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研究所考試心得 |113年台灣大學資工所 榜首_江O軒

  • 考取學校 - 台灣大學 資工所
  • 畢業學校 - 國立台灣大學


選擇 TKB 的理由

許多考上資工所的人都是補習大碩/TKB,其中不乏本科生。我只修過線性代數和離散數學,而且學得不怎麼樣,因此算是個「2/3 跨考生」,自然選擇了補習。

台北的大碩不會很遠,TKB學堂也在距離住家30分鐘的地方,學習十分方便。

台大資工所準備方法

線性代數
  • 邊聽課邊讀黃子嘉老師的課本。除了*號章節外,盡量自己證明定理並寫一遍例題。(3月至6月)
  • 完成黃子嘉老師的習題 Ch3 至 Ch8,每題都寫(包括 Hard)。(9月至10月)
離散數學
  • 邊聽課邊讀黃子嘉老師的課本。除了 Ch7、Ch8 的演算法章節與 Ch12,盡量自己證明定理並寫一遍例題。(3月至6月)
  • 完成黃子嘉老師的習題 Ch1 至 Ch6,每題都寫。(9月至10月)
計組計結
  • 上面授課時(3月至6月)跟著進度讀投影片,著重在徹底理解,課後只寫張凡老師課本 Ch4-6 的部分題目,剩下的在11月全寫完。
  • 聽兩次補充單元。(9月至10月)
作業系統
  • 邊聽 TKB 課程邊讀投影片,適量寫習題本。(7月下旬至10月中)
  • 12月下旬再讀一次投影片。
資料結構
  • 上面授課程並依心情寫習題。(3月至6月)
  • 重新閱讀筆記並略讀 CLRS 相關章節(12月初),如哈希表期望值相關證明、RB 樹刪除。
演算法
  • 依照立宇講義的章節順序,細讀講義和 CLRS 相關章節。對於原文書中的動態規劃、貪心算法與圖論的每個習題都寫,問題集則斟酌寫。(7月至9月初)
  • 完成立宇講義中除 Ch5.7 以外的所有習題。(11月)
筆記

我不特別做筆記,但對於感興趣的地方會多花點時間鑽研,做註記或整理。舉幾個例子:

  • 某些 block matrices 的特徵值與特徵向量的觀察方法
  • CLRS 中所有計算期望值的證明
  • 各種資料結構最少節點數與高度/秩/根節點度數的關係
  • 各種 NPC 證明,包括 CLRS 習題和各校考題中的 reduction
  • 有向/無向圖上的 BFS/DFS 會有幾種邊
  • 「哪個階段決定分支」與「有無 full forwarding」可以分成4個 case,各 case 下各種指令對之間需停幾個 cycle
考古題
  • 12月中開始寫考古題,計時 80 分鐘,寫不完就延長 20 分鐘換個顏色的筆繼續寫。
  • 只有在寫得理想時才算分數,所以不確定自己考不好的時候是否有機會上榜,因此不敢懈怠。
  • 計組考古題若無公布答案,可在張凡老師的題庫班講義中找到詳細解答。

黃子嘉老師上課時提到的錯誤我似乎幾乎都犯過,例如不要整天讀一科、不要隔太久複習同一科,但最後還是調整好了狀態。所以我覺得,每個人適合的備考方法都不一樣,找到適合自己的方法就好。

考研歷程分享

在商管雙主修數學的背景下,我為了跨考資工所,努力準備了一年。考完台大的時候,原本以為台大只會是備取後段,交大可能會落榜,但結果卻遠超預期。

回想起進入交大數學考場前的最後5分鐘,我突然想起了子嘉課堂上的一道圖論證明,並成功地應用在考試中。這樣的結果,除了是努力的成果,也得益於幸運、家庭的支持以及 TKB 課程的協助。

這段跨考之旅不僅為我留下了難忘的回憶,更讓我深刻體會到運氣和正確的準備同樣重要,為未來的學習與成長打下了堅實的基礎。

大碩資工所師資推薦

  • 黃子嘉老師的教材編排順序很好吸收,習題分類整理完善,課堂講解深入淺出、容易抓住重點。無論是否以考研為目的,想學線代與離散的人都值得聽聽他的課,參考他的書。
  • 張凡老師的春季面授課學習風氣優良,感覺高手很多。老師會讓大家理解各個設計的理由,並反覆強調重點以加強記憶,更常常點出我們可能不會留意到的小細節。
  • 林立宇老師的正課講義抓住了所有重點,且習題整理得非常好。只要扎實寫一遍,功力必定大增。
  • 洪逸老師的資料結構課程著重廣度,板書與講義易懂,是學習資料結構最好的導覽,讓我們能得到所有基本分數。
課名 師資 試聽
線性代數
林緯老師
作業系統
洪逸老師
資料結構
劉逸老師
演算法
洪捷老師
計組與季結
張凡老師
演算法
洪捷老師
資工所
全修課程

如果你在 TKB 的課程列表中,找不到你想試聽的課程,請不要擔心。

你可以利用下方的表單,告訴我們你的需求和想試聽的課程。

我們將會根據你的回饋,提供最適合你的課程資訊,或是為你安排試聽的機會。

請記住,我們的目標是協助你獲得最佳的學習體驗,因此,你的需求和意見對我們來說非常重要。

無論你的問題或需求為何,我們都會盡全力來協助你。

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