单纯的算法练习和demo练习是非常必要的
之前对算法练习和一些图形或者物理的demo书写很不感冒。
原因是写类似图形算法或者demo，是没法拿到真正实用的数据也没法真正的测试，只有在实际项目中作出实现才能拿到实际的数据和测试结果（看看这个做法是不是够强力，来在最后产品中使用）。
比较崇尚把大项目单独copy一份出来，作为codebase，在上面实现。
这个当然也可以，没问题，对于research性质的东西这么做也是比较合适的。
但是问题，这种做法对于积累来讲不是特别合适，因为没做一个feature和算法，实在太慢了，大项目的编译，load，代码结构，做到最后积累出较好的代码，代价真的是太大。
所以这个时候有个较好的codebase做算法和demo的积累，可以实际看效果和performance（尽管数据实用性有限）也是不错的。
这个和看文档的zcull算法差不多，对于特别重要的部分，精细的做，其余的需要粗略的做一下，这样掌握个度应该是比较合理的。
另外通过做一些acm题发现自己在大项目里面，一些算法方面的编程功力并没有很好的提升，很多题目仍旧是支支吾吾半天写不出来。
而且和做项目一样，做对和想明白怎么做之间有很大不同，一方面反映自己的基本功还是很不够的。
现在做大项目这一点也是有些不好，对人的思维锻炼不是很一步到位，很多时候就是在做结构上的review和思考，一年做下来可能回头一想，让你觉得很有技术含量的真是不多，更多的是对于复杂度，对于把事情做对做好这样的东西的把握。
最后回到图形编程，说道积累，这方面可能包括很多，一个类似工程学的方面的积累，类似可以通过积累数学知识，多看文章论文总结。
另外一个方面还是要回到demo实现上，对于每个知识点，知道是没问题的，这个和考试差不多，书看会了距离可以得高分还有很多距离，需要通过大量的练习来更加深刻的掌握。
记得高中校长讲学习四个境界，懂会熟通，看书大致可以到懂和会这个层次上。
实际情况中也的确见到很多这个情况，一些同学，侃侃而谈可以，但是实际做feature写代码就很长时间弄不出来。
而且图形程序员，尤其是弄一些比较花哨特效的时候，就是要有大量的编程经验，这个时候就需要积累出来一种感觉。
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