研究所考試心得〡114年考取清大資工所 許O榮

研究所考試2025-09-053
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考取學校 - 國立成功大學資訊工程學系研究所
考取學校 - 國立清華大學資訊工程學系碩士班
原學校 私立中原大學

選擇 TKB 的理由

我上的課大約 TKB數位學堂 / TV雲端 各半,只有離散題庫班是實體課。

TV雲端很方便,而 TKB數位學堂可以提早 10 分鐘到,系統也會提前開放。

實體課程的優勢:中間休息或下課後都能直接找老師問問題,

老師除了講解解法外,也會細心說明思路。有問題的話,一定要好好利用這個機會!

清大資工考試準備方法/時間安排

資工所考科準備

我數學最爛,DSOS 和計組還算有學校教的基礎,

所以一開始打算先看數學,結果沒做筆記,後來都忘記,提醒一下學弟妹要注意。

資料結構、作業系統、計算機組織

張凡老師的計組講得很詳細,只要認真聽完課,做筆記和練習題,應該能應對大部分正常的題目。

後來看 DSOS 時邊做筆記。

由於我是本科生,且學校老師教得還不錯,所以在看這兩科時,

我的重點會放在做筆記的同時,理清自己記憶這些資訊的方式。

除了用洪逸老師的架構幫助記憶,

很多時候也可以用自己的想法去理解為什麼最後會這麼做(像是各種樹狀結構),

這樣記憶會更深刻。

演算法

演算法更重視理解與產生想法,很多學校的題目都有部分需要推理。

最基本的遞迴式和畫表格一定要會,

至於要不要投入大量時間鍛鍊對演算法的直覺和推理方法,建議先三思。

最後,在題庫班開始前我還有時間,就拿林緯老師的離散數學和線性代數課本來看。

我認為這些課本的要點都有講解到,且不冗長,

每節後面都有對應的考古題,可以即時檢測自己還不理解的地方。

每天花一點時間看書 → 做筆記 → 寫題目,能感受到自己有在進步。

離散數學

資工離散的重點大概會在遞迴、生成函數、組合數學,

其次是圖論(因為其他科也會學到相關知識)和數論。

剩下的部分可以依據目標校系的考試偏好來準備,

像是中山每年幾乎都會考群、環、體(但去年沒考)。

線性代數

線性代數除了 Jordan Form 很少考之外,基本上都要讀(畢竟前後關聯性很大)。

體感上,計算題的考點多半是特徵值、各種算子,出現頻率>基底>>其他;而觀念題則是各有分布。

我的學習方式偏照科別順序讀,沒有特別規劃進度,因為時間很多,

可以按照自己的節奏讀,每天都看一點點,保持對知識的敏銳和熱忱,細水長流。

資工所考古題練習方式

參加題庫班後,我寫了離散數學和計組的大補帖考古題

TKB這邊可以和負責人詢問大補帖的歷屆試題(挑選自己要考的學校 + 台大的題目),

另外也寫了林緯老師的線代題目,因為有提供詳解,加深我對題目的掌握度和了解題目的解法。

DS 和 OS 則是隨機抽考補習班課本裡的題目來加強練習。

至於數學以外的科目,我有參考成大的考題,主要是近三年的題目,

來抓取其他科目的考題趨勢來強化我對題目的靈感度以及反應,在考場上更能得心應手。

心路歷程

考試期間要在各個學校之間跑來跑去,我都會看看不同學校的生物來紓壓。

像是台大有鴿子,還有水邊的神祕鳥類;中央的學生餐廳則是鴿子大軍的根據地,數量多到驚人。

清大如果走遠一點到湖邊,會看到松鼠和鴿子(怎麼感覺哪裡都有鴿子?)。

成大則有機會遇見傳說中的大笨鳥——地瓜(學名:黑面麻鷺),還有青蛙出沒。

此外,在考不同科目的空檔,我也會四處走走,看看樹,讓腦袋稍微放鬆一下。

給未來學弟妹的建議:

記得考完試、放榜後要找教授!

  1. Round Robin 輪流讀各科做好筆記,明確記憶點:
    這樣才不會讀了又忘。
  2. 定量輸出(寫題目 / 討論 / 做筆記):
    確認自己是否真的理解,同時幫助記憶。
  3. 找個能討論的人,按照自己的節奏讀書,好好吃飯、睡覺:
    這點因人而異,重點是保持身心狀態良好。

大碩資工所師資推薦:計算機組織-張凡&離散與線代-林緯

張凡老師

除了教得很詳細、視覺化之外,還會在課堂上分享人生經驗。

上計組題庫班的時間剛好接近考試,聽他講述過往學生的故事,幫助我緩解了考完後的選擇焦慮。

林緯老師
救了我的數學!

由於學校的離散與線代課程我幾乎聽不太懂,加上疫情影響,期末考變成類似作業的形式才勉強通過。

進來補習時,我的數學程度幾乎只有普通高中生的水準。

數學科目及計算機組織有考古題詳解,有疑問的地方可以問老師,老師寫錯的話老師會勘誤。

刷考古題對我來說是滿重要的一環,考古題往往是越新越有參考價值,

而網路上要找到近幾年詳解甚至解答都很不容易,有老師寫的可信度高的詳解真的很有幫助。

大碩資工所課程推薦

課名 師資 試聽
資工所
TKB師資
線性代數
林緯老師
離散數學
林緯老師
計算機組織與結構
張凡
作業系統
洪逸老師
資料結構
洪逸老師
演算法
林立宇老師

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