自從之前的大裁員後，一直到現在求職市場似乎都還沒完全回溫。
在英國的有拿打工度假簽，投了半年 200 ~ 300 家卻只有收到 2, 3 家面試邀請，或是聽到是拿短簽就直接拒絕；英國媒體更有透露，招募業者稱因景氣不好所以只先找 contract；有聽過在 Meta, Google 實習過也拿不到面試邀請；也有不少人面試到一半被說 headcounts freeze，或是面試到最後階段才暫停，也有拿到 offer 被收回的。
我自己實際體驗是 : 收到的面試邀請，從之前一天十封到一星期兩三封。不過還是有朋友在 tier 1 公司上班收到比較多面試邀請，但根據對方說法這還是比以前少蠻多的。
物價上漲、屋價也下不來，有的國家比如英國電費漲 80%、稅漲一年超過 4 次、簽稅健康稅一年加個好幾 £100，這時候被資遣、或還在待業根本是火上加油。
這篇主要是想講講，我深受脊椎側彎其苦約 20 年，因可能壓迫到內臟、神經等，間接造成各種不舒適，但這幾年終於找到，讓自己一個月背部大概只痛一兩次的方式!
遞迴就是在函式之中呼叫函式自己本身，本質上是將複雜的問題，拆分成具有相同性質的子問題，進而解決問題的方法。
一個基本的遞迴函式一定要有：
終止條件 (基本條件)
遞迴條件 (呼叫自己的條件)
如果沒有終止條件，就會無限循環直到當掉。
範例 1 : 假設輸入一個正整數 n，求 1 + 2 + … + n 的總和
我們可以很直覺的使用迭代 (迴圈) 的方式，將所有數字累加在一起。
但因為這個問題能拆成有規律的數個小問題，
如輸入正整數 2 → 1 + 2 = 3
輸入正整數 3 → 1 + 2 + 3 = 6
…
所以這時候就可以使用遞迴來計算。
Time complexity 是 O(n)，Space complexity 是 O(1)。
Linked list 是一種常見的資料結構，會包含 head 和 tail 的資訊，以 null 來代表 Linked list 的終點，使用 node 來記錄、表示、儲存資料。
單向鏈結串列 (單鏈結串列、線性鏈結串列、普通鏈結串列) 是最基本的鏈結串列，其特點是鏈結串列的鏈結方向是單向的，對鏈結串列的存取要通過從頭部開始，依序往下讀取。
每個 node 則會包含 value 和 next (Pointer，指向下一個 node 的位置) 的資訊。
(https://vhanda.in/blog/2012/07/shared-memory-hash-table/)
舉例來說，如果我們有 n 個數字要儲存時，通常會用 array 來存。 存好後如果我們拿到另一個數字 37，要判斷這個數字有沒有在 array 裡面，那我們就得跟 array 裡的元素一個個比較，這時 time complexcity 就會是 O(n)；下次再換查另一個數字時， time complexcity 又就會是 O(n)。 但如果已經先建立好 hash table，之後如果要查數字 37 時，建立 hash map 時雖然 time complexcity 會是 O(n)，但查詢的 time complexcity 就只會是 O(1)。 不過 O(1) 還是理論值，insert、search、lookup、delete 都有可能造成 time complexcity 是 O(n) (請看 example 3) 。
Time complexity 是電腦執行演算法所需要耗費的時間成本，通常會用 O (Big O notation) 去計算。
Big O notation 是解決一個規模為 n 的問題所花費的時間，或者所需步驟之數目；而演算法多快通常不是以秒而是步驟次數來衡量，因為每個人電腦效能會影響執行速度，若用秒數來衡量會顯得不夠客觀。
