研究所考試心得 |113年成功大學資工所 榜眼 蔡O璋

選擇 TKB 的理由

在準備資工所考試前，我先上網爬文了解狀況，發現許多人都推薦大碩補習班，特別讚揚這裡的師資陣容。

我親自到大碩櫃檯詢問時，服務人員很細心地為我介紹課程內容。參加補習後，我確實感受到老師們的用心，他們的授課方式讓我在準備考試時更有方向和信心。

另外，我透過 Line 詢問任何問題時，工作人員都能迅速回覆並協助處理，整體來說在大碩的補習體驗非常愉快且有效率。

台大資工所準備方法

我主要是看張凡老師的課程影片，重點大多集中在前 6 章，特別是記憶體（Memory）和快取（Cache）那章最為重要。建議把前 6 章的題目多加練習。後面章節如果有時間，可以觀看上課影片或老師提供的雲端資料，但考試機率較低。

如果遇到張凡老師沒教過的內容也不用太擔心，因為大家都在同樣的起跑點。今年成大的硬體考題中，最後 30 分考了 SIMD 的內容，雖然大部分人可能都不太熟悉，但我還是盡量寫出所知道的內容，最後看來有部分給分。

我只聽完洪逸老師的課程，並參加題庫班跟著練習複習。如果有題庫書的話，在家自習也是不錯的選擇。不過如果目標是台大或交大，這兩門硬體相關科目可能需要補充更多額外內容，例如研讀原文書或新興科技相關文章。

如同許多人所說，線代是非常連貫的科目。建議每堂課後都要複習，確保完全理解後再繼續下一個主題。我一開始沒做到這點，後來花了較多時間重新理解向量空間，才繼續學習線性映射。

下冊的對角化概念也很重要，因為後面幾章都是以此為基礎延伸。題目方面，我每個章節大約練習 20 題，最後才認真刷題庫題目。

離散數學的各個章節較為獨立，但圖論和排列組合是較常考的重點。從關係到代數的部分我幾乎沒準備，主要是認真準備前面的內容。今年成大考了 13 分的自動機題目，因為我在學校修過相關課程，即使沒特別複習也能順利作答。

建議多看證明題，尤其是圖論部分。刷題量和線代差不多。

把洪逸老師的課程內容讀熟就差不多了，重點在於熟記各種樹的操作方式和時間複雜度。如果要考成大，要特別準備 Patricia 演算法。

今年交大的考題較難，不過成大考了五題（每題 10 分），其中四題都出自林立宇老師課本的例題，都是基本題型。至於後面 NPC 的章節，我只確保理解基本定義，以及一些常見問題是屬於 P 還是 NP，主要是為了拿觀念題的分數，遇到證明題就直接放棄。

考研歷程分享

我是成大資工系的學生，看到身邊的同學不是透過推甄上了成大資工所，就是找到不錯的工作。雖然我對未來的規劃還不太明確，但聽說沒有碩士學位在未來的薪資上可能會有所差距，因此決定報考研究所。由於大一、大二過得比較混，系排名落在 70% 左右，所以在大三下就開始規劃補習。

經過網路上的功課後，我直接到大碩補習班的櫃檯諮詢並報名了。雖然 4 月就開始上課，但一開始並不夠認真。到了暑假才開始專心準備，每週上課五天，每次 200 分鐘。影片可以用快轉的方式收看，這讓我能夠吸收更多內容。

我在 11 月中才把正課上完，老實說這個進度算是太晚了，建議大家要更早開始準備。之後我花了一個月的時間上題庫課程。到了 12 月底，我一邊聽剩下的題庫課程，一邊開始刷考古題。整個 1 月，我把成大和交大近 10 年的考古題都練習了一遍，並確實訂正。在考試前幾天，我把一些容易遺忘的重點整理起來複習。時間過得很快，一下子就到了考試當天。

大碩資工所師資推薦

課名	師資	試聽
線性代數	林緯老師	課程試聽
作業系統	洪逸老師	課程試聽
資料結構	劉逸老師	課程試聽
演算法	洪捷老師	課程試聽
計組與季結	張凡老師	課程試聽
演算法	洪捷老師	課程試聽
資工所	全修課程	課程試聽

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