[心得] 吳育松 - 演算法概論
⊕課名⊕
演算法概論
▲教授▲
吳育松
★修課年度★
105下 資工系
￡教了什麼￡（課程大概內容。或是額外學會了什麼東西。）
只講有印象的（其餘請參照syllabus）
Asymptotic analysis (計算複雜度用)
一些sort
紅黑樹
DP、greedy
最短路徑問題
Maximum Flow
NP-Complete
◆上課方式◆（投影片、團體討論、老師教學風格）
講（應該是書商的）投影片
而且就只是很單純的講過去，
語調沒什麼起伏，聽久了就覺得有些無聊
再加上大部分其實資結都教過了，
所以原PO只有去最前面和紅黑樹和最後面的幾堂課，其餘全部蹺光光
▼考試作業▼
期中*1 期末*1 各占25%
作業六個 共50%（分數平均分配）
考試和作業都不難
先講考試，
老師基本上考的都是觀念題（例如：Floyd-Warshall是在什麼地方應用了DP的技巧），
沒什麼操作題，code也都會附上，
所以理論上其實是可以直接什麼都不背，直接靠頭腦硬拚的
與背一背就有分數可拿的操作題相比，個人其實也比較喜歡這種類型的題目，
畢竟比起實際的運作過程，原PO認為演算法更重要的是其背後的想法，
掌握到一個演算法的精髓後，之後要再加以更改與應用才會比較容易
難度比起前幾年的考古題也容易許多，有越來越簡單的趨勢，
在2016年以前的期中考題目根本就是天書
作業這次只有六個，比起前幾屆有比較少，
難度也不會太難，
而且作業一是熟悉系統（老師的網站），
作業二是熟悉msgpack（一個上完這堂課後大概一輩子不會再用到第二遍的東西），
真正的演算法部分都只要call一個sort而已，相當好拿分
作業評分的標準比較特別，
是要將自己的code上傳到老師的網站，然後會依照程式的效率計分，
由於一個作業的總分數的量是固定的，所以跑越快／記憶體用越少的人會越高分，
簡單來說就是大家來搶分數，寫越有效率的分到越多分這樣
不過實際上只要有寫出來，用的演算法也不要慢得太誇張，
基本上都會有90分左右的分數，
所以假如作業都有寫的話，這門課應該可以輕鬆過關
最後原PO被小調了兩分
￥其他￥（是否注重出席率or嚴禁遲到？需要的基礎？）
不點名（至少原PO去的都沒點xD）
基礎就資結吧
￠最後想說的話￠
個人認為這堂課分數不算難拿（作業都有寫的話4X分就到手啦），
講的內容也不算深，loading不重，
推薦腦容量跟原PO一樣小小的、記不下一堆演算法操作過程的人來修育松的課～
另外說真的，考古題其實用處不大，因為老師幾乎不會考相同的東西，
演算法的題目只要稍微一變就完全不一樣了，
所以重要的還是背後的概念，萬變不離其宗～
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