摘要感言:
深入分析考科,集中火力準備!資工所基本考科分三大類:計算機系統、計算機數學、軟體設計,其中包含六大領域:作業系統、計算機組織與結構、離散數學、線性代數、資料結構、演算法。建議同學以各科的「聖經本」(公認內容最完整、最正確的參考書)為閱讀原本。至於選擇原文或譯本,本人認為原文較理想,不會因為翻譯錯誤造成困擾;再者,研究所考題多以英文出題,多看原文不僅能增進閱讀能力,還能增加專業名詞的熟悉感。
離散數學 | Discrete and Combinatorial Mathematics / Grimaldi |
線性代數 | Linear Algebra / Friedberg, Insel and Spence |
資料結構 | Fundamentals of Data Structure / Horowitz |
演算法 | Introduction to Algorithm / Manber / Addison-Wesley |
作業系統 | Operating System / Silberschatz and Galvin |
計算機組織 | Computer Organization: Hardware/Software Interface /Patterson and Hennessy |
面對六種考科,如此多的參考書,想在考前一年全部熟讀是有困難度的,而今目標在立即考取,所以應集中火力於目標系所的出題重點準備即可。
◎ 離散數學本科恰如其名,各章皆是獨立主題,剛開始時務必細讀過每一章內容,之後挑選重要章節加以補強,再加上木易老師的講解,這科基本分數一定拿得到。
◎ 線性代數曹錦輝(劉獻仁)老師仔細地介紹各定義、定理、證明,也時常叮嚀我們:「線代和離散不同,各章節皆有相當關聯性,首重前後章節能夠融會貫通,再要求自己計算能力要快且準,才能在這科表現得心應手」。教學之外,曹老師常提供學生很多的生涯規劃建議,實在是認真的好老師!
◎ 資料結構此考科重於:
1.電腦軟體中「儲存」的基本實作觀念。如:儲存資料的方法(陣列、串列)、某些特殊儲存結構(樹)、圖學,以及一些處理「儲存在這些結構」中資料的方法。
2.分析問題,應用所學的方式及處理方法解決的問題。
◎ 演算法最重思考推理-時間複雜度的概念、分析「處理問題的方法」是否有效率,能否再改善,以及討論更多特殊的問題及解決問題的方法:Greedy Method、Dynamic Progr- amming、NP-Complete...,建議研讀時使用此本書《Introduction to Algorithm / Manber / Addison-Wesley》。
◎ 作業系統王致強老師的作業系統、演算法、資料結構三門課,不論是理論的說明、實例操作皆相當清楚,觀念深深印在腦海。從老師說明解決問題的步驟中,學習到資工人必須具備的分析力、觀察力、細心,跟著王老師腳步學習,我在這三門課拿下相當不錯的成績。
◎ 計算機組織與結構硬體方面的科目-討論電腦如何儲存資料、四則運算、計算硬體效率、CPU、PIPELINE、記憶體作法、I/O等一定要讀。其中有許多學校會將「數位邏輯設計」也列入範圍,雖然配分約10~20分,但這常是勝出關鍵,建議還是要準備,主要的參考書是這本《M. Morris Mano and Charles R. Kime, Logic and Computer Design Fundamentals》。基本上演算法、資料結構與計算機組織、作業系統,必須要能夠視為一體,相關的章節一起研讀,融會貫通才能事半功倍。汪兆慶老師在教授這兩門課只能說「神乎其技」:簡明扼要、深入淺出,笑談中便能傳遞重點給同學,也獨創許多口訣輔助記憶性問題,除此之外還傳授許多人生的經驗、業界的消息,並歡迎同學寫email向他傾訴心事,是個像朋友般的好老師!
選擇高點即是選擇效率設定讀書進度、擬定方針是相當費心的過程;尤其是大四才開始準備的同學,選擇高點,可以一併解決師資、教材、學習環境、考試資訊等問題,省時省力又有效率!例如:高點網站完整地收錄各校歷屆考古題資訊,從上面抓取各校近五年的考古題來練習。考古題的用法並不是:「會的做完就算了,不會的找找解答」,而是看到題目必須先思考「題目考的是什麼?」、「相關主題有哪些?」,將你想到的相關主題以及心得、該考題的補充資料通通整理出來,寫成簡單的摘要。當做了足夠份量的考古題,這本輕薄短小的筆記就是你的秘密武器,有了它必然是無往不利。
95學年度碩士班招生考試成績通知單
所別 | 計概 | 數學 | 軟體設計 | 英文(A) |
台大資工所 | 44 | 64 | 80 | 56 |