研究所考試心得 |113年成功大學工科所乙組劉O瑋

考取學校 - 成功大學工科所乙組

原學校屏東大學

屏東大學考上頂大資工所！

選擇 TKB 的理由

我也在網路上查詢相關資訊，得知TKB在資工領域的考取榜單成績相當亮眼。

TKB專員無論是在預約上課或對課程內容有疑問時，她都會盡心盡力地協助我解決問題，讓我免去不少困擾。

因此我決定先來試聽看看，結果發現整體觀看錄影課程的氛圍很棒，能感受到大家一起奮發向上的積極氣氛。

資料結構

同樣是由洪逸老師授課，我除了課堂筆記外，複習時特別針對程式碼進行trace，加深對手寫程式的理解。

BFS、DFS等圖論章節，以及各種樹的插入、刪除操作都是基礎但容易忘記的部分，需要確實掌握每行程式碼的作用。題庫班的練習量充足，對於增強印象很有幫助。

作業系統

上課時我做了完整筆記，之後又重看兩遍並重抄一次。這科內容較為龐雜，需要記憶的細節很多。

像是CPU排班、Deadlock四大條件、計算page fault次數、EMAT等都是常考重點，但也容易遺忘，需要特別注意。

題庫班對我幫助很大，老師帶著練習大量題目，有助於找出自己的不足之處。

離散結構

我已完成藍本上冊的基礎題練習，下冊則僅做到第11章「關係」。由於時間限制及考題分布，後面章節並未深入準備。

建議同學多花時間在排列組合、生成函數、遞迴等章節，因為這些是各校常考重點，準備效益較高。

10月左右我參加了題庫班，老師會快速講解各校考古題，並提供詳細解答，這對複習很有幫助，節省了不少摸索時間。

線性代數

我將藍本上下冊的基礎題完整練習過一遍。這科建議從一開始就要認真學習，因為章節間的連貫性很強，不像離散數學較為獨立。

考試時這科相對容易得分，特別是空間及可對角化的部分是各校考題重點，值得多加練習。題庫班的安排與離散結構相似。

計算機組織

上課時我另外整理一份筆記，方便日後快速複習。從準備到考試的經驗來看，CPI效能、single cycle machine、pipeline和第六章memory是重點考察內容。

其中第六章因準備時間不足而有所疏漏，建議同學多分配時間在這些章節上。

演算法

我只修習了正課部分，主要是在資料結構準備充分後才開始研讀。建議可以針對各校偏好的演算法進行重點準備，例如成大較常考DP（動態規劃）的題目。

報考動機

我從大二下的暑假開始上面授課程。一開始對於每天長達10小時的課程感到不適應，但漸漸地習慣了這樣的學習節奏。到了大三上學期修習作業系統，大三下學期則是上資料結構。在開始資料結構課程之前，我就著手複習先前的內容，包括練習數學藍本題目、重新抄寫作業系統筆記等。

暑假期間，我選擇再次參加正課。由於距離第一次上課已經過了一年，這次重複學習不僅更能得心應手，還達到了再次複習的效果。然而，暑假期間同時也要準備專題，每週都需要參加一次meeting，生活大致圍繞在補習、專題製作和meeting之間。

開學後，我刻意將修課學分壓到最低，把重心放在研究所考試準備和專題完成上。從9月到12月，我保持著規律的生活作息：每天早上9點多起床，雖然中間有用餐和休息時間，但基本上都在圖書館待到晚上9點才去吃晚餐。

如果那天有題庫班，晚餐時間可能會延後到11點半。用完晚餐後還要繼續做專題到凌晨1點，趕專題deadline時甚至會熬到凌晨3點才睡。

就這樣日復一日，我不斷提醒自己要堅持下去。現在回首這段期間的付出，真的很感謝當時努力不懈的自己。

計算機組織（張凡老師）

張凡老師的教學採用循序漸進的PPT教學方式，確實非常出色。即使是完全不了解計算機組織的學生，在他的講解下也能逐步理解這門課程的內容。如果要說老師有什麼缺點，大概就是講課速度稍慢，但這正是為了讓我們這些初學者能更透徹地理解整個架構。

令人感動的是，每當我有任何問題，即使是很基礎的疑問，老師都會在下課後耐心地為我解答。透過老師獨特的教學方式，讓我從一開始看不懂CPI效能的概念，到後來能夠完全理解。

甚至像pipeline、hazard、memory這些當初令我感到困惑的章節，在老師的引導下，我也都能逐漸掌握要領。