计算机研究生应该明白的_计算机研究生学习方法
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考计算机的人未必个个都是高手，严格来说，大部分都不会编程序。也就是说，庸庸碌碌之辈仍然占绝大多数。研究生毕业的师兄只拿2500元左右的比比皆是，所以不要寄希望于拿一张研究生文凭出去赚高薪。但是，对于有实际开发工作经验的人，要想自己在3年之中有一个真正的提高的话，计算机学院提供了广阔的平台。就我所知，每一个月拿2万以上的也有（上海育碧，图形特效算法设计）。所以，同为研究生毕业，能力的差距是极大的。所以，不要去问“研究生毕业能拿多少？”，要问“像我这种水平的人，研究生毕业能拿多少钱？”这样人家才能够准确地回答你。
所谓“有实际开发工作经验”是指你目前已经具备下列能力：
1）你已经认为C++和汇编语言都是很简单的语言，并能够自如地运用；
2）你能够在30分钟之内想到正确的五子棋AI算法设计思路和方向；
3）你完全理解STL为什么这么重要；
4）你能够独立地解决所有的编译与链接问题，哪怕你从来没有遇到的问题，你也不需要询问任何人；
5）英文网站是你的首要信息来源；
6）能够读懂英语写成的国际标准，比如NTFS磁盘格式标准。
7）你经常站在集合论的角度思考算法问题；
8）能够理解一个简单的驱动程序，能够理解一个简单3D交互程序；
9）你能够认识到线性代数和概率论在实际编程工作中的极端重要性；
10）你完全理解COM的设计思想，尤其能够理解COM为什么要设计成这样；
11）当我说到虚函数的重要作用时，你不会急着去找书来翻；
12）你能够说出C++为什么比其他语言优秀的理由，记住这种理由应该来自于你的开发体会，而不是因为其他人都这么说。
此外还有很多判断标准，但如果你同时具备5条以上，可以认为你已经具备相应的开发经验了。在这种状态下读研，你将取得读研效益的最大值。
读研最重要的是要明白你自己要干什么，不能等导师来告诉你你应该干什么。研究生的优势在于理论功底深厚，思维具有穿透力，当然编程能力首先要过关，不要读完研究生还不知道MFC程序的WinMain函数在哪里。所以，研究生期间，你一定要做有理论深度的算法设计，比如大规模数据的搜索算法，性能是首要考虑因素，不要奢望SQL函数能够帮你解决问题，所有的问题你都必须自己解决，你必须解决内外存交换的性能瓶颈。再比如极品飞车的3D场景生成，图形变换，碰撞检测，物性模拟，纹理映射，灯光模型等等，这些都是可以保证你能拿到2万以上月薪的技术。如果你认为这些东西太难，不可能做得出来的话，那么你就不适合读研。真的，要是你认为读研之后还是要去搞一般的程序设计，如信息管理系统之类的软件，那么你读研的价值就完全不会得到体现，因为这些工作根本就不需要读研。成为软件开发高手的路只有一条：自学！软件开发中需要大量的编程实践和独立思考，只有在此过程中，你才能够逐步成长起来。
如果你只想成为软件开发高手（比如认为会编驱动程序或杀毒软件就是高手的那种），建议工作，不要考研；完全没有工作经验的，也不建议考研，你进来了只有瞎混一通。如果你有上述工作经验且想成为高级软件工程师（能够独立理解并设计出快速傅立叶变换算法的那种软件工程师）的话，那么强烈建议考研。考研让你有3年放松思考的机会，也有3年让你思想和技术积累沉淀的机会。非常难得的机会。
读研的好处在于：A，把你自己放在一个学术和工程的交叉点上；B，让你具备了进入微软等世界顶级软件研发机构的可能性；记住只是可能性。但是不读研这种可能性为0；C，如前所述，如果没有读研的机会，你也就没有静下心来好好钻研几年理论的机会；一边工作拿高薪，一边深入地学习各种理论，诸位认为这可能吗？读计算机的研究生，主要依靠自己去查阅最新文献，自己去研读文献，和导师的口头交流一个月一次就足够了，前提还需要导师的水平足够牛。如果导师的水平不牛，这也没关系，不理他就是了，自己做好自己的事情即可。读研全靠自学，研究生之间的差距全部体现在自学能力上面。又有人问，既然是自学，为什么非要读研？回答是：因为读研就是为你买一份保险，就是买一份你自学三年之后不会失业的保险。这份保险主要是一种心理上的后盾，让你在自学过程中经得起诱惑，能够从容镇定地去追寻计算机理论发展的坚实足迹，从欧拉，费马，高斯，康托，图灵等巨匠那里寻找方法论的珠宝。倘若没有这份保证，你在家里面自学3个月，保证你会被失业的压力压得喘不过气来，何谈安心学习？
管理信息系统，设备驱动开发，工具软件开发，软件病毒剖析等等这些工作不太需要创造性，需要的是耐心和经验，需要的是对既有规范的准确理解，这类开发工作最适合在实战中提高，理论学习没什么作用。但是在人工智能，模式识别，图像压缩，虚拟现实，巨量数据检索，自然语言理解，计算机图形学等等领域，理论学习就占据着绝对的统治地位！这些领域的突破对人类的生活的影响是极其巨大而深刻的。某些领域处于一个极其快速发展的态势之中，比如计算机图形学，相信诸君能够从众多3D游戏的灿烂辉煌中体认到这种说法。在这些领域，如果没有扎实的理论功底，一切都是那么遥远，不管你花了多少时间在编程上面。
对于搞计算机的而言，英语就是你的母语！
读研之后，你的工作机会不是变多了，而是变少了。而且越是高手，他的工作机会和工作范围就越少。这是因为，越是搞前沿研发的公司，其数量越少，在这个圈子的人也就越少。你找工作的范围就越小，试问：如果微软的OS设计专家出来找工作，能够让他选择的公司能有几家？但是，这种公司数量的减少是以工资待遇的急剧上升为补偿的，同时，你在工作中所受到的充分尊重也是在一般公司中体会不到的。所以不要担心学了高科技用不上，呵呵，你只会越来越感觉自己学的不够用。相信接到过猎头公司电话的人会体会得到。真正的高手从来就不会担心工作的问题，也从来不会到人才市场上去找工作。既然选择了理论深入，那么就应该把眼光放得更远。
第一阶段：
练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码，因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打
出来.1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord)
2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集，不好写)
3.大数（高精度）加减乘除
4.二分查找.(代码可在五行以内)
5.叉乘、判线段相交、然后写个凸包.6.BFS、DFS,同时熟练hash表(要熟，要灵活,代码要简)
7.数学上的有：辗转相除（两行内），线段交点、多角形面积公式.8.调用系统的qsort, 技巧很多，慢慢掌握.9.任意进制间的转换
第二阶段：
练习复杂一点，但也较常用的算法。
如：
1.二分图匹配（匈牙利），最小路径覆盖
2.网络流，最小费用流。
3.线段树.4.并查集。
5.熟悉动态规划的各个典型：LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp
6.博弈类算法。博弈树，二进制法等。
7.最大团，最大独立集。
8.判断点在多边形内。
9.差分约束系统.10.双向广度搜索、A*算法，最小耗散优先.第三阶段：
前两个阶段是打基础，第三阶段是锻炼在比赛中可以快速建立模型、想新算法。这就要平时多做做综合的题型了。
1.把oibh上的论文看看（大概几百篇的，我只看了一点点，呵呵）。
2.平时扫扫zoj上的难题啦，别老做那些不用想的题.(中大acm的版主经常说我挑简单的来 做:-P)
3.多参加网上的比赛，感受一下比赛的气氛，评估自己的实力.4.一道题不要过了就算，问一下人，有更好的算法也打一下。
5.做过的题要记好 :-)
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