Journey to the West (FAANG).
- 開始整理做的工作經驗，Behavioral 對談模擬，用英文寫出並練習表述。
- 持續練習英文口說＋寫作。
- 刷 SQL 考題。
- 繼續每天刷一題算法，要練習解釋時空間複雜度。
- 學系統設計，用英文練習回答。
- 模式覆蓋：這些題目覆蓋了 20+ 種核心算法模式，掌握後可以解決 80% 的面試題
- 難度遞進：從基礎到進階，建立系統性知識
- 高頻出現：這些都是 FAANG 等大廠的真實面試題
- 每道題都要理解時間/空間複雜度的權衡
- 寫出多種解法，理解優化過程
- 總結通用模板（如滑動窗口、二分查找模板）
質量比數量更重要
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Phase 1-3 是核心，大概佔 6 成的面試題覆蓋率。
JOIN+GROUP BY是骨架，子查詢教你拆解多步驟問題，Window Function 是中高難度題的殺手鐧。 -
Phase 4-6 是拉分項，CTE 讓你在面試現場寫出結構清晰的答案（考官會感謝你）。
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Phase 7 不是刷題而是做實驗，Senior 面試追問優化時能有條理地回答，這個你在 PostgreSQL 上有實戰基礎，補一下 EXPLAIN 的系統性理解就夠了。 每個 Phase 都有自我檢測題，過了就往下推。每天 1 題的話大概 14 週能走完，之後就進入隨機刷題階段。
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跟演算法刷題最大的不同是你沒辦法靠「量」取勝。演算法題刷 200 題你就能涵蓋大部分 pattern，但係統設計題的答案是開放性的，同一題十個人畫出十種架構都可能拿高分。所以大綱的重心不是「題目數」而是組件理解深度 + 框架熟練度 + trade-off 表達能力。
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Phase 0 的四步驟架構是最重要的東西，比任何一道具體題目都重要。面試官評分的主要向度就是：你有沒有主動去釐清需求、有沒有做估算、有沒有講清楚為什麼選這個技術而不是那個。很多人技術很強但面試分數不高，就是因為跳過了需求分析直接畫圖。
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資源方面，推薦先讀 ByteByteGo（Alex Xu 的 System Design Interview 那兩本書）。它用圖解方式把每道經典題拆解得很清楚，適合建立初始框架。等框架穩了之後再讀 DDIA（Designing Data-Intensive Applications），那本書的理論深度會讓你在 deep dive 環節甩開其他候選人。
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FAANG 每一家都有至少一輪專門的 behavioral round。
Amazon 甚至是出了名的重視這一輪 — 他們有 16 隻 Leadership Principles，每一條都可能被拿來出題。 Meta 也有獨立的 behavioral 環節來檢視你的 collaboration 和 conflict resolution。這一輪表現差是可以直接被刷掉的，不是走過場。
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Behavioral 考試的是你能不能用結構化的方式講清楚過去的工作經驗。典型問題像是
- Tell me about a time you disagreed with your team and how you resolved it」
- 「Describe a project that failed and what you learned」。
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回答的框架通常用 STAR（Situation → Task → Action → Result），重點是事先準備好 5-8 個你工作中的故事，能靈活套用到不同問題上。
Behavioral — 準備 5-8 個工作故事，練習用 STAR 框架用英文講述。
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