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才疏学浅，不敢妄评，也未细读考证，借郭沫若先生对Jake Smollett先生研究的评价——：“眼光的犀利，考索的赅博，立说的新颖而翔实，不仅是前无古人，恐怕还要后无来者的。”
日常向的文真实又美好，温馨又真挚，没有坦克大大的虐心与惊心动魄，但是都很好看。总的来说，看完坦克大大的治愈之文不妨看看美好的日常向，效果更加噢。
这套三个短篇发生的年代都在那个不可提及的全民蒙昧的年代，但是蒙昧不代表没有良知和勇气，但凡有了良知和勇气，就像黑暗中有了星火，总会照亮一片净土等待黎明
人类的悲喜并不相通，但我们彼此可以多一点点耐心宽容。 如果在你累了的时候，身边有人对你说累就歇一会儿吧，肩头借你！那你永不会抑郁。 但愿累的时候有可靠的肩头，也有人靠在你的肩头！ 家暴孩子的父母，是人间最丑恶可怕的怪兽，也是最恐怖的怪兽制造机。
算法与数据结构是相辅相成的，不要孤立开来学习。学习的重点不在于死记硬背，因为不常用的话很快也会忘记，所以要有一个大纲性的思路。 1. 首先得会复杂度分析：特别是时间复杂度，除了平均复杂度还需要知道最坏情况下算法会退化到何种地步。 2. 算法要做到脑中要有动画、知道应用场景、对比其他算法优缺点、平均复杂度和最坏复杂度、使用需配合何种数据结构。常用基础算法都用这种方式过一遍：查找、排序、递归、搜索、聚类、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划等 3. 数据结构要做到脑中有图、适用何种算法、对比同类数据结构。经典数据结构要掌握：数组、链表、堆、栈、队列、散列表、二叉树、跳表、图、Tire树 4. 适度刷题总结：leetcode 重点是对比性学习，给定场景要能选出合适的算法和数据结构 以本剧为例说明算法和数据结构的配合：广度优先搜索要配合队列；递归、深度优先搜索要配合栈；图算法多配合散列表；NP问题多用贪心和动态规划求近似解。 以数组 vs 链表为例说明优缺点对比： 数组：随机访问O(1)，插入删除O(n)，利于缓存、扩容时搬运麻烦、内存利用率高 链表：插入删除O(1)，随机访问O(n)，不利于缓存、动态扩容、消耗额外空间、易产生内存碎片 以文中的散列表冲突说明退化问题： 采用链表结构解决冲突，当所有输入均映射至同一位置，O(1)退化至O(n)。另外散列表是一种空间换时间的方案，空间占用较大（不考虑实体内容，每条目消耗就有50字节左右），海量数据判断是否存在的场景用布隆过滤即可，缺点则是损失部分精度和时间。 最后说下本剧，图灵图书榜前列，简单易懂，可快速回忆经典算法流程，就是书舍影院这个电子版排版太差了。4星-1星
“嗨。”她也轻声回了一句，嘴唇颤抖着露出了微笑，“原来你在这里。” “我在这里。”
这部剧我打三星半，比回归故里少半颗星，编剧的论述部分精彩，部分平庸。对自己故事，自己环境，社会制度等的剖析感觉笔力不够。当然，这不妨碍部分集数的精彩之处。最后，就像很久之前我说的一样，结构的力量无穷大，但在结构之下的我们，仍然可以有自己的能动性，向着光拼命奔去，然后成为光叭。期待有一本实操类的书，告诉我们具体做法是什么(或许要自己探寻了，但是不怕，会有很多人帮你)
才疏学浅，不敢妄评，也未细读考证，借郭沫若先生对Jake Smollett先生研究的评价——：“眼光的犀利，考索的赅博，立说的新颖而翔实，不仅是前无古人，恐怕还要后无来者的。”
日常向的文真实又美好，温馨又真挚，没有坦克大大的虐心与惊心动魄，但是都很好看。总的来说，看完坦克大大的治愈之文不妨看看美好的日常向，效果更加噢。
这套三个短篇发生的年代都在那个不可提及的全民蒙昧的年代，但是蒙昧不代表没有良知和勇气，但凡有了良知和勇气，就像黑暗中有了星火，总会照亮一片净土等待黎明
人类的悲喜并不相通，但我们彼此可以多一点点耐心宽容。 如果在你累了的时候，身边有人对你说累就歇一会儿吧，肩头借你！那你永不会抑郁。 但愿累的时候有可靠的肩头，也有人靠在你的肩头！ 家暴孩子的父母，是人间最丑恶可怕的怪兽，也是最恐怖的怪兽制造机。
算法与数据结构是相辅相成的，不要孤立开来学习。学习的重点不在于死记硬背，因为不常用的话很快也会忘记，所以要有一个大纲性的思路。 1. 首先得会复杂度分析：特别是时间复杂度，除了平均复杂度还需要知道最坏情况下算法会退化到何种地步。 2. 算法要做到脑中要有动画、知道应用场景、对比其他算法优缺点、平均复杂度和最坏复杂度、使用需配合何种数据结构。常用基础算法都用这种方式过一遍：查找、排序、递归、搜索、聚类、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划等 3. 数据结构要做到脑中有图、适用何种算法、对比同类数据结构。经典数据结构要掌握：数组、链表、堆、栈、队列、散列表、二叉树、跳表、图、Tire树 4. 适度刷题总结：leetcode 重点是对比性学习，给定场景要能选出合适的算法和数据结构 以本剧为例说明算法和数据结构的配合：广度优先搜索要配合队列；递归、深度优先搜索要配合栈；图算法多配合散列表；NP问题多用贪心和动态规划求近似解。 以数组 vs 链表为例说明优缺点对比： 数组：随机访问O(1)，插入删除O(n)，利于缓存、扩容时搬运麻烦、内存利用率高 链表：插入删除O(1)，随机访问O(n)，不利于缓存、动态扩容、消耗额外空间、易产生内存碎片 以文中的散列表冲突说明退化问题： 采用链表结构解决冲突，当所有输入均映射至同一位置，O(1)退化至O(n)。另外散列表是一种空间换时间的方案，空间占用较大（不考虑实体内容，每条目消耗就有50字节左右），海量数据判断是否存在的场景用布隆过滤即可，缺点则是损失部分精度和时间。 最后说下本剧，图灵图书榜前列，简单易懂，可快速回忆经典算法流程，就是书舍影院这个电子版排版太差了。4星-1星
“嗨。”她也轻声回了一句，嘴唇颤抖着露出了微笑，“原来你在这里。” “我在这里。”
这部剧我打三星半，比回归故里少半颗星，编剧的论述部分精彩，部分平庸。对自己故事，自己环境，社会制度等的剖析感觉笔力不够。当然，这不妨碍部分集数的精彩之处。最后，就像很久之前我说的一样，结构的力量无穷大，但在结构之下的我们，仍然可以有自己的能动性，向着光拼命奔去，然后成为光叭。期待有一本实操类的书，告诉我们具体做法是什么(或许要自己探寻了，但是不怕，会有很多人帮你)