［評價］111-1 蔡益坤 演算法
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標題範例：[通識] A58 普通心理學丙 林以正 (看完後請用ctrl+y刪除這兩行)
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（是／否／其他條件）：
哪一學年度修課：111-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
蔡益坤
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
資管系必修（英語授課）
δ 課程大概內容
Mathematical Induction
Analysis of Algorithms
Design by Induction
Data Structure
Searching and Sorting
String Processing
Graph Algorithms
Dynamic Programming
Reduction
NP-Completeness
內容可以上教授架的課程網站上看，每年內容幾乎都差不多
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
英聽不是很好 ★
整體 ★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Introduction to Algorithms - A Creative Approach U. Manber, Addison-Wesley. 198
9
Introduction to Algorithms T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, and C.Stein
2009
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
每堂課教材會有 slides 跟 notes ，老師會以 slides 上課，notes 是給同學回去複習，
內容就是 slides 的詳細版，就多了一些證明跟觀念。
上課老師會把演算法的過程與證明演示一遍，有時會抽點同學問問題。老師英語授課一開始
需要適應個幾週，前兩週我聽得蠻吃力，後來習慣就跟一般課程差不多，反而可能用英文會
比較好理解，因為投影片上名詞的部分就不用特別翻譯。而雖然說英語授課，但老師有說上
課問問題或是考試寫作業都可以用中文寫。
這門課比較著重演算法的證明，所以前面花很多時間在練習用數學歸納法證明各種演算法，
然後也會把一些演算法的方法（Divide and Conquer, Greedy,…) 散落在各個章節，沒有
特別獨立出來介紹（除了 dp)
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
作業 20 %
上課互動、出席 10 %
期中考 35 %
期末考 35 %
期中考平均61.3，期末考平均 54.1 ，整體總分平均 63.8 ，最後有調分到平均76.6，以演
算法的課來說應該算蠻甜的
ρ 考題型式、作業方式
作業有 10 次，8 次手寫 2 次程式作業，大概要花一兩天的時間寫。不過前幾年的課程的
網頁都有答案，如果有參考應該會寫蠻快，但還是建議要想過，因為考試大概率會從作業出
期中期末考皆是全手寫，證明題或是寫 pseudocode。老師考前會提供前10幾年的考古題，
而且明確說7-8 成考題是抽考古題和作業題，頂多改 instance， 所以如果認真唸，就算沒
什麼天份，硬把全部答案背下來，考個70以上不是什麼難事
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
上課不會點名，但會不時問問題，如果點到人不在，老師會記錄起來，應該是扣在上課互動
的那個地方
這次外系加簽好像蠻少的，簽五個的樣子，然後交換生優先
Ψ 總結
老師第一次以英文授課的方式上演算法，所以上課過程會沒有那麼順暢，有時候會被打斷思
考的感覺。至於老師有說很多人跟他反應，講英文會有台灣腔，我自己覺得是還好，不太會
有理解錯誤的問題，但就是需要適應一下。
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推
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1年前
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