ACM暑期集训总结与感想

               ACM暑期集训总结与感想

我的acm的暑期集训大约是从715号开始的。对这次集训有着很大的期待。

我首先拿到的是先前大一的培训计划(后来由于一些原因没采用),于是按照上面的计划看了一些poj上的数学题。所以集训的第一道题是poj 1006 Biorhythm 生理周期,这是一道讲中国剩余定理的题。因为从来没有接触过中国剩余定理,于是先找了一些关于中国剩余定理的内容,学习了其概念、证明及运算方法。从看这道题到成功AC共用了一天半的时间,过几天再看的时候,发现这道题的运算方法竟然完全忘记了,于是复习了一下,在博客中写下了解题思路。这样反复学习两三次后才算较好的掌握了中国剩余定理。学习一项新的知识点是需要反复咀嚼的,每一遍似乎都会有不同的领悟程度。每一次的学习就是一次更加深刻的掌握。

然后,开始了排序的学习。原来做题,遇到排序,我们一般只是用冒泡排序或者调用库函数中的快速排序。通过poj 上一些题目又学习了归并排序等系统的排序方法,系统的掌握排序方法之后,再遇到排序的问题时基于多种方法,选择快捷、适合题目的方法。

集训几天后,大家开始在usaco上练习。Usaco第一章是多数是一些简单之前练过有关知识点的题目,包括了简单的数学题,素数的算法,回文数的算法,贪心算法,动态规划和字符串的处理。这一章的题目用时也很长,虽然算法很容易想出,但处理题目是会发现很容易出现错误,解答代码冗长复杂。此类问题算法容易掌握,但是需要大量练习。例如,字符串的处理,要多加练习才能熟练应用。

第一章最后和第二章是一些有关图的算法,我把它当成是搜索的练习,通过这些题,对DFS有了一个系统的练习。之前练习搜索时,做的是一些简单的搜索练习,而且大多使用BFS,相比之下DFS更加难理解一些,所以通过这些题目较好的理解DFS。通过N皇后问题,学习到了用DFS解决排列和组合的问题。然后又接触了DFS解决部分和问题。在做具体题目时可以发现有好多问题是可以直接按照这两类问题解决。例如Healthy Holsteins 健康的好斯坦奶牛(DFS&排列和组合)。

另外还出现了一些模拟题,处理模拟题需要清楚地理解繁琐的题意,掌握各个细节的知识点,解答代码一般也是冗长复杂,所以需要多加练习,认真处理。

暑期集训大约进行了三个多星期,在学习的过程中,总是不断的遇到新的知识点,每个知识点都不会很容易掌握,这就需要用耐心克服浮躁的情绪,大致的了解新的知识点,通过具体题目的练习深化理解这个知识点,然后通过反复的回顾,达到真正的理解和掌握,然后举一反三。这次集训并没有想象中的那么充实,集训前的期待中认为可以学习到更多的东西,可以做很多很多的题目。但是一旦进行起来,发现集训的过程并不是那么顺利,不断出现的问题,不仅是对脑力的考验,也是对心理的考验。有时几个小时做不出一道题,便会出现烦躁的情绪,及时的处理好这种消极的情绪也才能进行下面的学习。

这次集训中的不足之处:1、学习懒散,不够紧张导致效率不高,学习不够系统。2、没有足够的探讨和请教其他成员,没有更好的利用交流合作学习这一优势,导致所知面过窄。

ACM是一个自我提升的过程,是一种兴趣,它像任何一件事一样,时刻要提醒自己不能松懈,踏踏实实的付出时间和汗水才能有所收获。希望在以后的学习中能够吸取并改正错误,在学习上更进一步。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                 学习人:孟曦

                                                                                                                                                                                                                                                                                                 时间:20130824

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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