研究所考試心得 | 113年台灣大學 電信工程研究所 丁O恩

資工所/電信所準備心路歷程

考研之路需要投入大量時間與精力，往往必須割捨娛樂活動和社交生活，同時也存在著落榜的風險。若缺乏明確目標，盲目地投入考研，即便天賦異稟，也可能徒勞無功。

我深深體會到，考研需要堅定的決心和充沛的意志力。時間管理和毅力更是不可或缺的關鍵要素。資工/電信的考試範圍極其廣泛，如何讓自己每天都能有效吸收知識，是成功的重要關鍵。

為此，我養成了每晚規劃隔日學習計畫的習慣，同時也會複習當天所學。堅持執行這樣的計畫，你會驚訝地發現時光飛逝，而自己也在不知不覺中不斷進步。剛開始或許會感到疲憊不適，但日積月累之下，你終將習慣這種持續學習的節奏，並在其中找到充實感。

選擇 TKB 的理由

選擇 TKB 補習班有許多優勢，最顯著的是免除了固定通勤上課的困擾，學員可以依照個人作息彈性預約學習時間。同時，最新的教材也能直接配送至指定TKB門市，提供極大的便利性。

更令人安心的是，TKB 在全台各地都設有眾多分部，不必擔心預約不到理想的上課時段。另外，每個分部都配有專屬的校園負責人，能即時協助處理大小事務，讓學習過程更加順暢。

台大電信所準備方法

線性代數

雖然我在大學期間修過線性代數，但當時僅止於計算層面。為了徹底理解這門學科，我選擇去補習。這讓我從最初「以為 R^2 就是 R^3 的平面」，進展到真正理解「R^2 與 R^3 是截然不同的概念」。

我準備這科的方法是「先理解、後記憶」。由於考試仍然重視解題速度，理解公式的推導過程便顯得格外重要。例如，理解 tr(A) = Σλ 時，可以透過 tr(PDP^-1) = tr(DP^-1P) = tr(D) 來掌握這個性質。如果大學完全沒修過線性代數，我認為自學會特別辛苦，因為這門科目遠比解聯立方程式複雜得多。

離散數學

這門課我在大學雖有修過，但當時並未真正掌握其精髓，因此也選擇補習。與線性代數相似，自學數學確實不易。在離散數學中，遞迴、生成函數等重要章節需要特別熟練，其他部分則需要透過大量解題來培養數學觸覺。

資料結構

若你曾修過這門課，且有實際操作經驗或成績優異，可以自行蒐集網路資源進行準備。但如果是完全沒接觸過，或是對複雜度概念一知半解只靠死記，建議還是要去補習。

從臺大近期的考題來看，資料結構考得相當靈活。雖然考察的樹狀結構範圍固定，但不會只出像 AVL Tree 插入這類基礎題目。

演算法

當你能深入理解資料結構的各種操作及其複雜度的推導後，這門科目就較容易自學。NP 相關章節可以找一些題目，如 vertex cover、dominating set 等，親自進行 Reduction 練習。

對於其他常見演算法，雖然我也會記憶解法，但理解更為關鍵。考試常出現程式碼填空或複雜度分析，親自用程式碼追蹤會比畫圖更有效果。

作業系統

這門課著重考察知識廣度。熟悉補習班或學校講義後，可以研讀恐龍書或透過題庫學習來提高得分機會。但不要侷限於基礎題目，因為這並非決勝關鍵。

計算機結構

這門科目，補習班能夠奠定基礎分數。以交大最近考察 x86 指令集為例，由於許多考生不熟悉，因此建議認真跟隨補習班進度，確實完成題庫練習。這是大多數人採用的準備方式。

大碩電信/資工研究所師資推薦：黃子嘉

課名	師資	試聽
線性代數	黃子嘉老師	課程試聽
離散數學	林緯老師	課程試聽
資料結構	劉逸老師	課程試聽
資工所	全修課程	課程試聽

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