Log 數學 題目的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

有數字感的人為什麼拿高薪：不必數學好，只要數字記性好。最強人脈、投資理財、晉身廚神、運動健身、成功脫單，數字感幫你成大事。

為了解決Log 數學 題目的問題，作者鮑比‧西格爾 這樣論述：

　　30.1% 　　150 　　1.62 　　1,458 　　看到這四個數字，你會馬上聯想到什麼？（答案最後告訴你） 　　本書作者鮑比‧西格爾是英國BBC猜謎節目《大學挑戰賽》的明星老師， 　　九歲時，他就懂得用數字，在同學之間成為頂尖球評： 　　某前鋒出賽33場、替補兩場、進球15球，10球用右腳踢、4球是頭槌…… 　　這樣的數字感，讓他成了同儕中各種事務的意見領袖。 　　2008年，他曾在金融公司雷曼兄弟短暫任職， 　　某個月分，他光從公司文具間原子筆數量的短少，就預判公司即將倒閉， 　　雖然他還是做到了公司倒閉的那一天。此舉還被《GQ》雜誌寫成了頭條。   　　為什麼他這麼厲害？這

些其實都來自數字感，跟數學成績無關      　　什麼是數字感？就是利用簡單的加減乘除，客觀的量化事物， 　　熟練後，你就不再只是讀數字，而是讀出事物背後的意義。 　　數字感可以用來做什麼？幫你建立人脈、投資理財、設計食譜、運動健身、領取高薪、甚至成功脫單。 　　◎最能代表一家公司或一個國家「平均薪資」的，不是薪資平均數： 　　有數字觀念和數學考高分差十萬八千里。 　　現在你有兩個工作機會，兩家公司員工的平均年薪都一樣，你會怎麼選？ 　　你不能只看平均，得知道該公司的「薪資中位數」，才能做出正確選擇。 　　但有一種情況例外，人家請你去當執行長。 　　◎數字感不好，吃土一輩子：利率、複利、

指數，略懂就發財   　　想投資理財，你只需要理解什麼是單利、什麼是複利、什麼是指數（利滾利啦）、 　　巴菲特絕不碰需要複雜數學算式的金融商品，作者任職雷曼兄弟學夠教訓，你呢？ 　　貸款買車，到底是利率低還款期數高，還是利率高還款期數低對你比較有利？ 　　有錢還貸款的時候，先還哪一種債，最能減輕負擔？        　　◎運動和減重，數字感越好、越成功： 　　運動產業就是一門充分利用數字的生意： 　　一個月內減重10%，讓你五週之內不用25分鐘就能跑完五公里， 　　這些數字跟運動有何相關？健身房或是我們自己，懂得拆分成小小數字， 　　就能儘快達成目標。        　　◎別憑感覺想結果，拿出

理性掌握：與其賭運氣，不如先算好機率 　　作者喜歡各類運動賽事，對運彩更有興趣，在野村銀行的短暫任職期間， 　　甚至將下注作為一種決策訓練，想找出有沒有不會輸的祕訣？ 　　有，只要你先研究好「賠率」。 　　最後，回答你在開頭看到的數字問題   　　30.1% 是財報中出現1開頭的機率，很適合用來查假帳。 　　150是你在臉書會有聯繫的好友人數，超過這個就只是泛泛之交。 　　1.62是希臘人眼中的黃金比例，從藝術創造到人體比例都需要。 　　1,458呢？這跟美食有關，答案在本書的第七章裡。 　　不必數學好，只要數字記性好。 　　培養數字感，你就能比別人更早看穿事物的表象。 各界推薦 　　

「社長大人／Mr.President」版主／社長大人 　　《經理人月刊》總編輯／齊立文 　　投資理財專家／怪老子   作者簡介 鮑比‧西格爾（Bobby Seagull） 　　2017年參加電視猜謎節目《大學挑戰賽》（University Challenge），成為另類明星。對於猜謎極度熱衷，現在是中學數學老師、劍橋大學博士生（研究數學焦慮症），以及西漢姆足球會（West Ham）的死忠粉絲。 　　鮑比．西格爾也出現在BBC的紀錄片系列《僧侶和海鷗的英國天才指南》（Monkman & Seagull’s Genius Guide to Britain），由他與埃里克．蒙克曼（Eric

Monkman）兩人共同呈現。該節目以圍繞英國的公路旅行為主軸，重點在介紹英國的科學與技術創造力的發展。 譯者簡介 廖桓偉 　　淡江大學經營決策系、東吳大學企管研究所畢業。 　　曾任網路電玩編譯與出版社編輯，希望引進更多有趣（且暢銷）的書，透過翻譯來感動讀者，譯有《改變未來的祕密交易》、《讓人無法拒絕的神奇字眼》、《重設你的人際邊界》、《FBI套話術，讓他不知不覺說真話》（皆為大是文化出版）。   第一章 「平均薪資」不是薪資平均數 有數字觀念和學校數學，差了十萬八千里 第二章 中獎次數比人多、賭輪盤不容易輸 實用大數法則和獨立事件機率 第三章 蒐集，富人致富之前就有這習慣

擔心失去，所以懂分門別類 第四章 不必數學好，只要數字記性好 基本數學，打敗半數哈佛資優生的直覺 第五章 用「費米估算法」求市場規模 哈哈，真的只是簡單數學。量化思考脈絡 第六章 偉大藝術作品必符合數字規則 是黃金比例還是信手塗鴉，不是誰說了算 第七章 廚神心中得有一本數字祕笈 時間、數量、比例……食譜就是數字公式 第八章 暢銷單曲怎麼算出來？ 數學改變了流行曲風，還證明抄襲行不通 第九章 運動和減重，數字感越好、越成功 那個動作做幾下可以完成哪個數字目標 第十章 數字感不好，吃土一輩子 利率、複利、指數，略懂就發財 第十一章 貪婪是好的？我在雷曼做什麼 當理財用到難懂的數學，

表示風險很高 第十二章 做決定前記得問：這，合理嗎？ 不想花錢買教訓，得警覺那些好到不像真的事 第十三章 別憑感覺想結果，拿出理性掌握 與其賭運氣，不如先算好機率 第十四章 想鹹魚翻身，就得有必勝心態 幸運之神只幫懂得多與積極的人 第十五章 你的「好友」不是你的好友 人脈重質不重量，記住這些數字就夠 第十六章 順其自然、成功脫單？別想得太美 戀愛是場數字遊戲，不敢玩就一無所獲 第十七章 歲月不饒人，數字能證明 天道酬勤，也得勤對方法 謎題解答   序 數字觀念和學數學差了十萬八千里 　　在這個充滿猜測的世界之中，數字讓我有一種「知曉」的感覺。數字就像史努比（Snoopy

）漫畫中，萊納斯（Linus）手上的那條安心毯，幫助我打好人格基礎。但真要說的話，我對準確數據的感覺，可以回溯到比英超貼紙簿更早的時間點。 　　這一切都是從一份聖誕禮物開始的：在1991年，我收到一本書，名叫《一九九二年十大排行榜全集》（The Top 10 of Everything 1992），作者是羅素‧艾許（Russell Ash）；這本書改變了我的人生，讓我愛上數字、資料與資訊。當我小心拆開禮物紙的那一瞬間，就已深陷排行榜中而無法自拔。世界最高的十座建築物、票房最好的十部電影、十條最長的物種遷徙路線……隨便你講一個主題（太空、藝術、飲食、音樂），我都可以用閃電般的速度，把排行榜背出

來（雖然我可能不知道這些數字是從哪來的）。 　　1992年的巴塞隆納奧運，讓我見識到數字能夠用最迷人的方式，來表現年輕運動員的體能顛峰：英國隊的隊長林福德‧克利斯帝（Linford Christie），在百米賽跑中以9.96秒的成績奪金；卡爾‧劉易斯（Carl Lewis）在史詩級的男子跳遠決賽中，以3公分的差距打敗麥克‧鮑威爾（Mike Powell）；拉維尼亞‧米洛索維奇（Lavinia Miloșovici）的地板體操令人如痴如醉，拿下完美的10分。那時年紀還小的我，攤開四肢趴在客廳地板上（臉上還沾滿餅乾屑），被這些運動賽事給迷住了。我慢慢了解到，數字是用來計算大小與順序的方式，並藉此

判斷誰輸誰贏。我的眼中充滿了數字，它們替選手與國家排序，並試圖客觀的量化事物；這跟我在學校上的數學課差了十萬八千里。 　　因此，我從很早以前，就不只是熱愛教室裡的數字，也熱愛現實世界的數字。「可是數字有什麼大不了的？」你或許會問：「它們從哪來的？把它們排列、處理成好幾小段整齊的資訊，到底能幹麼？」 　　上帝在一開始創造了天堂與地球，而我覺得祂不久之後就創造出數字，特別是因為祂想在第7天請假休息。有證據顯示嬰兒在出生後的數小時內，就開始發展出抽象的數字表現。 　　正因為有這個抽象階段，使得我們人類比地球上其他物種更進步。許多動物確實懂得以原始的方式，分辨「多」與「少」。但身為物種，大多數人

類都已經將自己提升至更具知識的境界──不再狩獵與採集，而是滑臉書看可愛的貓咪影片。 　　可是在亞馬遜雨林深處，皮拉罕（Pirahã）部落還是按照自古以來的方式過活。他們計數方式是「1」、「2」、「很多」。與此類似的還有非洲的哈扎（Hadza）部落，住在坦尚尼亞的裂谷（Rift Valley）附近的他們，計數方式只有到3而已。這兩個部落都不需要特別大的數字（例如：107）就能運作一個社會，但其他大多數的人類，還是得利用簡單的加減乘除，在數字的抽象概念之間建立關係，使自己能持續進步。 推薦序 為什麼大家都要投三分球 「社長大人／Mr.President」版主／社長大人 　　數字與日常生活

中的許多關聯，本書作者鮑比．西格爾以理財、時間的分配，以及流行文化等列舉了許多概念和案例，而我也來舉幾個日常生活中自己比較常接觸、熟悉的例子。 　　近幾年NBA（National Basketball Association）掀起了三分球革命，每支球隊的進攻多半都集中在三分線外或是禁區內，放棄了過去以中距離跳投為主的進攻模式。這也是因為在數據的統計和佐證之下，證明了以三分外線為主的進攻模式能將每一波攻擊的效益最大化。 　　除了期望值以外，著重於三分球的攻擊型態還能拉開球場上的空間來製造錯位（有在看勇士隊比賽的人，應該常看到柯瑞［Curry］單打對方的內線球員），製造二次進攻機會；比對手多投

籃一次，你獲勝的機率就比對手又高了一點，而不僅是在進攻上的改變，就連每一次防守，對手在不同位置的投籃命中率、運球次數、持球時間等，現在也都有計算公式來幫助教練團進行判斷，某些球團也會統計每一場比賽不同裁判的吹判習慣，來增加球隊在比賽的勝率。我想數字的魅力，就是將以往看似抽象和模糊不清的概念，轉化為能夠被實際判斷和預測的工具。 　　創業做生意也是一樣的道理。在我所從事的電商業界裡，部門間開會最常被拿出來討論的數字，不外乎就是點擊率、廣告轉換率、業績這三個指標，但每一項其中都蘊含了一門科學。圖片該怎麼設計才能增加點擊率、要把點擊鈕放在哪一個位置、哪一種顏色的點擊率最高、影片長度幾秒以內的轉換率最

好、哪一位網紅或藝人，在什麼時間點發布廣告所能帶來的訂單最多、觸及最廣？現在，我們也都有更精確的量測工具，可作為我們做出上述重大決策前的依據。 　　「試錯（trial and error）」就是這樣的一個概念。當我們能精確記錄每一次失敗所產生的原由和結果，當公司各部門的績效、每一位夥伴的工作表現都有更科學化的方式來測量、記錄整理的時候，失敗反而成為我們更快排除錯誤選項的方法，來避免可能發生的重大危機和風險。 　　有數字感的人為什麼拿高薪，我想重點並不在於計算、數理能力的優劣，而是在於能夠事先洞察在每一件事的背後，推動它的原因和邏輯。「當你熟練數字之後，其實你就不再是看數字，而是在看背後的意

義；就跟讀書寫字其實也不是在讀字一樣。」希望大家在讀完本書後，也能在看似抽象的事物之中，找到數字正在嘗試對你述說的原理。 就算數學不好，也要鍛鍊數字感 《經理人月刊》總編輯／齊立文 　　如果你正在讀這篇序文，建議你先直接翻到第9章〈運動和減重，數字感越好、越成功〉，閱讀裡面一段關於「馬拉松」的描述。讀完之後，你應該能夠對於目前正在英國劍橋大學攻讀數學博士學位、鑽研「數學焦慮與恐懼」的作者鮑比．西格爾想要傳達的訊息，有個快速而大致的理解。 　　根據書中描述，知名運動品牌耐吉（Nike）曾在2017年發動一項計畫，意圖挑戰長跑界的至高成就：「破2」（Breaking2）。具體說就是，鼓勵跑

者在2小時內，跑完42.195公里（26英里又385碼）。 　　為了完成這項壯舉，耐吉決定將生物力學、營養學與跑鞋的科技全都發揮到極限，不但找來了超強的「挑戰者」，包括肯亞的埃利烏德．基普喬蓋（Eliud Kipchog，馬拉松世界紀錄保持人），以及半程馬拉松的世界紀錄保持人──厄利垂亞的澤森內．塔德塞（Zersenay Tadese），還挑選出30位世界級飛毛腿，負責領跑、甚至擋風；場地也選在低海拔、天候穩定、單圈長度較短的義大利蒙札（Monza）F1賽車賽道。 　　不過，當年的挑戰失敗了。 　　挑戰不可能：以衝百米速度跑馬拉松 　　對於2017年的「破2」挑戰，作者在書中寫道：「我

在中學演講，題目是該怎麼夢想不可能的事情，而『破 2』馬拉松就被我拿來當例子——選手除了要保留體能，也要結合科學與運動，才能盡量提高完成壯舉的機會。這完全不能靠運氣。」 　　2019年10月12日，基普喬蓋在奧地利維也納再次挑戰「破2」，最終以1小時59分40秒跑完全程。根據新聞報導，基普喬蓋一路上除了有前導車指引，同樣還是有多組配速員陪跑與擋風。 　　再回到作者過去的演講題目：「該怎麼夢想不可能的事情」。我想，我們首先要做的就是，永遠都不應該停止夢想不可能的事情、停止夢想射月的可能性，否則就毫無機會衝破人體極限、寫下新的紀錄。 　　其次，數字給了我們衡量、比較、追蹤、改善的指標與刻度。

當2017年基普喬蓋以2小時25秒跑完全程馬拉松，儘管沒有「破2」，但是我們可以清楚知道還有「25秒」要突破，就可以從各方面的限制因素，一點一滴再加以優化與調整。 　　當然，最令人吃驚與敬佩的是，基普喬蓋最終「破2」的配速，相當於平均每公里以2分50秒跑完，也就是平均100公尺17秒。你回想得起來自己100公尺跑幾秒嗎？就算快於17秒好了，但是你有可能以同樣速度，跑超過420趟百米賽跑嗎？ 　　如果你的答案是不可能，那就完全錯失了作者的本意：透過持續的努力與改善，可以達成我們曾經認為完全不可能的任務。如果你現在衝刺得很累了，試著換個角度想想看，有人持續以衝百米的速度跑馬拉松，你是不是還可以

再多衝刺幾趟。 　　別把「數字的運算」和「數字的意義」混淆在一起 　　從上述馬拉松「破2」的故事，相信你已經感受到了，這本書講的不是高深、困難的數學，而是從一些基本的數學、數字概念，可以為我們的人生、工作、友誼、情感，甚至投資、博奕，帶來哪些啟發和助益。 　　舉個最簡單的例子，我們在學機率時，課本一定都說過，當你擲銅板一萬次，出現正面與反面的機率會接近於50：50。我們對於這個概念的思考，多半就此打住，然而作者則會進一步延伸：你越常做一件事，就越可能達到你想要的結果。 　　對於數學或數字，我們總是有太多刻板印象和莫名的畏懼，所以經常把「數字的運算」和「數字的意義」混淆在一起，更別說在日

常生活中、在工作場合裡，其實人們根本用不到什麼太複雜的運算，真正的考驗往往在於你能不能解讀出數字背後的涵義。 　　多年前讀到《管理是什麼》（What Management Is，中文版由天下文化出版）這本書時，就對裡面的一段話印象深刻：「我們要看出組織績效表現的好壞，往往要仰賴數字。但是基本的管理數字概念並不是艱深的太空科學，任何人都不需因為看到數字就卻步不前。」該書作者提到，過去哈佛商學院的新生都曾被指定閱讀一篇名為〈如何不迷失在數字中〉（How to Avoid Getting Lost in the Numbers）的文章，而這些名校高材生在讀過之後，很多人「都會很驚訝的發現，原來所謂

的『數字』往往和常識比較有關，和超過高中程度以上的數學關係不大。真正重要的能力是要能看出數字的意義，而不是玩弄分割數字的遊戲。」 　　數學不是用不著，而是你不會用 　　我念高中時，在數學補習班裡，有個同學問了老師一個問題，我到現在還印象深刻：「老師，學log（對數）要幹麼，以後去菜市場買菜也用不到！」 　　那個同學的問題當然是無謂的掙扎與抱怨，當時每個人再怎麼心不甘、情不願、學不會，總還是想辦法搞懂數學課本裡的公式與題目，能多拿幾分是幾分，挺過種種小考與大考的關卡。 　　現在的你，更可以理直氣壯的說，買菜真的用不到log、三角函數或微積分，但是你一定也能夠更切身的感受到，基本的數字觀念

可供你對照比較、驅使你進步；即使是稍微複雜一點的運算，也能夠讓你不被表面、漂亮的數字所蒙蔽，有意識的去探索數字背後的意義，進而做出正確的判斷。   人脈重質不重量，記住這些數字就夠 臉書說我有3,000個好友，所以下次我的生日派對要邀這麼多人嗎？我自認是個隨和的人，能夠迅速與人建立關係，但當我有急事的時候（比方說西漢姆隊被托特納姆隊慘電，讓我想找人討拍），真的能打電話給這3,000人嗎？或是這3,000人，只不過是我一生當中認識過的人而已？ 難以理解的是，我的特質使我能夠結交各種背景的朋友，卻也使我在過去這幾年都處於單身狀態。我的興趣與嗜好極為廣泛，因此很容易萌生新的友誼，卻毫無桃花運。那

麼數學能夠幫助我們理解友誼與愛情嗎？雖然這兩者都是人為的，但數字的殘酷現實，有時能幫助我們理解一些事情。在本章中，我們將會探索友誼背後的數字。 如果你跟我差不多，那麼你可能有一起上健身房的朋友、聊八卦的朋友、晚上揪出去玩的朋友，或是一起從事文化活動的朋友，例如逛畫廊或博物館；他們可說是「各司其職」。但你是否有認真想過：你生活中的好友除了友誼之外，還會怎麼影響你生活中的行為？沒錯，當你想欣賞風景或是挑選白酒時，可能會想到某位朋友，但除了直接互動之外，他們有深刻的影響到你嗎？ 挑朋友深交，5個人就夠 我讀過一些研究說，我們最親近的朋友所具備的素質，能夠準確預測我們自己的成就。我個人總是相信，一個人

就是其親朋好友的「平均值」；若以非數學角度來說，就是我們深受最親近者的影響。我絕不完美，但我覺得我的人格中有某些面向──例如我對人生的正面看法、面對逆境的恢復力，以及對於各類經驗的開放態度，都是直接受到「內圈好友」的共同經驗所影響並發展出來的。我們無法選擇家人，但一定能選擇朋友。而且在網路世代，更容易找到真正有所聯繫的人。 幾年前，我開始注意到吉姆．羅恩（Jim Rohn）這位美國人；他是《我的成功人生哲學》（My Philosophy for Successful Living）的作者，也是一位鼓舞人心的演說家。他認為一個人花最多時間相處的對象，平均有5人。根據他的哲學，我們可以應用「平均定

律」：任何情況的預期結果，就是所有實際結果的算術平均數。

Log 數學 題目進入發燒排行的影片

探究家庭社經地位在青少年網路資訊能力對全球素養關係之調節效果

為了解決Log 數學 題目的問題，作者李建翰 這樣論述：

本研究主要探討家庭社經地位在青少年網路資訊能力對全球素養之調節效果，採用PISA 2018 資料庫，以家庭社經地位與網路資訊能力為理論基礎，探討影響青少年全球素養表現因素，參考PISA 學生問卷題目為主要內容，包含作為調節變數的家庭社經地位之父母教育程度、父母職業及家庭資產等構面部分，以及網路資訊能力（網路資訊搜尋、網路資訊交流及網路資訊安全等構面部分）、全球素養等變項皆以PISA 2018 之試題內容為主，針對新北市某高中15 至16 歲的青少年為對象，以問卷調查方式進行施測，發放問卷120 份，回收並核後之有效問卷118 份，採用SPSS 系統軟體，以迴歸分析為主要研究方法，並使用信度分

析、因素分析、敘述性統計等方法進行資料分析與研究。本研究結果發現，家庭社經地位中除家庭資產之外，父母教育程度及父母職業對全球素養不具有顯著差異，而網路資訊能力對全球素養具有正向顯著影響，且經過家庭社經地位的調節後，家庭社經地位在青少年網路資訊能力對全球素養關係具有正向顯著影響，研究結果顯示家庭社經地位對提升網路資訊能力及全球素養具有正向的調解效果，是以作為後續研究臺灣PISA 2018 全球素養分析與作爲研擬提升青少年全球素養相關政策與建議之參考資料。

程序員面試金典（第6版）

為了解決Log 數學 題目的問題，作者（美）蓋爾·拉克曼·麥克道爾 這樣論述：

本書是原谷歌面試官的經驗之作，層層緊扣程式師面試的每一個環節，全面而詳盡地介紹了程式師應當如何應對面試，才能在面試中脫穎而出。內容主要涉及面試流程解析，面試官的幕後決策及可能提出的問題，面試前的準備工作，對面試結果的處理，以及出自微軟、蘋果、谷歌等多家知名公司的189道程式設計面試題及詳細解決方案。第6版修訂了上一版中一些題目的解法，為各章新增了介紹性內容，加入了更多的演算法策略，並增添了對所有題目的提示資訊。 蓋爾· 拉克曼·麥克道爾（Gayle Laakmann McDowell），CareerCup創始人兼CEO，是一位知名軟體工程師，曾在微軟、蘋果與谷歌任職。早先，

她自己是一位十分成功的求職者，通過了微軟、谷歌、蘋果、IBM、高盛等多家知名企業極其嚴苛的面試過程。   工作以後，她又成為一位出色的面試官。在穀歌任職期間，她還是該公司有名的面試官及招聘委員會成員，其間閱人無數，積累了相當豐富的面試經驗。除此書外，還著有《產品經理面試寶典》《金領簡歷：敲開蘋果、微軟、谷歌的大門》。 第 1 章 面試流程 1 1．1　為什麼　1 1．1．1　錯過了優秀人才是可以的　2 1．1．2　解決問題的技能很寶貴　2 1．1．3　基礎資料結構和演算法知識很有用　2 1．1．4　白板讓你專注於重要的事情　2 1．1．5　但這並不適用於每個人、每家公司、每

種場合　3 1．2　面試問題的來源　3 1．3　一切都是相對的　3 1．4　常見問題　4 1．4．1　面試結束後沒有立即收到回復，我是被拒了嗎　4 1．4．2　被拒之後我還能重新申請嗎　4 第 2 章 面試揭秘　5 2．1　微軟面試　6 2．1．1　必備項　6 2．1．2　獨特之處　6 2．2　亞馬遜面試　6 2．2．1　必備項　7 2．2．2　獨特之處　7 2．3　穀歌面試　7 2．3．1　必備項　8 2．3．2　獨特之處　8 2．4　蘋果面試　8 2．4．1　必備項　9 2．4．2　獨特之處　9 2．5　Facebook面試　9 2．5．1　必備項　9 2．5．2　獨特之處　10 2．6

　Palantir面試　10 2．6．1　必備項　10 2．6．2　獨特之處　10  第 3 章 特殊情況　11 3．1　有工作經驗的求職者　11 3．2　測試人員和軟體發展測試工程師　11 3．3　產品經理（專案經理）　12 3．4　開發主管與部門經理　13 3．5　創業公司　13 3．5．1　職位申請　14 3．5．2　簽證與工作許可　14 3．5．3　簡歷篩選因素　14 3．5．4　面試流程　14 3．6　收購與“人才收購”　14 3．6．1　哪些創業公司需要進行並購面試，為什麼　14 3．6．2　這些面試有多重要　15 3．6．3　哪些員工需要面試　15 3．6．4　如果面試表現不好

會怎麼樣　15 3．6．5　最優秀和最差的員工或許會令你吃驚　16 3．6．6　被收購方的員工與一般求職者的標準一樣嗎　16 3．6．7　被收購員工對於收購、人才收購會如何反應　16 3．6．8　收購後的團隊會經歷什麼　16 3．6．9　怎樣為你的團隊準備收購面試　16 3．7　面試官　17 3．7．1　不要問與本書完全相同的題目　17 3．7．2　問中等難題或者高難度題　17 3．7．3　使用多重障礙的題目　17 3．7．4　使用高難度題目，而不是艱深的基礎知識　18 3．7．5　避免“嚇人”的問題　18 3．7．6　提供正面鼓勵　19 3．7．7　深究行為面試題　19 3．7．8　輔導求職

者　19 3．7．9　如果求職者想保持安靜，請滿足　20 3．7．10　瞭解你的模式：完整性測試、品質測試、專業知識和代理知識　20 第 4 章 面試之前　22 4．1　積累相關經驗　22 4．2　寫好簡歷　23 4．2．1　簡歷篇幅長度適中　23 4．2．2　工作經歷　23 4．2．3　項目經歷　23 4．2．4　軟體和程式設計語言　24 4．2．5　給母語為非英語的人及國際人士的建議　24 4．2．6　提防（潛在的）汙名　24 4．3　準備流程圖　25 第 5 章 行為面試題　28 5．1　面試準備清單　28 5．1．1　你有哪些缺點　28 5．1．2　你應該問面試官哪些問題　28 5

．2　掌握專案所用的技術　29 5．3　如何應對　29 5．3．1　力求具體，切忌自大　29 5．3．2　省略細枝末節　30 5．3．3　多談自己　30 5．3．4　回答條理清晰　30 5．3．5　行動是關鍵　31 5．3．6　故事的意義　31 5．4　自我介紹　32 5．4．1　結構　32 5．4．2　興趣愛好　32 5．4．3　展示成功的點點滴滴　33 第 6 章 大Ο　34 6．1　打個比方　34 6．2　時間複雜度　34 6．2．1　大Ο、大θ和大Ω　35 6．2．2　最優、最壞和期望情況　35 6．3　空間複雜度　36 6．4　刪除常量　36 6．5　丟棄不重要的項　37 6．6　

多項式演算法：加與乘　38 6．7　分攤時間　38 6．8　Log N執行時間　39 6．9　遞迴的執行時間　39 6．10　示例和習題　40 第 7 章 技術面試題　53 7．1　準備事項　53 7．2　必備的基礎知識　53 7．2．1　核心資料結構、演算法及概念　53 7．2．2　2的冪表　54 7．3　解題步驟　54 7．4　優化和解題技巧 1：尋找BUD　58 7．4．1　瓶頸　59 7．4．2　無用功　59 7．4．3　重複性工作　60 7．5　優化和解題技巧 2：親力親為　61 7．6　優化和解題技巧 3：化繁為簡　62 7．7　優化和解題技巧 4：由淺入深　62 7．8　優化和

解題技巧 5：資料結構頭腦風暴法　63 7．9　可想像的極限執行時間　63 7．10　處理錯誤答案　66 7．11　做過的面試題　66 7．12　面試的“完美”語言　67 7．12．1　流行度　67 7．12．2　語言可讀性　67 7．12．3　潛在問題　67 7．12．4　冗長　67 7．12．5　易用性　68 7．13　好代碼的標準　68 7．13．1　多多使用資料結構　68 7．13．2　適當代碼複用　69 7．13．3　模組化　70 7．13．4　靈活性和通用性　70 7．13．5　錯誤檢查　71 7．14　不要輕言放棄　71 第 8 章 錄用通知及其他注意事項　72 8．1　如何處

理錄用與被拒的情況　72 8．1．1　回復期限與延長期限　72 8．1．2　如何拒絕錄用通知　72 8．1．3　如何處理被拒　72 8．2　如何評估錄用待遇　73 8．2．1　薪酬待遇的考量　73 8．2．2　職業發展　73 8．2．3　公司穩定性　73 8．2．4　幸福指數　74 8．3　錄用談判　74 8．4　入職須知　75 8．4．1　制定時間表　75 8．4．2　打造堅實的人際網路　75 8．4．3　向經理尋求幫助　75 8．4．4　保持面試狀態　75 第 9 章 面試題目　76 9．1　陣列與字串　76 9．1．1　散列表　76 9．1．2　ArrayList與可變長度陣列　77

9．1．3　StringBuilder　77 9．2　鏈表　79 9．2．1　創建鏈表　79 9．2．2　刪除單向鏈表中的節點　80 9．2．3　“快行指針”技巧　80 9．2．4　遞迴問題　81 9．3　棧與佇列　82 9．3．1　實現一個棧　82 9．3．2　實現一個佇列　83 9．4　樹與圖　85 9．4．1　樹的類型　85 9．4．2　二叉樹的遍歷　87 9．4．3　二叉堆（小頂堆與大頂堆）　88 9．4．4　單詞查找樹（前序樹）　89 9．4．5　圖　90 9．4．6　圖的搜索　91 9．5　位操作　94 9．5．1　手工位操作　95 9．5．2　位操作原理與技巧　95 9．5．3　

二進位補數與負數　95 9．5．4　算術右移與邏輯右移　96 9．5．5　常見位操作：獲取與設置數位　97 9．6　數學與邏輯題　99 9．6．1　素數　99 9．6．2　概率　101 9．6．3　大聲說出你的思路　102 9．6．4　總結規律和模式　102 9．6．5　略作變通　103 9．6．6　觸類旁通　104 9．7　物件導向設計　105 9．7．1　如何解答　105 9．7．2　設計模式　106 9．8　遞迴與動態規劃　108 9．8．1　解題思路　109 9．8．2　遞迴與反覆運算　109 9．8．3　動態規劃及記憶法　109 9．9　系統設計與可擴展性　114 9．9．1　處理問

題　114 9．9．2　迴圈漸進的設計　114 9．9．3　逐步構建的方法：循序漸進　116 9．9．4　關鍵概念　116 9．9．5　系統設計要考慮的因素　118 9．9．6　人無完人，系統亦然　119 9．9．7　實例演示　119 9．10　排序與查找　121 9．10．1　常見的排序演算法　121 9．10．2　查找演算法　124 9．11　測試　126 9．11．1　面試官想考查什麼　126 9．11．2　測試現實生活中的事物　127 9．11．3　測試一套軟體　127 9．11．4　測試一個函數　129 9．11．5　調試與故障排除　129 9．12　C和C++　131 9．12．1

　類和集成　131 9．12．2　構造函數和析構函數　131 9．12．3　虛函數　132 9．12．4　虛析構函數　133 9．12．5　預設值　134 9．12．6　操作符重載　134 9．12．7　指針和引用　134 9．12．8　範本　135 9．13　Java　136 9．13．1　如何處理　137 9．13．2　重載與重寫　137 9．13．3　集合框架　138 9．14　資料庫　139 9．14．1　SQL語法及各類變體　139 9．14．2　規範化資料庫和非規範化資料庫　139 9．14．3　SQL語句　140 9．14．4　小型資料庫設計　141 9．14．5　大型資料庫設計

　142 9．15　執行緒與鎖　143 9．15．1　Java執行緒　143 9．15．2　同步和鎖　145 9．15．3　鎖死及鎖死的預防　148 9．16　中等難題　149 9．17　高難度題　152 第 10 章 題目解法　156 10．1　陣列與字串　156 10．2　鏈表　170 10．3　棧與佇列　186 10．4　樹與圖　197 10．5　位操作　229 10．6　數學與邏輯題　240 10．7　物件導向設計　254 10．8　遞迴與動態規劃　286 10．9　系統設計與可擴展性　313 10．10　排序與查找　332 10．11　測試　350 10．12　C和C++　354

10．13　Java　363 10．14　資料庫　370 10．15　執行緒與鎖　375 10．16　中等難題　388 10．17　高難度題　450 第 11 章 進階話題　539 11．1　實用數學　539 11．1．1　整數1至N的和　540 11．1．2　2的冪的和　540 11．1．3　對數的底　542 11．1．4　排列　541 11．1．5　組合　541 11．1．6　歸納證明　541 11．2　拓撲排序　542 11．3　Dijkstra演算法　543 11．4　散列表衝突解決方案　545 11．4．1　使用鏈表連接資料　545 11．4．2　使用二叉搜尋樹連接資料　546 1

1．4．3　使用線性探測進行開放定址　546 11．4．4　平方探測和雙重散列　546 11．5　Rabin-Karp子串查找　546 11．6　AVL樹　547 11．6．1　性質　547 11．6．2　插入操作　547 11．7　紅黑樹　548 11．7．1　性質　549 11．7．2　為什麼這樣的樹是平衡的　549 11．7．3　插入操作　549 11．8　MapReduce　551 11．9　補充學習內容　553 附錄　A 代碼庫　554 附錄　B 提示　560

探討台灣國中生在合作式聽力任務之語言功能、互動型態及看法

為了解決Log 數學 題目的問題，作者張元齡 這樣論述：

在英文的聽說讀寫四個技巧中，聽力至關重要，但是在研究及教學上，聽力卻得到較少的關注。在英文課堂中，聽力教學通常較為傳統，學生只需聽完教師播放的聽力素材，且回答習作本上的聽力題目即可。學生較少有機會和其他同學互相討論聽力的內容。近年來，雖然有越來越多的研究開始探討合作式聽力任務，但是鮮少有研究探討學生進行合作式聽力任務中的相關議題。爰此，本研究旨在探討學生在合作式聽力中如何相互討論聽力內容及互動情形，並以質量混合研究法探討學生在合作式聽力任務中之語言功能、互動型態及看法。本研究招募二十一位台灣公立國中二年級學生，並探究其在英文課堂中參與合作式聽力任務，任務內容包含句子排列，比較筆記，小組討論及

克漏字填空。合作式聽力活動在2018年上學期共進行七週。資料搜集包含學生的前後問卷，教師的課堂觀察，學生在合作式聽力任務的討論錄音及學生訪問。資料分析方式則以Kumpulainen and Mutanen (1999) 提出之語言功能以及Storch (2002) 提出之同儕合作互動類型為架構來進行。研究結果顯示，學生在不同的聽力任務中產生不同的語言功能及互動形式。其中句子排序、敘述及填空隸屬於特定聽力任務的語言功能，但是除了特定的語言功能外，敘述及問答皆出現在所有聽力任務中；此外，學生在不同的聽力任務中也產生不同的互動型態，包含合作、合作合作被動、主導主導被動、主導被動被動等互動形式。然而，

研究結果也顯示語言功能和學生的互動情形並沒有相互的關聯，反而學生的互動情形與活動本身，學生的語言能力以及聽力素材較有關係。至於學生對於合作式聽力任務的感受，大多數學生對於本次合作式聽力活動體驗有正面的感受及評價。然而，少部分高成就學生認為在任務中多為提供答案的角色，較少有機會可以和他人討論。亦有少數學生覺得聽力素材的難易度會影響討論的參與度。最後，依據本研究結果，研究者提出合作式聽力任務在語言教學上的應用，並且提出對於未來相關研究之建議。