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一、成績 https://i.imgur.com/zKixYiG.jpg 二、背景 應用數學系40%左右 大學期間有修過離散數學 、線性代數、資料結構、演算法 計結跟作業系統只有在補習班上過 三、各科準備心得 離散數學: 我自己本身是應用數學系的學生,課本的內容幾乎之前就都有上過了,所以課程的影片只看過一輪就開始刷題了,若是跨考生之前沒有學過離散建議看兩輪課程。離散數學的每一個章節內容都不太相關,有些章節有非常多公式要記,最好上完一個章節就先做題目熟悉該章節,之後回來複習才不會都沒有印象忘光光,基本上考試離散的題目都不會出的很難,只要你只要知道題目考的內容是什麼,就能做得出來,所以需要非常熟悉每個章節的內容。 線性代數: 線代因我是應用數學系的學生,之前也已經在學校學過了,所以也只看了一輪影片就直接開始刷題了,線性代數跟離散數學不太一樣,線性代數的每個章節之間都有相關。在準備線性代數時一定要把前幾個章節的基本功讀熟,像是矩陣的一些性質還有特徵值的計算,這些都是後面的章節會用到的,沒讀熟的話基本上考試很多題目都沒辦法寫,線性代數也有蠻多性質要記的,一開始會覺得很難記,但其實之後多寫點題目就會知道比較常考的性質有哪些,所以刷題是非常重要的,多做點考古後其實也能發現某幾個章節是考比較多的,像是對角化就蠻常考的,能朝那幾個章節多做 準備。 資料結構: 資料結構的章節蠻多的,但大部分也比較常考幾個章節的題目而已,像是tree的章節或是sort的章節,大部分的內容其實都不會很難,算是比較簡單好準備的一個科目,把每個章節的定義記熟,多做點題目就行了,考試時的題目大部分都不會很難。 作業系統: 作業系統算是我覺得要花比較多時間的科目,作業系統的東西非常多要記的,上課時一定要認真把內容聽懂,不懂得下課一定要去問老師,若是看錄影帶的同學建議可以聽兩次印象會比較深刻,因為基本上回去自己看其實非常難理解,上課時老師會比較有邏輯的講,聽懂後回去複習會比較快速,上完正課後一定要多做題目,因為這個科目其實蠻多題型的,盡量在考試前能多做一點比較好。 演算法: 演算法的內容蠻少的,且蠻多內容跟資料結構有重複的,算是內容比較少的科目,比較困難的有NP問題的那個章節,我自己是直接放掉那個章節,只有把名詞定義看完而已,因為有關NP問題的證明比較難記且也沒那麼常考,所以決定把時間投資在其他科目上,比較會考的大概就是各個演算法的時間複雜度了,所以考前一定要熟記。 計組與計結: 計組這門科目也算是蠻好準備的,基本上只要把課本的內容理解記熟,多做一點題目,基本上考試的題目都不會太難,且每個章節的內容都不會很艱澀難懂,比較重要的是要把課本的內容理解吸收,不要單純死背,多刷題看多一點的題型就行了。 四、心路歷程 大三上上補習班正課,報名的是面授班所以是一個科目一個科目學,大三上作業系統,大三下資料結構、演算法,大三升大四暑假讀線性代數、離散數學、計組與計結,所有科目幾乎都只有聽過一次課而已,大四上到考試前全都是在刷題跟複習比較不熟的單元。 考完試後其實蠻後悔沒有早點開始認真刷題的,有些題目沒有做到非常熟悉,感覺有印象但卻做不出來,建議如果可以的話正課盡量聽兩次以上,可以加深印象,第一次聽的時候就認真學習所有內容,第二次聽的時候可以確認自己到底有沒有學的精通,順便把自己腦中的記憶再加深一點。 我在大三上前就把學校的學分就修得差不多了,所以大三下開始就都只有修到學校規定的最低學分而已,這樣我也可以把大部分的時間用來準備研究所考試上,推薦大家可以盡量在大四前把學校學分修足,這樣大四上可以把所有的時間用在準備研究所考試上,我身邊有些同學在大四上還需要修很多學分,導致自己很難把所有心思放在準備考試上,理所當然的最後的成績也不是很理想,所以強烈建議各位一定要提早把學分修足。 在接近考試前壓力會越來越大,且每天幾乎都是坐在書桌前瘋狂寫題目,大家一定要找到屬於自己的舒壓方式,不然其實很容易越讀越無力,若能找到一群跟你一起努力的人會更好,在考前也不要把自己逼得太緊,適時的放鬆是非常重要的,祝大家都能金榜題名,付出的所有努力都不會白費。 ----- Sent from JPTT on my iPhone --



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1F:推 opponents: 所以是要去成大嗎? 04/01 18:18







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