※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：
109-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳和麟
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
電機所選修
δ 課程大概內容
根據syllabus
‧ Mathematic Tools
– Asymptotic Notations
– Recurrence Relations
‧ Algorithm Design Techniques
– Divide and Conquer
– Sorting and Order Statistics – Greedy Algorithms
– Dynamic Programming
‧ Data Structures
– Heaps
– Disjoint Sets
– Hash Tables (if time permits)
‧ Graph Algorithms
– Search
– Shortest Path
– Minimum Spanning Tree – Max Flow / Min Cut
‧ Advanced Topics
– NP-Completeness
– Approximate Algorithms
– Randomized Algorithms (if time permits)
– Other Topics (if time permits)
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
想寫code：☆ 純理論課，不用寫code
數學不好：★★★★☆ 有修過分析之類的課在前面章節會比較省力，但沒修過也還行
單打獨鬥（普通人）：★★ 沒人討論作業有時候很難想出來ＱＱ
個人評價：★★★★★ 演算法神課，想學好演算法很推
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Introduction to Algorithms, by Cormen, Leiserson, Rivest, and Stein
楓葉本，但基本上用不到，跟著老師的板書就夠了
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
純板書，節奏緊湊不會冗長，但老師相當希望大家一有問題就提問，確定大家都懂才會進
行下一段內容。
老師的講解功力真的相當好，能夠把複雜的內容精簡並流暢地解釋清楚，上過他的課才知
道為什麼大家這麼推崇和麟大神的課。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
作業：40% 共四次作業，期中期末前各兩次
期中：30%
期末：30%
整體應該算扎實甜，作業不要在交作業前一天才寫，且有找同學/助教討論的話應該可以拿
到不錯的分數，有時候自己想真的不知道該怎麼做，討論能夠幫助釐清思緒，而且助教很
強，有問題去問他們基本上都可以得到反饋。
作業似乎大部分是之前的考試題目，所以有認識修過的人的話跟他們討論也是個不錯的方
法之一。另外老師很鼓勵大家一起討論作業，但「絕對要在題目前加上一起討論的同學」
，老師很在意這點，就算自己寫也要註明NO COLLABORATORS。
考試應該是這門課最精妙的地方，考題絕對不會重複，題型跟作業有87%像，但是就是寫
不出來（或是無法在時間內寫出來），似乎每一題作業跟考試都是老師親自出的，所以就
算上網找可能功效也不大。不過最後會調分就是了，期中平均33，標準差13吧，最後調到
平均70左右，期末分數還沒出來，但我猜平均應該也3x就是了ＱＱ據學長說似乎都會調到
平均70左右。
老師有開放自覺考試考差的人把期中考當作業補交，如果你差5分內及格的話會讓你過。
我自己覺得有跟課、作業有認真寫，考試不要沒去考應該都會過，只是要拿到A+的話應該
就要對演算法有點悟性就是了（也可能是我太笨...）
ρ 考題型式、作業方式
考試跟作業都是6~7題問答題，形式都差不多，可能要你證明某個算法的時間複雜度或是
設計演算法以完成題目要求等等，總之題目很活，但基本上都是上課會提到的範圍，多數
是把上課的算法修改一下就可以做出來，但有時候不跟同學討論或是不去問助教還真的不
知道該怎麼切入...
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…)
不注重出席，會把上課影片放到COOL，補課很方便。
無需任何基礎，大概知道程式怎麼運作的話可能比較好理解算法設計的原理，如果數學好
的話在構造函數去證明某個敘述會比較輕鬆一點，像跟我組讀書會的數學系學長們在構造
函數時就比我來得熟稔許多...
加簽只簽必修、差這門課畢業、特殊原因一定得修這門課的人，其他想修的人就只能上網
加簽。
Ψ 總結
好課，想理解演算法背後設計的原理很推！不用怕聽不懂，老師會講到你聽懂為止，每次
下課也有很多人留下跟老師討論課程內容，助教群也很厲害，整體來說非常推薦。