因為整本資料結構太多了,裡面的應用從B-tree到Heap都有,可是你工作可能只需要
知道Tree怎麼用就好了(STL),而不用去implement 一個Tree的STL template (那是正
cs做的事)
演算法也是...整本看完會推導會寫應該有一定的推倒演算法能力,可是花的時間太多了.
其實我覺得財金用到的cs能力應該有一項數值分析為什麼大家沒提到呢? 數值分析
(再加上離散數學)才是cs在數值領域最好用的兩個工具.
前者把複雜度為e^n的方程式想辦法approach(並控制誤差在合理範圍)到 至少nlog n,
後者則把線性的世界轉成離散...電腦沒有線性這回事,所有的東西都要sampling存成
陣列. 所有複雜偉大的signal processing理論都要轉成陣列相乘才行.
為什麼不直接看財金需要的ｃｓ書? 像Financial Numerical Recipes in C++ (正在
拜讀)...直接擷取需要的養分 :)
※ 引述《croydon (angy)》之銘言：
: 於研究所 獲取全方位的財金知識 把英文練好 把比較實在 (當然假設你不念PHD)
: 程式語言的東西 會一點 可以寫論文(看教授用哪一個) "有感覺"就好了
: (重點是 學不完啊!!)
: 到了業界 同事之間互相學習 了解部門常用來賺錢的語法
: 若有不懂的 再問厲害的同事(也要有本事讓同願意教你)
: 一下就通了 勝讀10年書
: 現在念資料結構 相對於獲取全方位的財金知識 ..研究所時間很短
: 一下就過了..教授又很多雜是要你幫忙 ....何者重要..??
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知道Tree怎麼用就好了(STL),而不用去implement 一個Tree的STL template (那是正
cs做的事)
演算法也是...整本看完會推導會寫應該有一定的推倒演算法能力,可是花的時間太多了.
其實我覺得財金用到的cs能力應該有一項數值分析為什麼大家沒提到呢? 數值分析
(再加上離散數學)才是cs在數值領域最好用的兩個工具.
前者把複雜度為e^n的方程式想辦法approach(並控制誤差在合理範圍)到 至少nlog n,
後者則把線性的世界轉成離散...電腦沒有線性這回事,所有的東西都要sampling存成
陣列. 所有複雜偉大的signal processing理論都要轉成陣列相乘才行.
為什麼不直接看財金需要的ｃｓ書? 像Financial Numerical Recipes in C++ (正在
拜讀)...直接擷取需要的養分 :)
※ 引述《croydon (angy)》之銘言：
: 於研究所 獲取全方位的財金知識 把英文練好 把比較實在 (當然假設你不念PHD)
: 程式語言的東西 會一點 可以寫論文(看教授用哪一個) "有感覺"就好了
: (重點是 學不完啊!!)
: 到了業界 同事之間互相學習 了解部門常用來賺錢的語法
: 若有不懂的 再問厲害的同事(也要有本事讓同願意教你)
: 一下就通了 勝讀10年書
: 現在念資料結構 相對於獲取全方位的財金知識 ..研究所時間很短
: 一下就過了..教授又很多雜是要你幫忙 ....何者重要..??
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