有点像小时候写日记的感觉,但是不是记录一天干了什么。
内容均来源和 Loxilante 在 qq 或 telegram 上的吹水,绝大多数是自言自语。
虽然放出来了(能让自己坚持写下去),主要是记录给自己,且对选手毫无帮助(不如多切几道题)。
先总结一下发布前 22/08/18 的闲话(咕咕咕)
08/18
感觉在正文前先放一大段话话不是很好,所以前言没写的在这里补充一下。来源不等于复制,只是采取观点。为什么都来源于和 Loxilante 的吹水,因为我想写闲话必然发他 qq 上,虽然他大概率不理。想到什么写什么,绝不修改,除了 typo。闲话仅是表达我的想法,不是来给出事实,其中的事实真伪性不保证。
凌晨把看了 LCA 的 OI 中的课纲课程看了一半,之前看了 25min,所以这次没看多少,但还有印象。说说看了一半的想法。LCA 可能是觉得要把本质相近的知识点(算法)一起讲,而不是把解决同一个问题的算法一起讲。举个例子,可能分解质因数用 Pollard-Rho 或者 UOJ 这篇博客中所说的 Pollard's p - 1 algorithm 都能解决,但博客中有这样一句话“这个(p-1 算法)发明者和上面那个Pollard's Rho是一样的 但是做法很不像 这个是基于代数群分解的”,或者网络流 EK 算法和 dinic 和 ISAP 算法也不是很共通。那样选手学习时不是很能迁移而提高理解算法的效率。我觉得可能把 floyd 判环和 PR 算法一起讲可能就很好。
LCA 可能是认为我们选手学习算法要通过一个算法来推出另一个算法,然后去发掘其作用(能解决什么问题),而我们一般的学习是通过经典问题(模型)来学习能解决它的算法。我觉得推出算法是有效的,但科研也是对问题想算法,选手做题是看到问题想算法,与一般的学习方式相符,是否运用算法能更加自然呢?我对 OI 的理解是肤浅的,可能运用不是主要问题,重要在于理解效率,运用可能是套题训练而不是讲新课的事情。
然后 LCA 讲了讲课纲的一种思路是模型 + 算法,比如树形 dp 树形是模型,dp 是算法。LCA 讲到状压 dp 和区间 dp 放一起讲不太行,选手可能不太能理解。于是我回想起我最初学紫书 dp 专题的时候,感觉并没有学起来困难,模型迁移并不是很困难。我想了想,可能是我学得太浅,没能挖掘到不同模型的性质吧。
LCA 这视频是讲给教练听的,我觉得我作为选手听听就行。后来想想,每一名 OI 选手是不是都可以当作 OI 教练呢?我们写题解,写博客是不是就是给读博客的选手当了教练呢,WC 营员交流的时候是不是也会充当教练的角色呢,LCA 的视频对于我们写博客,交流分享黑科技是不是在让更多人理解方面有帮助呢(我认为 WC 员交大多数人都慢慢掉线了,如果大多数人都能听懂肯定是好的)?因为我在强省弱市弱省,从来都没有教练,现在的高中就我一个 OIer,所以我这纯属乱讲(),不过很符合我这闲话的基调。
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