計算機 - 話題

考試和算法設計精髓一樣：
      時間消耗越少，一般空間消耗越大，存儲越冗余
      空間消耗越少，一般時間消耗越大，計算越冗余
      空間和時間的消耗如果都降低的話，人的智力和腦力消耗越大，包括人思考所用的時間和記憶力。
      總之，三者無法 同時降低，可能有人要問這三句話有什么意義？其實，這三句話的意思就是：其他一個或兩個因素的冗余在可以接受的幅度內，降低另兩個或一個因素的代價。本質是折中取舍，如何取舍取決于你的目的。人設計高效的算法是需要很大代價的，但是，高效算法一旦被發明，低廉且容易的大批量技術復制讓它的整個成本降低，而且，復制的數量越龐大，整體成本越低，當你在今天使用一個看似簡單而且高效的算法時，你可曾想過此前有很多人為此付出了巨大的代價和花費？
      這三句話的現實意義就是，在考試中，你想提高解題速度，你只能在復習中記憶更多的常識，知識和結論。你想巧妙的解決問題，那么意味著你在考試時需要付出更多時間和腦力用于的思考。所以唯一可取的方法是：復習中記憶掌握，考試中快速計算。
      這三句話的現實意義還有，在記憶時，必如記憶中間結論和單詞，冗余永遠不是好的記憶方法，因為如果你為了記住A，必須記住相關的B，那么B怎么記憶呢？ 由B該如何聯想到A呢 ？ 你記憶的冗余信息越多，說明你遺忘的幾率越大，因為，聯系中的任意一環都是你記憶的薄弱部分。此外冗余必然引起信息的不一致性，你還得解決不一致性帶來的問題，總之，冗余作為存儲本質及其精髓而言，對人和計算機都非常關鍵！請注意，這里的冗余只是不必要的冗余，如俞敏洪的聯想記憶，就是這種非常愚蠢做法的明證。那么，該如何記憶呢？最好的方法莫過于降低冗余，改善存儲結構。抽象與具體，歸納與演繹，分析與綜合，對比與類推，分類細化與拓沿一般，這是人的思維獨到之處，從自個思維模式著手，發現你最擅長的一面是什么？（比如本文作者相對比較擅長分析，抽象，類推三種），從你自身出發，選擇適合你的方法。比如:詞根+詞綴記憶這個方法就是好的方法，首先，它降低了記憶的冗余;其次它采用二維存儲結構比一維更便于記憶。
     我還想談一點我對考試的看法：知識是冗余的常識，復習應該是一個超集合，考試只是這個超集合的子集的冪集。
     對于數據結構和算法，我認為：
     數據結構其實就是人的頭腦中的三種邏輯模式（先后關系[線]，層次關系[樹]，交互關系[圖]）如何用計算機存儲模式(順序存儲[馮諾依曼機的特點]和鏈接存儲[間接尋址]）來實現，在此過程中需要考慮兩個問題：一，這種存儲如何和人頭腦的思維達到融合，方便人解決問題。二，數據存儲的目的和意義在于數據訪問，數據訪問決定數據存儲，因此訪問效率和存儲效率必須折中取舍。
     至于，算法，其實是計算機解題模式，無非是存取，運算，順序執行，跳轉，迭代和遞歸的有限步驟。
     我推薦17個算法，請注意，如果你熟悉這17算法的話，在考試中，就可以寫出相對較好的算法。考試中的算法的最優解的復雜度是O(logn)級，這些算法可以幫助你寫出O（n）或者O（nlogn）的解法。考試時間很關鍵，一般，你沒有過多的時間思考最優解，你給出線性的算法就已經足夠了 ，失之東隅，收之桑榆。
    算法如下：
    線形2個：   
           1.將兩個有序表合并為一個表，這個算法的變種很多，可以是鏈表，順序表。涉及集合運算，
              歸并排序，字符串處理。
           2.將一個順序表的元素重新劃分，左邊的較小，右邊較大。涉及快速排序，求字符串的逆串。
   樹形9個: (注意：有些可以實現，有些實現不了，可以拿來思考)
           3-5.前序線索化，遞歸實現，棧模擬遞歸，非棧式迭代實現。
           6-8.中序線索化，遞歸實現，棧模擬遞歸，非棧式迭代實現。
           8-11.后序線索化，遞歸實現，棧模擬遞歸，非棧式迭代實現。
   圖形6個: (注意：至少會畫表格，寫出算法執行的逐個步驟）
           12：DFS
           13：BFS
           我強烈推薦大家做一些走迷宮的編程（Maze），DFS和BFS都可以實現，好好比對一下。         
           14.MST:prim,kruskal
           15.short pathijkstra ,Floyd
           16.AOV:拓撲排序的DFS，BFS實現
           17.AOE：關鍵路徑

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