※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）：是 哪一学年度修课： 106-2 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 李建模教授 λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关) 电机系选修 非常欢迎外系来修 δ 课程大概内容 以下来自Ceiba，加上一些我自己的修正 第1周 Introduction Foundations (Ch1~4) 第2周 Foundation/Sorting (Ch6~9) 第3周 Sorting 第4周 Advanced Design: Dynamic Programming (Ch15) 第5周 Advanced Design: Greedy Algorithm (Ch16) 第6周 Vacation; NO CLASS 第7周 Data Structure: Trees Binary Search Tree (BST) (Ch12) Red Black Tree (Ch13) 第8周 Graphs: Introduction 第9周 Midterm Exam 期中考：考到第七周的上课范围 --------------------------------------------- 第10周 Graphs: MST 第11周 NP-complete 第12周 Graphs: Shortest Paths 第13周 Graphs: Flow 第14周 Project Presentation 1 第15周 Approximation methods Optimizations 第16周 Amortized Analysis 第17周 Project Presentation 2 第18周 Final Quiz 期末考：Graphs（就是标题是Graph:开头的那几个部分） Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 想要轻松舒适的上课 ★★★★★爆表 喜欢甜凉刷GPA ★★★★★爆表 喜欢画演算法的操作过程 ★★★★★爆表 喜欢用两倍速学习演算法 ★★★★★爆表 喜欢心灵鸡汤影片 ★★★★★爆表 η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) Introduction to Algorithms, 3rd edition, Cormen, Leiserson, Rivest, Stien, MIT Press, 2009. →Bible, highly recommended 但听说老师的投影片跟课本是一样的，所以其实可以不用看（？） μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 翻转教室 课前看影片(可以两倍速) 正课：第一堂快速滑过投影片问大家有没有问题 　　　中堂下课放一些鸡汤影片给大家看 　　　第二堂写Classwork 　　　第三堂检讨Classwork 有些不用看课前影片的周次，老师会直接上正课内容，但有时候他会在课堂上放课程影片叫大家看…… σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 课堂作业 Classwork (CW) 12% 程式作业 Programming Assignments (PA) 30% Midterm exam 25% Final Project 25% Final Quiz 6% Participation 2% CW、期中考、期末考都可以开书，题型都算简单，且有大量的「操作题」，就是要依照演算法一步一步把会发生的流程画出来的题目。虽然简单但很花时间而且手会酸。 CW是可以大家一起讨论的，而且9次取6次高分，所以这个部分拿满分算容易。另，期中考班平均83，给各位参考。 PA的分数是60%程式正确性、20%缴交格式正确性与20%报告，所以也极好拿分。例如说第三次PA我只能处理其中一种Case，其他的Case我都直接丢Fail，结果拿了88分。 Final Project题目是CAD Contest的特定题目，要写程式、口头进度报告一次还有交书面报告。评分方式未知。 总结：极甜，最後公布成绩A+大概占52%（电资学院平均A+比例为31%，供各位参考） ρ 考题型式、作业方式 如前述。 ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) PA是用C++写的，至少会用到Vector，当然老师会在公布栏放一些STL容器的教学，不过还是有处理过的经验会比较好。 Ψ 总结 这门课比较明显的缺点像是影片讲话语气颇平淡而且基本都是照着讲，还有期末考只占6%而且只考Graph，所以NP Complete和後面的章节我都没动力听…… 好处是你可以用一学期快速看完这本演算法圣经，还留下影片留供以後复习。 最重要的是，超级甜。老师很佛，只要达到要求分数都很高。只是要提醒大家老师很重视程式的执行数据，像复杂度分析、执行速度，但如果你期末书面报告没写他会给你机会补。 我觉得满推荐给想沾沾看演算法（？）但又不想要太重Loading课的同学。 --

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