。在每次做出選擇當下選擇最優解，並且將找到的最短路徑作為新的約束條件，若在遍歷過程中不符合此約束條件，就退回一步甚至是上幾步的計算重新選擇。

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[LeetCode 核心演算法] 回溯法（Backtracking）：最精簡解題技巧與必練題目

「回溯法 Backtracking 」是種試錯的思想的「 演算法（algorithm）」，也被歸類在「暴力搜尋法」（窮舉搜尋、枚舉法）。這篇文會整理所有範例和 LeetCode 相關問題。

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ES6: Map 物件，特性是有順序性

在這篇文章中，我深入探討了 ES6 的 Map 物件和它獨特的方法。我示範了如何使用 Map 來存儲鍵值對，並介紹了 Map 的多個操作，包括新增、取值、檢查、迭代和清空等。我還比較了 Map 與傳統 Object 的效能和特性，指出 Map 在處理大量動態鍵值對時的優勢。此外，Map 的順序性和對各種數據類型鍵的支援，使其成為一個非常靈活和強大的數據結構選項。

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「貪婪演算法」的解題技巧（Greedy Algorithm）

我在這篇文章中詳細介紹了貪婪演算法的運作原理，這是一種每次都選擇當下最好選項的解決策略。雖然貪婪演算法不一定能得到全局最優解，但其簡單高效的特性使其成為解決近似最佳解問題的好工具。此外，我還探討了貪婪演算法如 Dijkstra 和 Huffman 的應用實例，並與動態規劃的區別進行了比較。

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資料結構: Hash Table（雜湊表）的解題技巧，與最精簡解釋

我探討了雜湊表（Hash Table），一種以雜湊函數處理並儲存數據的結構，適合快速查找。介紹了常見的雜湊函式如除法、中間平方法等，並詳解雜湊表的運作原理和碰撞處理方法，如 Separate Chaining 和 Open Addressing，這些方法幫助解決了多個鍵對應同一雜湊值的問題。

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CI/CD 原理的解題技巧：持續集成&持續交付/部署

在這篇文章中，我深入探討了 CI/CD 的三個階段：持續整合（CI）、持續交付（CD）和持續部署（CD），並解釋它們在軟件開發過程中的重要性。我強調了持續整合如何幫助團隊減少整合衝突，持續交付如何保證軟件隨時可部署，以及持續部署如何實現自動化生產部署。此外，我還介紹了在 GitLab 和 Jenkins 中實施 CI/CD 的具體例子。

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GitHub Pages 的原理與功能

在這篇文章中，我探討了使用 GitHub Pages 作為靜態網站的托管服務，特別強調了其設置簡單且便捷的特點，同時列出了使用此服務時的一些限制。我還介紹了如何將個人網域綁定至 GitHub Pages 並利用 npm 套件快速部署靜態網站。此外，我詳細說明了如何透過配置文件快速部署到 GitHub Pages，並提供了相關配置的具體示例。

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Netlify 靜態網站托管的功能

在這篇文章中，我探討了使用 Netlify 作為靜態網站托管的優勢，相較於 GitHub Pages，Netlify 提供了更豐富的配置選項如自定義域名支持 HTTPS、表單處理、預覽環境及版本控制等功能。我介紹了如何使用 Netlify 管理靜態內容，並利用其 CI/CD 功能自動部署網站，同時也講述了如何結合 Hugo 和 Netlify CMS 提升內容管理效率。

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CI/CD: GitHub Actions 自動部署到 GitHub Page

在這篇文章中，我探討了如何在 GitHub 上使用 GitHub Actions 來實施 CI/CD，重點介紹了如何撰寫用於持續部署的工作流程腳本。透過簡單的實例，我說明了從建立專案、手動部署、到設定自動化部署的全過程，並提供了 GitHub Actions 腳本的具體配置方法，以幫助讀者能夠更好地利用這一功能來自動化他們的部署過程。

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Git、GitHub 和 GitLab 的最精簡版本差別比較

在本文中，我解釋了 Git、GitHub 和 GitLab 的基本特性與區別。我描述了 Git 作為一個分佈式版本控制系統的用途，以及 GitHub 和 GitLab 作為基於 Git 的線上代碼倉庫的功能。我也探討了它們對於開源及私有專案的支持情況，並比較了 GitHub Actions 和 GitLab CI 的持續整合/持續部署 (CI/CD) 功能。

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動態規劃與分治法（Divide-and-Conquer）的解題技巧

在本文中，我探討了動態規劃與分治法的核心原理和應用。我說明了動態規劃是如何在分治法的基礎上，通過保存小問題的解來避免重複計算，從而提高效率。分析了這兩種方法的實際應用如費波那契數列，並對比了它們的效率。此外，我還介紹了如何使用分治法將大問題分解成小問題，進而找到最終解答的過程。

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遞迴（Recursion）的解題技巧：原理與實例

在本文中，我深入探討了遞迴（Recursion）的概念，說明其如何在程式中透過函式自我呼叫來實現循環操作。我介紹了直接遞迴和間接遞迴的不同類型，並用費波那契數列和正整數階乘等經典問題來展示遞迴的應用。此外，我也比較了遞迴與迭代的差異，並探討了動態規劃如何優化遞迴操作，以減少計算重複和提高效率。

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前端面試常見考題的解題技巧（1-2 年）

在這篇文章中，我深入探討了網頁生命週期的各個階段，從用戶輸入網址到網頁結束，並解釋了如何通過各種前端技術來處理和優化這一過程。我也提到了如何使用不同的 HTTP 方法來執行 CRUD 操作，以及跨瀏覽器兼容性問題的解決方案。此外，我還討論了如何運用 CSS 盒模型來改善頁面布局，以及動畫的實現和性能優化技巧。

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ES6: Set 物件的解題技巧：特性是元素不重複

在這篇文章中，我介紹了 JavaScript 的 Set 物件及其用法。Set 物件能保證元素的唯一性，並提供了添加、刪除和查詢元素的簡便方法。進階部分，我還展示了如何實現集合的聯集、交集和差集，以及如何判斷一個集合是否為另一個集合的超集。

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GraphQL 的解題技巧：概念與使用指南

在這篇文章中，我探討了 GraphQL 的出現背景和它如何解決 RESTful API 的一些限制，例如過度擷取和多次請求問題。我解釋了 GraphQL 允許前端更精確地指定所需數據的能力，從而減少不必要的數據傳輸，並提高應用效率。此外，我還比較了 GraphQL 和 RESTful API 的主要差異，強調了 GraphQL 在資料查詢靈活性上的優勢。

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LeetCode: Array 類型筆記的解題技巧（Easy）

在這篇文章中，我介紹了在解題過程中常用的九種方法，並針對不同的題目展示這些方法的實際應用。從使用 Set 處理重複值到利用 XOR 找出單獨的元素，每種方法都能有效解決特定的問題。這些技巧包括矩陣操作、數值計算及排序等，旨在提供一個全面的解題工具箱，幫助理解和掌握應對各種編程挑戰的策略。

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Docker 概念與小實作

在本文中，我深入介紹了 Docker 的核心概念與其與傳統虛擬機的不同。透過 Docker，我們可以更高效地管理應用程式與其依賴，實現快速部署與擴展。我探討了 Docker 如何透過容器技術改進資源利用率和環境一致性，並且解釋了如何快速安裝和使用 Docker 進行開發。

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JavaScript 中 Array 的解題技巧： Method 整理

在這篇文章中，我詳細整理了 JavaScript 中的 Array 方法，包括基本方法如 push、pop，以及過濾和查找特定元素的方法如 find 和 filter。我介紹了每個方法的功能和用法，並提供了實例代碼來展示如何在實際中應用這些 Array 方法，幫助讀者更有效地使用 JavaScript 來處理陣列數據。

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「排序法」的解題技巧：泡泡排序等經典排序法

在這篇文章中，我介紹了幾種基本的排序方法，包括選擇排序、泡沫排序、插入排序、合併排序以及快速排序。我闡述了每種排序法的時間複雜度和空間複雜度，並通過具體的 JavaScript 實例和動畫來展示每個排序算法的具體運作過程。這些排序方法涵蓋了從基本到較為進階的技術，幫助讀者理解各種排序技術在實際應用中的表現及效率。

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「搜尋法」的解題技巧：線性搜尋與二分搜尋

在這篇文章中，我介紹了線性搜尋和二分搜尋這兩種基本的搜尋方法。線性搜尋適合於未排序的資料，而二分搜尋則需要預先排序的資料來提高效率。透過實例，我說明了如何在 JavaScript 中實現這兩種搜尋技術，並比較了它們的執行效率和適用情境，提供了一個更深入的搜尋法選擇依據。

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O(n)：「時間複雜度 」和「空間複雜度 」的解題技巧

在本文中，我對時間複雜度與空間複雜度進行了詳細解說，並通過實例來說明這些概念。我解釋了如何用 O 符號表示演算法的效率，並提供了多種常見複雜度類型的例子，包括 O(1)、O(n)、O(log n)、O(n^2)、O(n log n)、O(2^n) 和 O(n!)，這有助於更好地理解各類演算法的執行效率。

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Regex（正則表達式）的解題技巧：快速理解與實作

在這篇文章中，我介紹了正則表達式（Regex）的基本概念和實作方法。透過具體的例子和說明，我解釋了如何使用 Regex 進行字串搜索、替換以及數據驗證等操作，並探討了其在不同編程環境中的適用性。我也提供了一些實用的線上工具推薦，以幫助理解和視覺化 Regex 的匹配過程，讓讀者能夠更有效地運用這一強大的工具。

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Vite 概念整理與快速建置

在這篇文章中，我詳細介紹了 Vite 這個前端開發工具，它利用原生 ES Module 的方式改進了傳統 webpack 的打包方式，大幅提升了開發環境的打包速度。我解釋了 Vite 的工作原理、如何通過減少模塊請求次數和快速模塊熱更新來實現高效的開發體驗，並比較了它與 webpack 在打包技術上的主要差異。