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哪一學年度修課：
100-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
黃鼎偉
δ 課程大概內容
topic 1 .programming techniques
topic 2 .complexity analysis
topic 3 .linear lists-array
topic 4 .linear listed-linked
topic 5 .arrays and matrices
topic 6 .stacks and queues
topic 7 .skip lists and hashing
topic 8 .binary and other trees
topic 9 .priority queues
topic 10.tournament trees
topic 11.binary search trees
topic 12.balanced search trees
topic 13.graphs
supp 1 .binomial heaps
supp 2 .fibonacci heaps
supp 3 .selection pf algorithms
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Data Structures, Algorithms, and Applications in
C++, Second Edition, Sahni, Silicon Press, 2005
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片上課，內容是從課本上抓下來的，整理得算不錯，光看投影
片也可以懂，但是因為裡面會skip掉一些比較難的內容，所以想學
深一點的也可以買課本，個人對課本的看法是他的資料結構都講得
滿詳細的，要看懂應該不難，但是裡面的code會比較難懂些，我個
人是把它當pseudocode看這樣。
老師上課就是用投影片講課，語氣有點小平淡，所以如果抵抗力比
較低的可能會陣亡
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
Midterm 35%
Final 35%
Homework 30%
注：作業共四份，配分分別為 3%,9%,9%,9%
成績還沒出來，所以還不知道調幅
ρ 考題型式、作業方式
期中考的部分是50分單選題50分選擇+填充題，期末則是100分填充
題，難度大致上來講不高，只要有念投影片有上課就沒問題了，另
外可以跟老師要考古題，他會給，裡面會出不少(但會有小幅變化)
只要弄懂的話應該拿分不會有問題
作業的話四份都是programming，第一份滿簡單的，花的時間估計不
超過三個小時，但後面幾份就會變得比較難，老師會從ICPC的競賽
題選出適合的題目來當作作業，所以花的時間會大幅上升，而且其
中有些會用到一些簡易的演算法，建議可跟同學或老師討論，大概
一次可以吃掉一個周末(只算coding，不含想做法的部分)
注：ICPC網站 http://icpc.baylor.edu/ICPCWiki/
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
老師和電機系大部分教授一樣，上課不太管，基礎的話是要會C++
，修過計算機程式即可，出席率不管，由於人沒滿所以加簽全簽
教授人滿好的，如果作業真的有問題無法解決可以去問他，他會給
一點點提示(但是也是點到為止)，作業如果寫不出來也可以跟他講
，他會合理的延期
Ψ 總結
黃鼎偉教授和黃鐘揚教授所開的資料結構與程式設計，就個人修的
經驗與上學期修黃鐘揚教授的同學的評價的比較，感覺黃鼎偉教授
的比較偏"資料結構"，而黃鐘揚教授的比較偏"程式設計"，兩者各
有優缺點，如果是想要搞懂資料結構的話，選這一班也不錯，雖然
有考試但是並不難，平均大概會到8X，作業的部分雖然不會像黃鐘
揚教授的作業需要花那麼多時間，但是後面三份在做法上會要花一
些時間去想(其實個人是花滿久的囧)，之中想不出來的話會滿想死
的，畢竟一份 9分，尤其是期末考前那一次真的滿可怕的，需要把
資結一些上課教的簡單演算法結合混合運用，沒sense 的話會很想
^^^^^^
撞牆，不過寫出來真的會滿感動的。
^^^^而且二下期末一壓真的很靠杯QQ
對了要強調一下，個人覺得這一班的程式作業也不簡單，但是方向
可能和上學期班重點不太一樣
老師上的資料結構算滿詳盡的，該學的都會學到，但重點其實還是
要自己願意為這門課付出，如果想要增進自己的程式能力的話，這
個班算是個不錯的選擇。