摘要感言：
我在去年6月自部隊退伍，決定報考資訊類研究所，參酌過多方意見後，我選擇報名高點，因為自己並非相關科系畢業，且資訊工程領域極廣，因此我便針對離散數學、線性代數、計算機組織、作業系統、資料結構(含演算法)等科目的特性及各校研究所考試的配分，擬妥讀書計劃，經過一年的努力後，也獲得了相當令人滿意的成績。

觀念至上，準備循序漸進
一般來說，資工所的考試配分通常為離散數學及線性代數各占50%，計算機組織及作業系統各占50%，資料結構占100%，準備時可以此為基準，作好時間安排。

1. 資料結構(含演算法)：強調釐清各種定義間的差異性，建議可利用簡單的例子加強記憶，並應跨章節地將相似的主題作好整理。演算法部份，切忌死背程式碼，應先了解其執行過程後，再以默寫的方式來複習，這樣才能把課程內容內化成自己的東西。
2. 作業系統與計算機組織：準備作業系統可以恐龍本為主，計算機組織可以白算盤本為主。建議考生在準備時，不妨先以高點講義建立基本觀念，有需要再參考上述教科書即可，另外白算盤本書後附錄的Glossary常考名詞解釋、是非觀念等，考前一定要再複習一次。
3. 離散數學與線性代數：離散數學各章節關聯性不大，準備時可先以考古題等掌握常見重點，針對常命題的單元下手，大量演練相似的題型。相反的，由於線性代數前後章節較具關聯性，因此在準備時務必按部就班，循序漸進。

三段進擊，實力穩健提升

1. 去年7月~9月：我先報名了離散數學、線性代數及資料結構的暑期班課程，緊跟著老師的上課進度，盡可能搞懂老師的上課內容，此時期我僅將準備重點放在培養讀書的習慣上，並未給自己太大的壓力，我先將自己聽得懂的部分，在每次下課後確實完成筆記；至於不太熟悉的單元，則先加以標記、註明，等到下一輪課程再予加強。
2. 去年10月至今年1月：秋季班時，我以計組及系程為主，再重新旁聽暑期班上過的三個科目，由於此階段離考試日期越來越近，所以在心態上也較前一階段積極，每次上課後，均確實弄懂當天上課內容，離散數學、線性代數的部份，也確實跟著上課進度複習，遇有疑難，立即請教老師或同學。
3. 今年2月~4月：此階段的工作重點為考古題的演練，我先收集了報考校所近5年的考題，以模擬考試的方式，在相同的時間內做演練，以習慣考場的氣氛，演練完後，則確實核對答案，針對觀念不清的部份確實複習。

反覆演練，務求滾瓜爛熟

1. 慎選考試書籍：我在準備考試的期間，除了以木易老師的《離散數學精典題型解析》，作習題演練之用外，我幾乎全部以高點上課講義為主，因為講義中所收錄的考試重點、例題都相當完整有條理，考生只要反覆熟讀書中的內容，必能掌握高分之鑰。舉例來說，王致強老師的資料結構講義，除了完整收錄考試重點外，也收錄了許多例題，搭配上課時的講解、演練，讓同學在複習時，無論在重點或例題上，都能輕鬆掌握。而計組汪兆慶老師的講義內容更是紮實，除老師提醒須對照原文書的部份外，其餘均以講義直接複習即已足夠。
2. 善用循環課程：遺忘是每位考生最大的敵人，雖然在課堂上，我都徹底弄懂了老師所教授的內容，但每經過一段時間，我便會發現自己在觀念上有所遺漏、混淆，或許這就是有人說：「研究所考試不是考你會多少，而是你記得多少」的原因所在。為了徹底解決這個問題，我自暑期班開始，便持續要求自己，在每次上課後，立刻將老師講授的內容用自己的話作成筆記，雖然一開始的筆記未臻完整，但是隨著幾輪課程的循環，我的筆記也逐漸充實，對於各個主題的內容也已能完全掌握，複習時的時間也得以漸次縮短。須說明的是，隨著自己對於科目內容的熟悉度，考生也可逐漸精簡筆記的內容，我在過年時，便將所有的筆記精簡為40多頁，讓我在考前每次只須花3~4小時，便能讀完所有的重點，在考試中堂休息時，也能快速且通盤的複習。

92學年度碩士班招生考試成績通知單

所別	資料結構	線性代數與離散數學
交大資料所	76	59