大班Tai-Pan

这也该是“道德史观”的崩溃！我们习惯站在我们所处的时代以我们固有的道德标准去评判历史人物，正如书中很典型的例子，林则徐与琦善，抗敌就是英雄，议和就是“卖国”。所幸，编剧以大量史料对人物进行了更加理性的评析，不再是“大善”“大恶”这般脸谱化了。

冷水绿茶lxz · 评分 2.2/10

人要靠自己多学习才能进步，平常多思考，在脑子里多存积一些必要的东西，紧急时候才能当机立断。越重要的事情往往越不给你考虑的时间，只有靠平时的积累。所以平日不用功，渴了的时候才去挖井是徒劳无功的。

🌻 奇kei · 评分 4.3/10

算法与数据结构是相辅相成的，不要孤立开来学习。学习的重点不在于死记硬背，因为不常用的话很快也会忘记，所以要有一个大纲性的思路。 1. 首先得会复杂度分析：特别是时间复杂度，除了平均复杂度还需要知道最坏情况下算法会退化到何种地步。 2. 算法要做到脑中要有动画、知道应用场景、对比其他算法优缺点、平均复杂度和最坏复杂度、使用需配合何种数据结构。常用基础算法都用这种方式过一遍：查找、排序、递归、搜索、聚类、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划等 3. 数据结构要做到脑中有图、适用何种算法、对比同类数据结构。经典数据结构要掌握：数组、链表、堆、栈、队列、散列表、二叉树、跳表、图、Tire树 4. 适度刷题总结：leetcode 重点是对比性学习，给定场景要能选出合适的算法和数据结构 以本剧为例说明算法和数据结构的配合：广度优先搜索要配合队列；递归、深度优先搜索要配合栈；图算法多配合散列表；NP问题多用贪心和动态规划求近似解。 以数组 vs 链表为例说明优缺点对比： 数组：随机访问O(1)，插入删除O(n)，利于缓存、扩容时搬运麻烦、内存利用率高 链表：插入删除O(1)，随机访问O(n)，不利于缓存、动态扩容、消耗额外空间、易产生内存碎片 以文中的散列表冲突说明退化问题： 采用链表结构解决冲突，当所有输入均映射至同一位置，O(1)退化至O(n)。另外散列表是一种空间换时间的方案，空间占用较大（不考虑实体内容，每条目消耗就有50字节左右），海量数据判断是否存在的场景用布隆过滤即可，缺点则是损失部分精度和时间。 最后说下本剧，图灵图书榜前列，简单易懂，可快速回忆经典算法流程，就是微玫瑰影视这个电子版排版太差了。4星-1星

我上个名叫啥来着 · 评分 9.9/10

蛮惊讶地在一开始看到了不同于一贯积极开朗活力四射印象，而是刚杀青很疲惫但因为事先已经安排好了不得不开始新疆骑行的旅程的吴磊，全程素颜甚至有些憔悴，看他在旅程过程中慢慢自洽转换了心情找到了旅行的意义，新疆很美也很治愈

柳昊Hugo · 评分 8.7/10