現在想想，也許應該在昨天晚上寫(雖然很累
寫這個的目的是讓自己回憶一下昨天上了什麼課，給自己一個學有所用的機會
先從整體說起，男女比大約7:3，因為有資管的加入，這完全over my expectation
因為坐比較前排的關係，老師的聲音非常清楚，左前方還有一個背影蠻好看的妹子，很好的開始
第一次去使我充滿了期待，期待自己這一年能在這裡學很多東西
就算這份期待會隨著時間褪色也沒關係，我會積極地去找新東西鼓舞自己
周圍的環境很糟糕，就是北車，以車子的廢氣與老舊雜亂不堪的市容為背景
接下來進入課程的部分
資結是我的老熟人了，應該也勉強算是朋友，可以說是最親切的一個
我希望我除了更加熟悉他的用法以外，也能徹底理解他的想法(比如:如何用資結的角度思考、解決問題)
第一堂課老師講了很多趨勢相關的事情，我覺得只有部分重要，而且有些話無法驗證:如現在很缺人(考生超級多倒是無庸置疑)
對我來說，我對未來的前景是沒那麼看好的，原因是我知道自己的實力不足，我仍要尋找的未來的可能性，還要拚了命的努力，多設想幾個劇本也才有實行的可能
總之前面一個半小時是閒話家常，後兩個小時是正課
老師上的很好，用很多淺顯易懂的例子來講解觀念，但我現在想一想都忘了，畢竟筆記不會記這麼細，這可能會是個問題
那究竟上了哪些東西?
1.資料結構的用途，以圖書館為例，書籍就是data，我們能做的動作為找書、排列書、新增書、刪除書，為了達到最佳的效率(maybe for 每一個動作或特定幾個)來挑選適合的資料結構
2.每一個problem一定都有遞迴和非遞迴兩個解，遞迴(recursion)和非遞迴(iteration)也有一些比較
3.遞迴又分三種：直接遞迴、間接遞迴、尾部遞迴(tail recursion)，間接遞迴存在但是是愚蠢的設計(然而卻也是我心目中的理想遊戲流程)
4.有哪些資料結構呢?有陣列(array)(搜尋快)、鏈結串列(link list)(新增快但搜尋慢)、binary tree(搜尋也許加快了)、AVL tree(搜尋時間確定加快且穩定)、red black tree(我還不清楚用途)
5.algorithm(演算法的定義)
說是定義其實應該叫做標準(criteria)才對，也就是說要符合這些標準的才能稱作演算法
有input:≥0、output≥1、definiteness(明確性)(clear and ambiguous)、finiteness(有限性)、effectiveness(有效性)
結論：第一堂課算是挺不錯的，老師教得很好，但還是很累。比較擔心自己在新鮮感過後會不會上課都如同行屍走肉，為了避免這樣，我希望能在讀書的過程中找一些樂趣給自己，寫文章的意義便是如此。
