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本文节选自《暗时间》电子版：

“寻找该算法的原始出处:TAOCP作为一个资料库是绝对优秀的，基础的算法只要你能想到的，几乎都可以在上找到原始出处。碍到ee克“原始的出处其实也未必就都推心置腹地和你说过，算法设计出来了之后人们几乎是个会去回顾蔚个的思维过程细原始出处之后〈璧如一篇paper)，束可以去网上搜来看了。因为最初寸一个方案的诞生过程最为了解。比如经典数据结构中的-黑树是由了名的邻人烛解的结构之一，但它的作者Sedgewick一张o给你讲得通通透透，比算法导论上的讲法强上数倍。汞讲得那么到位:前国节的，只把直指目标的那上东西写出来。结果就又是一篇欧几德亏的文章了。于是你就迷失在一大堆“定义”、“引3??、“和定之中了。这种文章看上去整个写得井井有条，其实是把发明的过程整个给题倒过来了，我一直束想，如采作者们能够将整个的思路过程写出来，哪介文字多上十倍，我也绝对会比看那一堆定义定得多。话说回来，怎么办?可以再去网上找，要容易理解牛人讲得未必比经典教材上的关。那倘若实在找不出好的介绍呢，摩的重要性，是怎么说都不为过的。摘摩的一”此就只能自己扫摩了。捞些指导性的问题有:为什么要这样“〈为什么这是好的)?为什么不是习样〈有其它做法吗?更好的做法吗?)?这样做是最好的吗?《为什么?能证明吗?)这个做法跟其它的什么做法有本质联系吗?这个跟这个的区别是什么?问题页的本质是什么?这个做法的本质又是什

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么?到底本质上是什么东西导致了这个做法如此..Sn不有其它问题吗?同样或类似的做法也适用吗?)等“不仅学习别人的思路，整《跟流利亚学解题》的“4.，一个好习惯”和“7.自己的思路也是极其要的:详见总结的意义”。为什么有必要知其所以然查了一下，上篇知其所以然〈以学习算法为现在已经是10年11月，过去了两年零4个月，这次明了三件事情:一个问题其实你可以一直放在脑子里面，利用暗时间杂其软泡破麻;时间足够久你总会有一乓新的感征，问题其实就像那名老话说的那样，不怕贼偷束介贼居记，吧精会神的思考个|ee个星期“据说数学家庞加莱就特别会了记问题2，事实上，当你感Ar，见章了的时候，你至少得反问自己一句，册了的时候，你至少得讲给别人听，是否真懂了的一个很好的依据是，你是呵，这下再也不可能，忘记了”的感觉。g5如我之前说的，记录只是学习和思考的考，就必然会有新的记录。我有一个习异，看定理必看还明。二个你不明白其证我看来比不知道首这个定还要糖糙，在没有明白背后的证明之前，四对你来说都是等价于背乘法口诀《只不过有的长一点有的短一点)。不珠，暴珍天物。的定，把其证明扔兵束是真正的买配还从现实意义来说，去理解一个定理的证当其冲的好处就是你很难再坊掉它。这一点其实和的居了吗?当你确信自己别人听民了吗?考察你自己人否有一种“哦，原来是这样我其实没有忘记这个博客。副作用，只要还在学习和思它给

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你造成一种:解一个定理的证明之前，和定理对你而言是一堆就归约为证明而在理解了证明之后，定“下辑”本来就存在于你的大脑到的稍见定来说也只有一个或两个关键的insights，神来之笔，比如几何证明面，而证(往往没几条)之外，宽泛明的定理在重了的错觉。等价的一一一个原本美妙明会带来巨大的好处，首恨容易解释一一在没有内在联系的词句，它所需的条件加上巡辑，FE明的过程中除了公由说，需要你去记的，一般和用ai面的茶条看上去莫名其妙的畏和助线，你知道了这条辅助线，那么整个证明就毫无难处，那么该定的导量便直接缩减为一条辅助线的信息量;虽然看上去这一步信息并没有缩减多少，但是如果你考虑到类似的辅助线不仅会用在这个特定的定其实你就是把所有以这个辅助线为关键证量归约为了这条辅助线。如果你进而甚至能够思想精敌，那就更牛逼了，因为解雇问题的思路更具有一般性，上，往往会在很多地方用到。很多关键的证明手法是通用的。那么明手法的定理的集合的信息解了作这条辅助线的了寻找正确的辅助线的思路，你融根本不需要去记得某条特定辅助线的作法，你束把所有以作一条或几条辅助线为证量归约为了这个“寻找辅助线的思路”。的信悉明核心的定理的集合这是一个树状的知识结构，越往上层走，需要记忆的贡所就址少。所谓触类旁通者，其实便是因为他擅长去理解解法背后的更身性的东西。所以我还有一个习惯，就是看到美妙的证明和解法总是

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