UMPIRE 法則
UMPIRE 是一套 coding interview 的解題框架，透過六個固定步驟引導從理解題目到評估解法的完整流程。
U（Understand）
- 搞清楚問題
- 定義 happy path、edge case
- 與面試官確認方向以及目標有沒有對齊
M（Match）
- 判斷題目類型可以套用哪些資料結構、演算法
- 提出可能的詳細解法，並且說明其中的特性以及差異
- 確認面試官有沒有要指定哪種解法
P（Plan）
- 畫圖或虛擬碼（pseudocode）
- 可以確認有沒有明顯的 bug，並且在這之中確認面試官有沒有不同的意見
I（Implement）
- 實作時要邊說明邊實作
R（Review）
- 用前面提到的 happy path、edge case 做 dry run
- 確認程式的嚴謹程度以及有沒有明顯的 bug 做 debug
- 一方面也證明 testing 的能力
E（Evaluate）
- 說明及評估時間、空間複雜度
- 說明優化可能
- 說明 trade-off 以及限制，可以說在哪些情況下怎麼做反而是更好的 case
好處
- 確保想清楚才動手
- 表現溝通能力
- 建立長期記憶
- 可以對應各種題目的框架，不會遇到不熟的題目就乾在那裡
所以它不但是一個解題方式，也能說是一個溝通框架。
AI 的角色
AI 在這之中可以扮演特助的角色，比如扮演面試官，或者是教導我們在 U 的階段有哪些問題可以問，或是在評估階段我們可以有哪些優化。