※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）：是 哪一學年度修課：107-2(即2019年2月~6月) ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 陳和麟 教授 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) 電機所/生醫電資所/電子所選修 電子所EDA組二選一核心必修 δ 課程大概內容 第一周 2/21 演算法簡介+漸進符號定義(大O/小o等等) 第二周 2/28 放假 第三周 3/07 漸進分析+遞迴關係(迭代法/重複迭代法/遞迴樹) 第四周 3/14 遞迴關係(大師法/特殊型/例子)+Divide&Conquer+排序 第五周 3/21 排序(stupid/stooge/quick/merge)+Order Statistics 第六周 3/28 Greedy+Dynamic Porgramming 第七周 4/04 放假 第八周 4/11 序列比對+作業一/二檢討 第九周 4/18 期中考 第十周 4/25 期中考檢討+線性時間排序(補充)+Heap排序(補充) 十一周 5/02 資料結構(Heap/Disjoint Set)(補充)+圖論定義 十二周 5/09 搜尋--BFS/DFS 十三周 5/16 最短路徑問題--給起點非負cost/給起點/沒起點非負cost/沒起點 十四周 5/23 最小生成樹--兩種Greedy解法+最大流量--Ford Fulk方法 (調課)十四周'5/25 最大流量+配對問題+P/NP/NPComplete/Reduction 十五周 5/30 NPC例子(SAT/3SAT/IND SET/VERTEX COVER/SET COVER)+近似演算 十六周 6/06 調課放假 十七周 6/13 近似演算法搭配DP+作業三/四檢討 十八周 6/20 期末考 原則上期中考範圍 = 第03,04,05,06周的進度 期末考範圍 = 第12,13,14,14',15周的進度 其餘的大多是放假/考試/複習/補充等等 所以這學期的進度課其實不算太多 相對不用準備太多的考試範圍 而且老師又會幫你複習一輪 Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 因為我程式實作能力不太強 因此打算先讀通演算法再練實作 所以才會特別想要來修和麟的演算法課 也因此還蠻推薦給背景類似的同學來上的 其他電資學院的學生也很適合接受這門理論課的訓練 更具體的來說 可以想像成這門課是數學系開的演算法 非常地注重理論層面又足夠扎實的學到知識 但顯然甜度和Loading沒有到數學系這麼誇張 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) Introduction to Algorithms(演算法聖經) 但原則上只讀上課筆記就足夠 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 板書 而且每周都會指定大約10位同學上傳筆記 所以其實看同學們的筆記+自己上課的印象就足夠 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 有點太甜了 期中平均50.0標準差19 -> 調分公式:0.75*origin+35 期末平均53.6標準差19 -> 調分公式:0.75*origin+35 作業四次總分420 -> 調分公式:(sum/4)*0.9+11 學期分數=0.4*作業+0.3*期中+0.3*期末 假設期中拿50+期末拿54+作業400 學期分數=0.4(101)+0.3(72.5)+0.3(75.5)=84.8->A-接近A等第 所以調分以後應該算是蠻甜的 ρ 考題型式、作業方式 四次手寫作業(每次大約5~6題) 占分40% 一次期中考(題目和作業很類似)占分30% 一次期末考(題目和作業很類似)占分30% 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…) 不點名但非常建議全勤聽課 建議先修過DSA(資料結構與演算法)或DSNP(資料結構程式設計) 再來修這門課 Ψ 總結 因為我上個學期有旁聽過資工系的ADA 所以其實這學期只有上課聽懂 原則上下課後不太需要複習或讀書 頂多就是寫作業前花半天回顧一下筆記就好 之前在資工系修課時 聽完課也不見得能想出所有的作業題 感覺蠻多解法都很跳或是神來一筆之類的 但是和麟的演算法不會這樣 有好好聽課大概就能寫出全部的作業題 然後作業題全搞懂就能夠寫出大部分考試題 自然而然就可以拿到很高的學期分數 蠻適合給想不到神解的普通同學來修課 大概就這樣 有想到什麼再補充 --

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