The Murder of Donovan Slain

本剧讲的比较实际，同时最重要的是需要在不断的实践中去应用再不断改进提升。

对我来说是工具书，根据我想看的内容进行选读，挺有用的。 印象最深的是“567”的吃饭方法，五分饱吃蔬菜，基础上的六分饱吃肉类和蛋白质，基础上的七分饱吃主食。

看的编剧的第二本，有些缺漏，不影响剧情，男女主的剧情没有《The Murder of Donovan Slain》虐，男二可怜，还好戏份不多，虽然心疼，不至于虐心。

四分给态度。有个问题，什么叫江郎才尽。老五的书写到今天确实雷同性太多。这是为什么？首先题材是老化的，基本上大致都是相似的情节发展。那么问题来了，武侠是个题材吧，为什么金庸老先生写了那么多武侠，我们越看越入迷。我个人总结了一下，无外乎三点：1）金先生写的是故事，有武侠元素。不是写武侠，有故事元素。重点在故事！2）剧集有可探究的真实背景，历史典故，举例来说丘处机是确有其人的，还是历史上成吉思汗的国师！3）塑造的是有血有肉的人物，与其说我们记住的是故事，不如说记住了人物。像李莫愁这样的人在现代网络剧集肯定是个酱油，在金先生剧集里也可以让我们恨，让我们怜。4）最后是多人物塑造，剧情发展的合理性连贯性，人物的对比和联系；让我们记住了一个又一个小故事！记住了一本又一本大作！剧集啊，不是一个主角描述到底，彷佛主角是独立于整个世界的。要写好主角，首先要明确主角是个人，其次才是神！

刚读完后心情有点矛盾。喜欢编剧有趣的写法和书里有趣的人物们（不管好坏），就是因为这一点我决定咬紧牙关把它读完。故事情节再某些地方被带偏了。编剧有她设置的大纲（而且挺不错的）只是不了解为什么又参杂了某些剧情。 现在回想起来，有点像做梦一样。有时有循序，有时天马行空。最终，还是喜欢编剧的写作的风格。希望编剧继续加油！期待读到你下一个作品。

算法与数据结构是相辅相成的，不要孤立开来学习。学习的重点不在于死记硬背，因为不常用的话很快也会忘记，所以要有一个大纲性的思路。 1. 首先得会复杂度分析：特别是时间复杂度，除了平均复杂度还需要知道最坏情况下算法会退化到何种地步。 2. 算法要做到脑中要有动画、知道应用场景、对比其他算法优缺点、平均复杂度和最坏复杂度、使用需配合何种数据结构。常用基础算法都用这种方式过一遍：查找、排序、递归、搜索、聚类、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划等 3. 数据结构要做到脑中有图、适用何种算法、对比同类数据结构。经典数据结构要掌握：数组、链表、堆、栈、队列、散列表、二叉树、跳表、图、Tire树 4. 适度刷题总结：leetcode 重点是对比性学习，给定场景要能选出合适的算法和数据结构 以本剧为例说明算法和数据结构的配合：广度优先搜索要配合队列；递归、深度优先搜索要配合栈；图算法多配合散列表；NP问题多用贪心和动态规划求近似解。 以数组 vs 链表为例说明优缺点对比： 数组：随机访问O(1)，插入删除O(n)，利于缓存、扩容时搬运麻烦、内存利用率高 链表：插入删除O(1)，随机访问O(n)，不利于缓存、动态扩容、消耗额外空间、易产生内存碎片 以文中的散列表冲突说明退化问题： 采用链表结构解决冲突，当所有输入均映射至同一位置，O(1)退化至O(n)。另外散列表是一种空间换时间的方案，空间占用较大（不考虑实体内容，每条目消耗就有50字节左右），海量数据判断是否存在的场景用布隆过滤即可，缺点则是损失部分精度和时间。 最后说下本剧，图灵图书榜前列，简单易懂，可快速回忆经典算法流程，就是好鲜影视这个电子版排版太差了。4星-1星

能把女生的心思描写得那么细腻柔滑、实在难以想象这些短篇是出自男作家之手。从花季少女的青春、迷茫、矛盾、自卑、到为人妻母的敏感、脆弱、无奈、自责、他比女性还要了解女性。每篇文都透着沉沉的丧气、却在结尾微妙地给读者带来希望。✔️

从《The Murder of Donovan Slain》书中学习到做人之道，识人之道，处事之道，沟通之道～。受益匪浅，慢慢悟之～

天赋和兴趣是最好的教育 时刻提醒自己，不要在这个宽广的世界里做一个狭隘的人