# 特選心得

> 沈宗叡（暴力又被TLE）

## 人權

- 中央：初審被刷（結論是因為校名）
- 成功：正取四
- 清大：正取
- 交大：備取四

## 書審

*免責：我的書審成績普遍低於錄取平均水準，可能是因為字多無排版、或者競賽成績普通。*
*然而我對內文的有料程度極為自信 :)*
*而且其實我覺得資工系教授會喜歡這種簡潔明瞭的無排版風格*

[書審 PDF 連結](https://drive.google.com/file/d/1qveSEb2F7d_73PSowvyli8Adw8lHPiHs/view?usp=sharing)

### 工欲善其事，必先利其器

首先，本人**極度討厭並且歧視 word**，使用 word 排版就是自虐，對普通使用者來說毫無 Determinism 可言；其次，使用 Canva 做紙本報告也會面臨排版過於自由，而使我陷入難以對齊的極端焦慮，且 Canva 做出的 PDF 很肥（可能會超過上傳的檔案大小限制而需要壓縮）；再者，本人極度喜歡 markdown 語法，雖然 Hackmd 有些部分有點難用，但比其他東西都好多了，但他匯出的 PDF 不只很肥更是一場格式災難（永遠不要相信任何市面上的 markdown $\to$ PDF 轉換器，此為血淚的真實教訓）。因此我先用 markdown 把大致的文本寫出來，再用 LLM（當時是 Gemini 2.5 pro）轉成 LaTeX，之後幾乎都在 LaTeX 上排版、小修文字，LaTeX 生出的 PDF 超級精美漂亮、有論文感，而且體積超小、永遠不用煩惱超過上傳限制。

這樣的 workflow 對目前的我來說可以算是十分高效了，主要是得益於 LLM 的快速發展，才能做出這樣炫技般的強制轉檔行為。然而若是第一次摸索這個流程可能會在 LaTeX 上踩超級多的坑，雖然他顯然是確定性、比 word 好多了，而且自動排版真的很讚，但如果為了版面平衡需要進一步細修，LaTeX 這種基於參數的調整顯然是慢於 word 的圖形化介面（雖然 word 可能牽一髮動全身而結果上來講沒有比較快），且學習曲線**極為陡峭**，就連加上一個頁首並且調整他的大小就花了我好幾個小時，因此若是要趕報告絕對不要使用 LaTeX 找自己麻煩。若是要長期使用 LaTeX 則可以寫一份自己的模板。

總而言之，我很喜歡目前這種產出 PDF 的 workflow，但入坑須謹慎。

這邊分享我的 LaTeX 模板（AI 拉的屎山），如果喜歡可以幹走。

:::spoiler 完整備審 LaTeX 原始碼

\documentclass[12pt, a4paper]{article}
\usepackage[fontsize=13pt]{scrextend}

% --- 基本設定 ---
\usepackage{geometry}
\geometry{a4paper, top=1.5cm, bottom=2cm, left=1.5cm, right=1.5cm}

% --- 中文支援 ---
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\setCJKmainfont{Noto Serif CJK TC} % 可替換為其他字型，如 Microsoft JhengHei 或 PingFang TC

% --- 數學與符號 ---
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% 支援刪除線
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% 段落縮排
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% 行距調整
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% --- 預設內文樣式 ---
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% --- 定義還原樣式（單行距 + 無段距） ---
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% --- 進入這些區塊時暫時關閉文字樣式 ---
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% \AfterEndEnvironment{itemize}{\resumetextspacing}

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\AfterEndEnvironment{enumerate}{\resumetextspacing}

\BeforeBeginEnvironment{minted}{\normaltextspacing}
\AfterEndEnvironment{minted}{\resumetextspacing}

% 表格行距
\renewcommand{\arraystretch}{1.5}

% 自訂 quote
\usepackage[most]{tcolorbox}
\usepackage{xcolor}

\renewenvironment{quote}
  {\begin{tcolorbox}[
    colback=white,
    colframe=gray,
    left=4mm,
    right=0mm,
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    bottom=2mm,
    boxrule=-1pt,
    enhanced,
    borderline west={1.5pt}{0pt}{gray},
    sharp corners,
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    fontupper=\color{gray}
  ]}
  {\end{tcolorbox}}

\usepackage{enumitem}

\usepackage{minted}
\setminted{
    fontsize=\small,
    linenos,       % 顯示行號
    frame=lines,   % 加上外框
    breaklines,    % 自動換行
    python3=true   % 使用 Python 3 語法
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% --- CF 藍 ---
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% --- 圖片與超連結 ---
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\usepackage{float} % 用於 [H] 強制圖片位置
\let\orighref\href
\renewcommand{\href}[2]{\orighref{#1}{\underline{\expert{#2}}}} % 超連結粗體

% --- 插入 PDF ---
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% --- 標題與作者 ---
\title{國立陽明交通大學 \ 資工系 \ 特殊選材備審資料}
\author{沈宗叡（暴力又被TLE）}
\date{}

\renewcommand{\contentsname}{目錄}

% --- 頁首頁尾設定 ---
\usepackage{fancyhdr}
\pagestyle{fancy}
\fancyhf{} % 清除所有預設的頁首頁尾

% 使用 \makeatletter 以便存取 \@title 和 \@author 內部變數
\lhead{國立陽明交通大學 \ 資工系 \ 特殊選材備審資料} % 左邊頁首：文件標題
\rhead{沈宗叡（暴力又被TLE）} % 右邊頁首：作者

\begin{document}

\maketitle
\tableofcontents
\newpage

\section{在校成績單}

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[page=1, clip, trim=10 10 10 30, width=0.95\textwidth]{報名表/在校成績單.pdf}
\end{figure}

\newpage

\section{自傳}

我是沈宗叡，網名「\expert{暴力又被TLE}」。從小我就喜歡透過組裝積木和機器人探索結構與邏輯，小學參加樂高機器人與 Scratch 比賽，初次累積了創客的成就感。自四年級開始接觸 Python、國三正式進入競程世界後，更被解題的挑戰與演算法的美感深深吸引，確信資訊工程就是我願意終其一生潛心鑽研的領域。

\subsection{競賽、營隊}

先是國三暑假時在 BPCEI 營隊的資訊組中，初學了線段樹等基本資料結構，以 pure Python 新手之姿於 10 月的 APCS 拿到觀念 4、實作 4 的好成績，而後開始照著 AP325 自學，在隔年 6 月的 APCS 中拿到\expert{實作 5 滿級}、7 月在虎尾科大 Python 程式競賽拿到\expert{全國第一}、10 月資訊月競賽亦拿到\expert{全國第一}。

然而僅以 Python 應戰讓我很快意識到效能與協作的巨大侷限，在成大邀請賽與雄中氣球盃的經驗中，我因語言與效能差異而嚴重受挫，這促使我於年末開始\expert{自學 C++}，並在 2025 的 TOI 初試身手。雖然因不夠熟練而錯失原應手到擒來的分數，只取得 rk.41，卻讓我具體認清自身弱點，也更加堅定要精進實作能力。

為了系統性補強，我報名了資訊之芽，不僅補足一路自學的潛在知識漏洞、與強者交流，也增強我的 C++ 實作能力，最終不只拿到了\expert{優秀結業}證書，總成績更是同期最高。暑假又參加 IONC 營隊，進一步涉獵分塊、Treap、吉如一等進階技巧，與競程老前輩交流，並在個人賽拿了 rk.2、連續三場團體賽 rk.1。

在今年的成大邀請賽決賽，我\expert{獨立 AC 三題}，幫助隊伍獲得 rk.7（距離 rk.2 僅差一個字元）；YTP 初賽 rk.11，決賽 rk.18（負責整場實作）。這兩次團體賽經驗，讓我體會團隊間合理分工、精確溝通與默契協作的重要性。

除了實體競賽，我也會規律在線上平台練習題目，在 \href{https://leetcode.com/u/ericshen19555/}{LeetCode} 完成每天任務連續 600 多天，並在 2025 年初時於社群平台 Threads 上連載每日任務的解法持續 100 天，訓練自己在有限的字數內簡潔而明瞭地描述解題邏輯；並從暑假期間開始參加線上週賽，幾乎場場穩定破台，目前最佳拿到\expert{全球前 19 名}，已經位於前 0.19\% 的頂尖；而在 \href{https://codeforces.com/profile/ericshen19555}{Codeforces} 上僅花了寥寥 3 場就達到 1600+ 分的 \expert{Expert} 等級，此一大部分人的長期目標。以上足以顯示出我持之以恆的熱情與優秀的競程硬實力。

接下來的學科能力競賽、TOI，我也期許自己能突破自我，勇闖全國、選訓。

在錄取交大資工系後，我也將持續鑽研演算法、關注程式競賽、為學術研究助力，並在 ICPC 等競賽發光發熱、為校爭光！

\subsection{出題、教學}

深刻體會到 Python 在競程生態中，不只是賽中，還有學習資源上都相對弱勢，因此我決心要為 Python 的競程教育出一份心力，開始主動投入內容產出與教學。

在第一次參加 APCS 檢定後，我以 Python 系統性地整理 APCS 歷屆試題，完成一套兼具可讀性與效率的 AC 程式碼，並在 ZeroJudge 分享解法，再列舉難題寫成詳細題解，後來我更會在每次 APCS 檢定結束後，\expert{當天撰寫各題題解}，供初學者參考；在社群中我\expert{熱心回答問題}，逐漸累積了一群肯定我題解品質的讀者。這不僅幫助了他人，也讓我在教學過程中培養了溝通力與同理心，並持續修正自己的盲點。

在 2024 年 10 月我加入了 APCS 模擬團隊的出題組，每個月設計 1\textasciitilde2 題，前四題因為難度偏高導致通過率低下，但也讓我一次次反思，學會如何拿捏題目層次，兼顧挑戰性與可解性。其中我覺得最有料的是：
\begin{quote}
給一個 $m \times n$ 方格，其中有 $k$ 格禁填，求有多少種方法可以將 $1 \sim m \times n - k$ 填入，並使數字每一行列由左到右、由上到下都遞增？
\end{quote}

時至今日我已經出了 15 題，並仍在增加中，在這段獨特的出題歷程中，我必須在繁忙的課業下妥善制定每日 TODO，維護出題與課業之間的平衡，對不知道何時會被 assert 出 bug 的題述與測資負責，並即時動態規劃空閒時間。\ \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/how_i_made_p2_look_like_p5}{命題歷程總覽}

為了優化出題時寫 Generator 的效率，我自主學習時開發了一個專案，能夠自動測試官解、並確保卡掉所有非預期解，保證測資強度，節省了我大把時間。這個小規模但充實的個人專案經驗，讓我觸碰了專案開發的皮毛，並且學會了版本控制、單人開發下與 LLM 的多元協作。\ \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/generator_helper}{使用 Python 開發輔助測資生成的套件}

除了 APCS 考古題，我還寫了 AP325 的 Python 版全題解：\href{https://hackmd.io/@ericshen19555/AP325_Mastering_to_Peak_Part1}{上篇}、\href{https://hackmd.io/@ericshen19555/AP325_Mastering_to_Peak_Part2}{下篇}，比起原講義增加了更多實作上的優化，並將所有題目都推到理論最佳解法；對於學校的「運算思維」選修課，我也將許多有趣的題目泛化，並使用 SCC、cycle basis、ACAM、上下界網路流等進階的演算法知識一一擊破：\href{https://hackmd.io/@ericshen19555/while_high2_do_NPH}{高二運算思維課程精華}；還正在撰寫「\href{https://hackmd.io/@ericshen19555/segment_tree_weaker_treap_better}{線段樹全面剖析}」，筆記所有我已知的線段樹技巧，以及 CSES 400 題的全題解。

這些寫題解、出題、寫作的經歷累積，使我能淺顯易懂地講述抽象概念、直指事物本質，並熟練使用 markdown、\LaTeX、LLM 等工具，提升產出效率與品質。

在進入交大資工系後，我會繼續著眼於教學與出題，參加各營隊的教學組、出題組，為台灣的程式教育，尤其是資源尚匱乏的 Python 領域鞠躬盡瘁！

\newpage

\section{讀書計畫}

\subsection{短期：奠定堅實基礎、拓展知識版圖}

進入交大資工系後，我希望充分利用系上頂尖的教學研究環境，建立深厚基礎並探索更廣的專業領域。

短期目標是透過大一、大二規劃的一系列程式設計與實作課程，強化資料結構、演算法與系統基礎，並藉由組合數學、密碼學、隨機或近似演算法等選修課程，增廣額外理論知識。同時，我也期待跨足自己尚未涉獵的方向，例如：網路資訊安全、網站前後端設計、人工智慧...等領域，並透過「作業系統設計與實作」、「網頁系統與應用」等特色課程，將演算法思維結合自身優秀的實作能力，進一步延伸到實務應用。

以上探索將成為我短期內最重要的目標：\expert{跳脫純粹專精於解題的框架}，打下理論基礎並建立\expert{跨領域的多元知識版圖}。

\subsection{中期：學術研究與專案開發}

在中期規劃中，我希望將課堂所學應用於\expert{專題研究與 side project 的開發}。

置身於交大滿溢的研究氛圍中，我特別期待能進入與人工智慧優化、高效能運算或系統安全相關的實驗室，與師長及同儕合作，將演算法設計落實在更大型、更實務的系統中。此外，在高中自主學習專案期間，我已培養撰寫演算法工具與自動化測資系統的開發經驗，我期望實際參與更具影響力的專案，持續透過\expert{開源貢獻回饋社群}，例如釋出自己設計的工具程式，更甚參與跨國的開源專案，培養實務開發與溝通協作能力。這些學術與專題經驗，無疑將成為我向研究與產業並行邁進的重要橋樑。

透過專題與開源的累積，我期望讓研究成果不僅存在於論文中的虛擬碼，而能落實為\expert{解決實際問題的工具}，為未來更長遠的發展鋪路。

\subsection{長期：教育推廣與社群影響力}

長期而言，我希望把專業知識不僅應用於研究或產業，也能\expert{回饋教育與社群}。

我過去曾透過題解、出題與講義編寫，幫助許多 Python 初學者跨過競程學習的門檻。在進入交大後，我仍會繼續在社群分享資源，擔任 APCS、YTP 甚至全國資訊學科能力競賽的出題與教學團隊，積極參與、甚至領導籌辦演算法營隊，讓更多學生能在友善的環境中了解資工系、學習演算法，將資訊教育普及化。這種\expert{「教學與推廣」的責任感}，對我來說與研究突破、產業貢獻同等重要。

最終，我期許自己能在交大養成紮實基礎與開放的視野，成為既能\expert{深耕專業}、又能\expert{推動教育}發揮影響力的資工人，並將這份精神帶到更廣大的社群與產業中。

\section{申請動機}

我選擇申請交大資工系，不僅是因為交大在資訊領域長年維持頂尖地位，更因為其課程設計、研究環境與國際資源，與我想要追求的方向高度契合。多元化課程涵蓋理論基礎與實際應用，從計算機結構的底層原理、網路網頁的基本架構，再到雲端系統、物聯網等應用，正好呼應了我在短期內希望\expert{補強系統性能力}、再進一步\expert{探索人工智慧與資安}等新興領域的目標。

同時，交大國際化的\expert{雙聯學位與交換計畫}，讓我有契機能與世界一流名校的學生交換、合作、切磋，期望未來能透過這些機會拓展國際視野，並將我在演算法與競程上的專長延伸到更廣闊的學術舞台。

除此之外，我申請交大資工系，不只是因為它能給我什麼，更因為我能為系上帶來什麼。我在高中階段除了累積 APCS、各類全國賽等競賽成績，也長期投身出題與教學，撰寫題解、設計模擬賽題目，甚至為社群開發自動測資工具。我相信這些經驗不僅展現了我的專業實作能力與\expert{自主探索的學習能力}，也能轉化為系上競程團隊、教學社群與研究專案的重要助力。

交大資工系鄰近竹科、工研院，地利之便帶來\expert{豐富的產學合作機會}，我相信這將給予我持續鑽研、實作與分享的養分；而我也將把熱情、能力與責任感帶進系上，成為能同時在研究、競賽與教育推廣上發揮影響力的關鍵一員。

\newpage

\section{經歷綜整}

\addcontentsline{toc}{subsection}{檢定、競賽、營隊}

\subsection*{檢定}
\begin{itemize}
    \item APCS - \expert{觀念 5 滿級、實作 5 滿級}
    \item 英檢中級
\end{itemize}

\subsection*{個人賽}
\begin{itemize}
    \item 2024 資訊月技能競賽 全國個人組 - \expert{第一名}（Python）
    \item 2024 虎尾科大資管盃全國賽 - \expert{第一名}（Python）
    \item 2024 IMC 國際數學競賽 - \expert{金牌}
    \item 2024 學科能力競賽 資訊科 校內初賽 - 第一名
    \item 2024 學科能力競賽 數學科 校內初賽 - 第一名
    \item 2024 學科能力競賽 數學科 市區複賽 - 佳作
    \item 2024 物理奧林匹亞 初選 - 通過
    \item 2025 TOI 初賽 - 276/500、rk.41（C++）
    \item 2025 學科能力競賽 資訊科 校內初賽 - 第一名
\end{itemize}

\subsection*{團體賽}
\begin{itemize}
    \item 2024 成功大學程式設計邀請賽 初賽 - rk.83
    \item 2025 成功大學程式設計邀請賽 初賽 - rk.27
    \item 2025 成功大學程式設計邀請賽 \expert{決賽} - \expert{rk.7}
    \item 2025 YTP 少年圖靈計畫 初賽 - rk.11
    \item 2025 YTP 少年圖靈計畫 決賽 - rk.18
\end{itemize}

\subsection*{個人線上賽}
\begin{itemize}
    \item 2024 高雄中學氣球盃 - rk.7
    \item 2025 高雄中學氣球盃 - rk.5（單刷團體賽、少打一小時）
    \item 2025 台灣大學城市賽 - rk.7
\end{itemize}

\subsection*{營隊}
\begin{itemize}
    \item 2019 成大 X-Village 資訊教育課程（入門 Python）
    \item 2023 BPCEI 四校聯合學科能力培訓營（資訊組、入門競程）
    \item 2023 交大 SITCON 夏令營（初見黑客松、協作開源專案）
    \item 2025 資訊之芽 南區算法班 - \expert{優秀結業、總成績第一名}
    \item 2025 IONC 清大暑期程式競賽集訓營 - \expert{個人賽 rk.2、團體賽蟬聯三日 rk.1}
\end{itemize}

\subsection*{個人專案、社群參與}
\addcontentsline{toc}{subsection}{個人專案、社群參與}

\begin{itemize}
    \item APCSS 出題 - \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/how_i_made_p2_look_like_p5}{出題歷程總覽}（滅台率 9/15，持續更新中）
    \begin{itemize}
        \item APCSS 由交大百川的鍾秉鈞學長創辦，每月舉辦 APCS 模擬賽，提供學生免費練習。而我於第十次模擬測驗準備期間加入出題組，深入參與 APCS 模擬試題的命題工作。
        \item 不同於單純解題，出題不僅要求官方解答嚴絲合縫，更需預判參賽者的各種誤解與粗心，並設計能有效導向 TLE、WA、RE 的邪惡測資。我專注於從生活化小問題發想，並結合多元考點，以趣味十足的題目故事帶出思考深度、以條件設計創造深具實作挑戰性的優質題目。
        \item 在命題過程中，我從最初的屎山 generator 到自主開發模組化的測資生成工具，大幅提升測資強度與撰寫效率，並深刻理解到題目的可證明性、測資的全面性與語言均衡的重要性。由我經手的題目有高達 9/15 的「滅台率」，這不僅反映了題目本身的困難度，也促使我持續精進，一次次創作出自己真心滿意且富有教育意義的作品。
    \end{itemize}
    \item APCS Python 全題解 - \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/APCS_optimized}{APCS學習歷程報告} - 總瀏覽數 2000+
    \begin{itemize}
        \item 在我準備 APCS 檢定的期間，我將考古題全部寫完，並且二刷推進至理論最佳解，最後寫下這份歷程紀錄。這不僅是我自己做考古題的軌跡，更是為後進留下的寶貴學習資料。
    \end{itemize}
    \item AP325 Python 全題解 - \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/AP325_Mastering_to_Peak_Part1}{AP325 精熟到登峰 上篇}、\href{https://hackmd.io/@ericshen19555/AP325_Mastering_to_Peak_Part2}{下篇} - 總瀏覽數 2800+
    \begin{itemize}
        \item 受到吳邦一教授撰寫的 AP325 講義之啟發，我於是撰寫了完整的 AP325 Python 題解，並為許多題型提供實作上的優化訣竅、抑或演算法上的理論性最佳化，為讀者提供更進階的優秀學習教材。
    \end{itemize}

    \item 選修課程成果 - \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/while_high2_do_NPH}{高二運算思維課程精華}
    \begin{itemize}
        \item 在這門課程中，我並非僅僅滿足於找出老師所提邏輯題的單一答案，而是將其視為挑戰，致力於將每個問題背後的思維脈絡抽象化、程式化，打造出能應對更大數據規模的通用解法。這段歷程是我將理論知識與實作能力深度結合的極致展現，不斷探索如何將看似棘手的問題，轉化為經典的演算法模型來高效求解。
        \item 在這過程中我不僅學到了更多實用的「黑科技」，更重要的是進一步培養「拆解問題」、「尋找解題脈絡」、「學習新工具」的\expert{自主鑽研探索能力}。
    \end{itemize}

    \item 自主學習成果 - \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/generator_helper}{使用 Python 開發輔助測資生成的套件}
    \begin{itemize}
        \item 在多次出題後，我深感傳統測資生成腳本缺乏通用架構，導致功能混雜、可讀性低落且難以維護與重現。為解決此痛點，我以「分治」思維為核心，自主學習並開發了一套 Python 套件。
        \item 此套件將 trivial 的 generator 邏輯拆解為三大模組：負責劫持 I/O 的「解決方案裝飾器」、比對多種解法以驗證測資強度的「驗證器工廠」，以及整合生成、驗證與自動重試機制的「生成器引擎」。這套工具不僅成功應用於後續的 APCS 模擬賽出題，大幅提升了開發效率與測資品質，更重要的是，這段從 0 到 1 的開發歷程，讓我從單純的解題者，蛻變為\expert{具備軟體工程思維的工具開發者}。
    \end{itemize}
    \item CSES Python 全題解（Working in process - 292/400，持續更新中）
    \begin{itemize}
        \item CSES 是一份十分優秀的經典題目集合，然而網路上的 Pure Python、中文題解資源極少，於是我想用 Python 解完所有 400 題，並類比 AP325 精熟到巔峰 的形式撰寫一份完整而詳盡的題解。
    \end{itemize}
    \item 自編線段樹講義 - \href{https://hackmd.io/@ericshen19555/segment_tree_weaker_treap_better}{線段樹全面剖析}（Working in process）
    \begin{itemize}
        \item 線段樹可以說是程式競賽中最經典、最通用、最強大的資料結構之一，而其中有許多特殊技巧，從懶惰標記、二分搜，再到迭代式、可持久化、吉如一均攤...然而網路上的學習資料參差不齊、分散各處，因此這是我花了許多心力於網路的各個角落習得這些技巧後，統整出的一份完整線段樹筆記，也是一份十分易於理解且 pratical 的教學資源。
    \end{itemize}
\end{itemize}

\newpage

\section{成績證明}

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[page=1, clip, trim=0 425 0 0, width=0.9\textwidth]{成績證明檔案/APCS 滿級分.pdf}
\end{figure}

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[page=1, clip, trim=0 0 0 0, width=0.8\textwidth]{成績證明檔案/英檢中級.pdf}
\end{figure}

\includepdf[]{成績證明檔案/資訊月全國第一.pdf}
\includepdf[]{成績證明檔案/2024虎尾1.pdf}

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[page=1, clip, trim=0 0 0 0, width=1\textwidth]{成績證明檔案/TOI2025初選.png}
\end{figure}

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[page=1, clip, trim=0 0 0 0, width=1\textwidth]{成績證明檔案/IMC第20屆沈宗叡金牌-1.pdf}
\end{figure}

\newpage

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[page=1, clip, trim=0 0 0 0, width=0.95\textwidth]{成績證明檔案/成大賽初賽.pdf}
\end{figure}

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[page=1, clip, trim=0 0 0 0, width=0.95\textwidth]{成績證明檔案/成大賽決賽.pdf}
\end{figure}

\includepdf[]{成績證明檔案/資訊之芽 優秀結業.pdf}
\includepdf[]{成績證明檔案/數學學科複賽佳作.pdf}
\includepdf[]{成績證明檔案/物奧初選.pdf}

\end{document}

:::

### 內文

- 整體敘述：
說實話這真的挺看個人造詣，格式與形式上可以參考我的自傳，但其實反正現在 AI 都很會唬爛，文筆很爛也能寫一寫丟 AI 潤飾。我的話，對自己之於文字的感受還算有點自信和堅持，因此是會再自己讀過幾遍，一邊把不喜歡的地方細修成自己的敘述風格、一邊熟悉內文為面試提前作準備，多走幾輪這個流程就能生出讓自己滿意的內文了。
- 小標題：
這部分是十分重要的，因為我的備審字數極多且密集，因此我列了自認十分明確的小標題，以及標示**少量**的重點，讓教授能夠快速辨識出自己有興趣的段落，再深入閱讀。
- 成果**心得**：
我自己是列了一個大章節專門放我的各種成果，而若是你點進我的文件，可以看到我都**把心得放在最前面**，因為這是教授想看到的（應該啦），也就是「你從這個專案學到了甚麼」。
- 自傳：
我不是你，你自己想。
- 讀書計畫、申請動機：
老實說，所有人都知道這個部分就是唬爛，但如何唬爛得動人卻又合理是要自行掌握摸索的分界。關於學校的特色，這個就自己研究吧，也沒有人教我這要怎麼寫好，我覺得自己也沒寫特別好。
- <span style="color:red">**粗體紅字**</span>：
我個人原先是**極為抵制**粗體紅字，但發現自己的內文真的太多了，不應該賭教授會超愛我把我一字一句都看進去，所以我用 CF 的 <span style="color:#337dff">**Expert 藍**</span> 標示重點與超連結，個人覺得比<span style="color:red">**俗俗的紅字**</span>有質感多了，而且看起來很專業（畢竟是 <span style="color:#337dff">**Expert**</span>）
- 中文純文字排版：
一律推薦 [中文排版指北](https://github.com/sparanoid/chinese-copywriting-guidelines)，但我到最後其實沒有嚴格執行，有些比較枝微末節的規定還是看個人偏好啦。
- 不要拿石頭砸自己的腳：
在撰寫備審的時候，需要預想一下如此寫法可能在面試時被提問甚麼問題，不要逞強硬是打腫臉充胖子，或是留下一些自己不好回答的「後門」，為一個月後的自己著想一下。

## 成大上機考

似乎每一年都是 Linux 上弄一些 ROS 2 專案之類的東西。
不會讓你從零開始寫整個專案，會讓你實現部分小功能、定位 bug 並修正、提升效率（固定時限內最大化完成的工作數量）

### 電腦環境

- Linux 系統
- 賽前會給足夠時間，讓你登入所有線上服務
- **不能安裝**任何軟體，包括 VScode 擴充（但已經有 Copilot）。
- 整個題目會是一個專案，clone 到本地
- 有 README 但純英文，可以丟給 AI 翻譯成中文、等等
- **只有英文輸入法，沒有中文輸入法**
- 如果要用 LLM 施法，有兩種方式：
- 使用 [英文亂碼轉注音](https://www.toolskk.com/zhuyin-decode) 的網站，但效率應該比較差
- 使用破爛的英文跟 LLM 溝通，LLM 對於語言的容忍度很高，可以叫 LLM 用中文回答你
- 補充：有佬提到 [Google 翻譯](https://translate.google.com/) 有**內建注音輸入法**，如果真的要打中文的話這個方法最好。

### 官方評測方式
- 他們自架的 GitLab
- 提交方式：commit 後 push、用 commit 訊息判斷要跑哪一個 problem 的評測
- 評測：傳上去以後會自己跑 pipeline
- **一個人一次只能跑一個 task，重複提交的話前面的會被取消**，就算已經跑完評測正在更新分數也會被打斷，務必**等前一個分數更新完**再提交下一筆。我嘗試過 retry 但沒成功過，不要相信他。
- 到後期 Judge 會開始大塞車，我們這場的話到最後大概是 pending 10 幾分鐘，結合前一點，變相限制提交次數ww

### 本地測試
- 因為可以用 AI，所以瓶頸不在撰寫程式碼，我個人認為**最難的是本地測試這部分**，你畢竟還是要跑起來 AI 才能知道怎麼錯的。
- 專案內會提供本地的評分程式，專案 README 中會有詳細的教學，理論上跟 OJ 的評測應該是一模一樣。
- *但**有時候本地和 OJ 跑起來會不一樣**，我也不知道是甚麼問題，也忘記怎麼改的了，總之如果遇到了應該可以往板子比較底層的參數設定想*。

### Tips

- 官方說明
- 主考的友善大學生們，開場時會大致告訴你你要做甚麼，並且不定時公布子題的提示
- **請認真聽他們講，自己瞎弄絕對會耗更多時間**（真實經驗）（我對不起你們啊溫柔的大葛葛們 qwq）
- AI
- 大廠都有免費試用，綁個卡砸下去就對了（認真推），記得一個月後退掉。
- 實作上建議用 Copilot，然後直接用 GPT 5（我不知道你看到這篇文的時候最強的 coding AI 是誰）
- 再強調一次，雖然 VScode 不能裝擴充，但已經有裝好 Copilot。
- 在給了他 README 的情況下，你可以假設 AI 嚴格比你還要懂這些題目都在幹嘛，不要相信自己對 AI 的錯誤質疑，你有 87% 會是錯的（真實教訓）（也可能是我太笨應該快點被 AI 取代）
- ROS 2 板子
- **（僅以我考的這場來看）**
- 通常 **IO 是瓶頸**，運算不是瓶頸，改演算法沒用。
- 因此可以考慮**對傳輸的數據大小壓常**，把好幾次傳輸的數據以 bit 的尺度壓在一次傳輸內
- 重點：如果**一段時間內傳太多數據**他會直接燒雞，總之如果找不到 bug 卻**一直掉包**，那可能是這個問題，可以嘗試把傳輸頻率調低（傳案內應該會有一個 config 或 json 之類的檔案專門設定這個參數），或者手動二分搜一下找出最佳值。這個問題真的極難定位，所以要記得考慮他發生的可能性。
- Git？
- 因為 push 會需要帳號密碼，建議開場先問一下 AI 怎麼讓 git 記住你的帳號密碼。
- 如果你常用的 git 功能 $\le$ push、commit，請**不要好好版本控制**，使用 C-V 大法，白癡但穩定，不會花一堆時間搞你不小心分裂出的兩個版本要怎麼 merge，丟給 AI 還被 merge 爛（真實教訓）（如果你很會 git 當然可以好好使用他）。

### 能做甚麼準備？

1. 平常就練習與 AI 溝通，訓練自己清楚的表達與施法能力
2. 嘗試一下用 copilot 改專案，熟悉大致如何使用

### 小節

總之，理論上全程可以完全 AI 代勞，你只要負責：**把本地測試跑起來**（好好聽解說、讀 README 應該能做到）、報錯了就丟給 AI、commit 程式碼、把主考官的提示好好傳達給 AI。

## 清大面試

***我差點就直接失去資格了。***

### 簡報

因為我每次 Google 搜尋「清大特選」的時候，跑出來的永遠是不分系，所以我沒有看到任何資工系的公告，到了簡報繳交當天（星期四下午五點截止）的凌晨 2 點，我在特選群吃瓜聊天的時候，剛好被 [@Yilin0121](https://hackmd.io/@Yilin0121) 問到簡報繳交的表單相關的事，結果我根本不知道甚麼表單和簡報，這才知道當天簡報繳交截止，而且逾期視為棄權。

於是我請了一天的假（準確上來說是曠了一天的課因為我假卡不見了qwq），把簡報肝出來。

繳交格式是 **PDF**，我平常都用 hackmd 的 slide 模式，因為我是排版白癡，但眾所周知 hackmd 轉 pdf 一直有很大的障礙，保險起見我用 canva 做，然後用一樣的 hackmd 式白痴排版法，甚至顏色都照抄 hackmd。

[**簡報連結**](https://www.canva.com/design/DAG6gI7Atmg/aqwlwRIFHTCuvIeDbSUyfA/view?utm_content=DAG6gI7Atmg&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=uniquelinks&utlId=hec93b1cafc)

我**自認為**自己的簡報製作風格、毫無技巧的排版，理應十分符合資工系教授務實的口味。我簡直是天生資工人。

### 第一間教室

總共 10 分鐘，先 5 分鐘的自我介紹（配合簡報），再 5 分鐘的提問，基本上都是從**書審、自我介紹**問的問題。

兩位教授坐著，桌上有各自的平板，上面應該是書審資料（我看他們提問時瘋狂滑ww）
會有一台筆電連結大螢幕，上面放簡報，有簡報筆，人要站著。

以下是我大致的自我介紹講稿筆記：

:::spoiler 自我介紹

各位教授好
我是沈宗叡，我暴力又被TLE
---
三點核心能力
演算法資料結構 深厚知識背景 對此強烈熱情
匱乏環境 尋找資源 自學能力
學習者 -轉變-> 知識傳播者 教育熱忱
---
大致比賽歷程
實體比賽 時間上較稀疏
後面線上的 較好反應我目前的真實水準
---
LeetCode: 2600, top 0.13%, 多次單場前 10~20 名, 18 篇題解 2K 點閱, 662 天完成每日任務
Codeforces(全球最大程式競賽平台): 1758 expert, 最後一場 全球 rk53
CSES 三個月課餘時間 361、許多 最快執行時間排行榜 rk1、與第二名拉開巨大的 0.05s 差距 -> 我強大的實作能力

*這些成績並非單純的數據 -> 演算法熱忱、高度持續力
---
以上成就 閱讀免費公開線上資源、偶爾參加營隊
完全沒有任何師資、補習  只能自學
但 python、中文的資源完全不足
初學時期吃盡苦頭
-> 促使我推廣教育
*我認為知識的傳播不應該被語言所限制，不論自然語言或程式語言
---
APCS模擬團隊出題 出了18題
完整 APCS、AP325 Python 題解
generator_helper: 優化測資生成的效率 撰寫的開源專案
WIP:
CSES 400 Python 全題解 -> 世界上還沒有任何一份完整題解
線段樹 各種技巧 "全面剖析"的講義
---
關於 申請 清大資工系 原因
1. ICPC 穩定亮眼表現、期待和清大優秀同儕組隊挑戰
2. 超算: 清大=全台最強 多次全球冠亞軍
3. 清大"沉穩知性"學術研究氛圍 -> 令我十分嚮往
---
我能給系上帶來甚麼價值?
1. 堅強演算法知識、頂尖實作能力 -> 強大競賽戰力 -> 為清大爭取榮譽
2. 非獨善其身 帶領初學者學習成長、善於 將知識拆解 重組 系統化 讓大家都看得懂 -> 為系上的知識傳承 做出貢獻
3. 匱乏資源中自學的能力 -> 讓我能成為 深入研究理論、推進學術發展的助力
---
未來規劃
短期: 大學課程：作業系統、網路架構、編譯器設計 -> 扎實理論基礎、廣泛多元地涉獵；持續參加競賽
中期: 加入 AI,高效能運算 相關實驗室、應用所學 完成具有實用價值的專案
長期: 整理學習資源 為清大資工系留下可傳承的貢獻 (而不是當一個四年後準時消失的人)
---
我想在清大變得更強，也讓他人因我而強大。

:::

這內容差不多就是 5 分鐘。

接下來 5 分鐘的提問：

Part 1
「所以你學科能力競賽區賽是佳作...？」
「第五名。」
（我原本還有準備一整套「為何只有第五名」的解釋，真的是一整套，而且邏輯無比自洽且合理至極，最後還歸結到自我提升，我對此相當滿意。我以為他會追問相關問題，但他直接換了一個話題。可惜我還不知道他們提問的節奏，不然我這裡應該可以直接開始講）

再來從成大賽（團體賽）切入，問了像是「你隊友哪裡人啊？」、「歐所以你們能競不會撞到」之類的閒聊。

Part 2
接下來就主要是問我有關學習 Python 的歷程、用 Python 撰寫題解、為何推廣 Python...之類的問題。

實際問題忘記了。

這個方面我在每個回答最後都會想辦法拉回「這樣的差異/劣勢如何造成我的特殊核心能力」這種概念（有事先大致模擬過），這感覺很加分，他們點頭如搗蒜。

總體來說，教授的問題十分平易近人，比我模擬的刁鑽問題善良多了，但我覺得被問刁鑽問題比較有趣刺激ww，應該也比較有鑑別度吧。而他們越後面笑容越燦爛，我真不知道是他們對我很滿意還是快下班了很快樂。

### 第二間教室

總共 10 分鐘，解演算法題目。

*今年的方式跟我看過的特選心得不完全相同，因此我也不保證你會遇到一模一樣的形式，但大致概念應該是類似的。*

兩位教授坐著，桌上有七個信封袋，裡面是 A4 紙大小的題目。
似乎有白板？但我全程都沒用，所以也沒有注意到有沒有筆可以寫，我一心想著要趕快解題（前面的唐狗針和 sheep 都說只解了一題就沒時間了）

剛進去教授叫我隨便抽一個，我抽了 4 號。

> $n$ 層樓、$m$ 個電梯，電梯只能往上，可以從中間進去，只能從終點（最上層）出來，同一樓層中只能從左往右走。從 $1$ 樓到第 $n$ 樓最少需要搭多少次電梯？
> （題目上有示意圖）

「因為要求最少搭電梯次數，所以可以把它看作一個最短路問題。」
「點、邊有多少？」教授 1。這間的教授追問比較急，可能是~~趕著下班~~，所以我稍微調整了一下我的節奏。
「這個部分可以用**線段樹優化建圖**（知道自己在亂砸所以忍不住偷笑）」
另一個教授 2 露出了稍微有點扭曲的疑惑表情。
「每個電梯的結束點，可以對後續比他還要上面的電梯建邊（嘗試在題目紙上比劃），因此點邊數量會是 $O(m \log m)$，因為是線段樹，而在上面跑最短路，所以變成帶兩個 $\log$ 的 $O(m (\log m) ^ 2)$」
「能不能更快？既然你都用線段樹了」教授 1。感覺這提示有點大了ww。
「啊是（再次因為知道自己亂砸而略微忍俊不禁），這可以轉化為 RMQ 問題，用 RMQ 優化 DP 轉移」
「啊對對對」教授 1「行，那下一題。我指定，你解 7 好了」
「啊~（回應教授 1 對我的看好而發出自謙式的感嘆聲音）好的」

> 給長度為 $n$ 的數列 $a$，詢問 $q$ 次：
> 1. 輸入 $p$，回答 $a_i \lt p$ 的數量
> 2. 輸入 $p, v$，回答 $a_i \oplus v \lt p$ 的數量

「7-1 和 7-2 是分開的兩題」教授 1 補充。
「啊！那 7-1 顯然就是對 $a$ sort 一下，然後二分搜就好了（也可以離線後雙指標，這樣是線性，我忘記我有沒有講這個了）」
「而 7-2...那就把它們丟進 0-1 trie」
「0-1 tire？需要這樣嗎？」教授 1，且露出了略為質疑的表情，淺笑。教授 2 再次露出了稍微有點扭曲的疑惑表情。
「（略為思考）那可以直接一樣 sort 一次，然後由高位的 bit 開始看，因為高位相較於低位主導數值大小嘛」教授 1 表情舒緩，教授 2 似乎仍試著維持疑惑表情但好像隨著教授 1 而也表情舒緩。
「然後再根據 $v$ 當前的 bit 是 0 或 1 決定要往右還是往左走（實際上我這部分不只講了這些，當時敘述比較鬆散跳躍一點，稍微提了一點無關緊要的細節）」
「這些是比較 trivial 的細節吧，行，這樣就好了，再下一題」教授 1「你就解 3 吧，這是這裡最難的題目。啊但其實你怎麼解都沒差，你分數已經拿滿了」
「（再次發出一些自謙式的感嘆聲響但我懶得形容了）行----」

> $n \times n$ 的 0-1 矩陣、數字 $k$，每次可以移除最外層的行列，但如果該行有 $\gt k$ 個 $1$ 則不能移除，求是否可能完全移除？

「OK～那我們可以直接 greedy，每次挑 $\le k$ 的行列直接移除就好了」
「喔～正確性呢？」教授 1
「因為每次移除完，原本 $\gt k$ 的行列可能會變得 $\le k$，也就是有一點單調性的概念」
「時間複雜度？」教授 1
「先預處理一下二維前綴和，因此整體 $O(mn)$」
「好！那如果改成：
> 移除時總分增加該行列 $1$ 的數量，但 $\gt k$ 的不計分？

」教授 1
「歐～那就 DP 一下」
「時間複雜度？」教授 1
「$O \dots (n^4)$，總共就是"子矩陣數量"個狀態嘛，然後每次轉移就是 $O(4)$」
「好！那可不可以 $O(n ^ 2)$ 呢？」教授 1
「痾...（覺得自己不會、稍微為難而遲疑，略為苦笑但還是保持著人畜無害的笑容並發出感嘆聲音）」
「沒事沒事，回家再想就好，我們到這邊結束」教授 1，似乎特別開心，能下班了。
「好的ww，所以是 $O(n ^ 2)$ 是嗎？」最後確認一次，並且顯示出自己感興趣，增加好印象 :D
「是的是的」教授 1
「好的謝謝教授！」

十分抱歉我忘記教授 2 都講了甚麼話了，有可能我把他的話歸給教授 1，他話比較少（但表情挺戲劇w）。

### 能做甚麼準備？

1. 記得點對網站，不要跑去不分系（包含「清華學院」關鍵字就是不分系）。[清大資工系特選網站連結](https://dcs.site.nthu.edu.tw/p/404-1174-162486.php)

2. 模擬第一間教室的提問：建議多加善用 LLM，可以先把資料全部丟給他，叫他想出問題：
:::spoiler 範例 prompt

    [貼自傳]
    ---
    從大學教授的角度，從我的自傳中想出一些可以提問的問題，或者一些經典的面試問題(或陷阱題)。再幫我想一下被問到"還有沒有報名清大/交大"的時候，能怎麼回答。越多元越好，發散性地思考，給我多一點 idea。

:::
接下來，你可以從這些問題，延伸出幾個比較不好答的大問題，對我來說就是：
- 為何學科區賽只有第 5 名？
- 為何明知南一中有更好的資源，為何不去反而直升私中？
- 出 18 題滅 11 題，你的題目真的沒問題嗎？
- 為何明知 Python 速度劣勢，仍拖了一年才學 C++？
- 若是清交同時錄取，會選哪一間？

可以先將你的理由或藉口寫一寫，越詳細越多越好，然後丟給 AI（這部分我比較相信 ChatGPT 的情商），讓他教你怎麼用「成熟的敘述方式」包裝你的藉口，最後可以再帶到自己的核心價值，讓所有鋒利的問題都指向對自己有利的說法。
總而言之，這裡的重點就是：**想好自己的核心賣點，每次回答完問題就 recall**，但盡量不要重複，人家可能會膩。

3. 第二間教室的提問，就是看個人實力了，但**表達能力**也很重要，這部分應該算是我的舒適區，嘗試多寫題解、多教別人，會很有幫助。

## 交大面試

***需要注意，交大的書審要分兩個網站填，我其中一個忘記填，截止後才發現💀。***

面試是 1 分鐘自我介紹，不能用簡報，然後 6 分鐘的問答。可以填寫申請書後，帶**書審截止後這段時間**拿到的獎狀。

### 自我介紹

三名教授坐著，要坐在他們對面，全程坐著。

就是把清大講稿壓縮在 1 分鐘內，講重點。

各位教授好，我是沈宗叡，我「暴力又被TLE」。

我對演算法有著極高的熱情與頂尖的實作能力。在 LeetCode 全球排名前 0.13%，Codeforces 達到 1800 分的 Expert 級別；在 CSES 上，更有數十項題目拿下全球最快執行速度第一名。這代表我的實力與熱情，還有對程式效率的極致追求。

我具備強大的自學與知識轉化能力。因為切身體會 Python 競程資源匱乏，因此獨力撰寫完整的 AP325 與 APCS Python 版題解，並開發開源工具優化出題時生成測資的效率，從一名學習者成長為教育貢獻者。

我選擇交大資工，是因為嚮往這裡優秀的 ICPC 競賽氛圍與扎實的實作鍛鍊。未來，除了為校爭光，更會利用教學經驗，整理學習資源，為系上知識傳承做出貢獻。

我想在交大變得更強，也讓他人因我而強大。

自我介紹完，教授少說空白了 10 幾秒沒說話。壓力好大...

### 問答

事前看其他人的心得文，得出的結論是：書審有甚麼就問你甚麼。

只有最左邊的教授講話，其他兩位都沒。

「看起來你都是競程相關的吧？打最好的一場比賽？」
「最近幾場的線上賽成績比較能反映我目前的真實水準，因為最近幾個月比較沒有實體比賽。要說實體的話可能就是 8 月的成大高中生邀請賽拿到全國第七吧，我幾乎 carry 這整場比賽的實作。」

「好，那你最喜歡的演算法或資料結構？」
「線段樹！**分治**本身就是極為強大的一種思維，不論是在演算法領域，抑或是問題解決本身，把大問題切成小問題，一一擊破再合併起來，就是一種極其自然的思維。而線段樹作為分治的記憶化，故十分強大。」（這是我原本預先設定的回答，但實際上講得有點爛ww，但意思大差不差）「我還有撰寫一份線段樹的**全面剖析**筆記，因為線段樹各種技巧的教學文章分散各處，因此我將這些技巧學起來以後，決定自己寫一份統整的講義。」

「那線段樹能解決甚麼問題？」
「像是我前陣子學到了**區間第 k 小**問題」

「怎麼用線段樹做？」
「用可持久化線段樹。**區間**的部分可以用兩個前綴相減成區間，而**第 k 小**的部分則是對值域二分搜。所以先由左到右把新的數字加入到對值域開的可持久化線段樹，要查詢的時候就是先拿到對應前綴的兩顆線段樹，然後在上面 Top-down 地二分搜。」

「有沒有更簡單的做法？」
（面試結束後我想這裡的標準答案應該是「整體二分」，但我還沒學，所以一時間沒有想到，真不該講「區間第 k 小」這個還沒學全的考點...）
「Merge Sort Tree，簡單來講就是每個節點維護對應區間 Sorted 的狀態。但他的複雜度就比較大，會多帶幾個 log，如果是第 k 小的話會帶 3 個 log...」

（這裡他插我最後一句話）「不會比較大啊（語氣似乎不太愉快）...你知道 Fractional cascading 嗎？」
「（還沒學，只知道大概是甚麼概念，所以只能模糊地講）就是類似跳表的概念，每次機率性地往下跳。雖然理論上比較好，但他的常數比較大，實務上比較不用，我覺得在理論上比較有意義。主要是因為現代 CPU 架構，而使 Fractional cascading 容易 cache miss。」
我這個論點是參考：[Fractional cascading is in fact slow?](https://codeforces.com/blog/entry/21892)，這篇也是我把 Fractional cascading 暫時放置沒有學的原因。
「但你可以把（沒聽清楚）存進（沒聽清楚），就沒有這個問題了啊。」

「這是資料結構嘛，那喜歡的演算法呢？」
「（我原本這部分準備要講 HLD，但沒想起來，被嗆得有點慌。事後想想這也算資料結構？）Dijkstra 之類的一系列最短路演算法。」

「他處理甚麼問題？」
「單源非負權最短路」

「那他可以用來解最小生成樹嗎？」
「可以。先從源點跑最短路...然後...（燒雞）...我記得前陣子有做過，但現在想不太起來...」以上是一系列尷尬的空白，殺了我吧。
後來出去聽唐狗針還摩卡一講 Prim 就想通了，從來都用 Kruskal 的我被大嗆，我對不起資芽講生成樹的布丁qwq。
「把邊權轉換一下就能直接跑 Dijkstra 了」

時間到了。
「（又問了最後一個問題，但我忘記了。）那時間到了。」
「好的，謝謝教授。」

### 檢討

這次面試其實暴露出我的一個大問題：因為比賽導向，而傾向於用一個足夠強的演算法/資料結構解決一大題型，只學最佳實作以快速變強，以「會的科技能覆蓋所有考點」為主要考量。這種學習策略對於比賽爬分而言十分有效率，卻是學術理論研究的硬傷，看來又有一堆大坑要填了ww

其次，有時容易被帶走節奏，尤其是對方較為激進的時候，會失去還手的能力，直接進入防守、失去狀態，這是老問題了...

### 能做甚麼準備？

1. 書審記得兩個網站都要填寫。
2. 面試的部分，準備好自己熟悉的領域，可以跟 ChatGPT 攻防一下。像是「最喜歡的資料結構/演算法」這兩題我認為走競程的必準備（每年都會問的樣子），最好拿自己最擅長的下手，並且學到完全精熟、理論完全貫通（我覺得要完全守住教授的回答可能不太簡單，面試時間又很短）。
3. 除了最專精的領域以外也多元化發展一點，至少做出一點小成果，應該能避免被單一個教授輾壓qwq

## 最後，關於特選

***事前聲明：我不希望這段被任何、任意地斷章取義，要看就給我一字一句仔細看完。***

容我先敘述我個人的學習狀況。升高中的時候其實主要是因為：

1. 對自己的成績有自信，而目標繁星
2. 一中科學班沒上
3. 通勤方便
4. 接學校的 FRC 團隊

而最終選擇直升而非進入南一中，儘管當時這些因素是合理且成立的，但如今每個理由現在都變得有點可笑：

1. 偏科嚴重，我基本上能穩定拿滿的科目只有物理和數學，其餘對我來說都是需要花時間讀的背科，尤其是英文國文還有社會三科（尤其歷史我真的超爛）。第一學期還能撐在 2% 前段，但社會科難度上去以後我就死了，而且本校的數理科段考幾乎沒有任何一次有鑑別度，理由是為了照顧後段班，於是本校引以為傲的科學班就淪落至以文科定勝負。再者，我實在本能地討厭當老師分數的狗（~~儘管以 MKM 和 Reze 的能力來形容都十分形象(X)~~），真的受不了，與其最低限度地抄解答敷衍了事，我寧願把這些時間拿去多解幾題程式、多學幾個科技，我真心十分敬佩作業全交的同學，尤其是英文科。
2. 補習與數資班學生同班，觀察後認為，以我的數學程度，不失誤的情況下應該是數資前段？（自己講w）（但碰太多程式，現在退步很多了qq）
3. 巔峰時期每個禮拜 4 天到台南補習。我到底在幹嘛。
4. 入坑競程了，成癮嚴重w

總之以**馬後炮的角度**、且純討論升學方面，我選擇直升可以說是完全錯誤的決定。

平時的讀書程度？高一還算有認真，大概段考前 3~7 天會開始準備，認真讀課本講義、整理筆記之類的，校排通常在 4~5 名內。後來太專心在寫程式，大概段考的那幾天會稍微臨時抱佛腳，畢竟我本來就是「不需要讀的科目不用讀、需要讀的科目讀也讀不太起來」的狀態，大致上都是靠補習的每週三小時在撐學業，而且回家幾乎都沒練習（除非我嚴重意識到自己某個單元完全不懂他在衝三，則會痛苦地寫幾題）（挺浪費錢的...我很糟糕），結論是在 8~10 名，這段時間也是我對段考最崩潰的時期，文理難度嚴重不均衡的部分；高三後被夾擠在比賽、特選、模考之間，段考則是努力應付，沒力氣 argue 難度。

模考的部分，我大體上維持在國英數自的頂標邊緣，國英數沒有準備，自然的話就是模考後認真檢討錯題，並且列出了一長串要重新複習的 TODO，似乎曾經在某個週末把講義帶回家讀了幾章且做了筆記，僅此而已。原本預計要在倒數 40 天左右的時候開始高強度刷考古題，但目前看來沒有必要了ww

總之我自認為在幾乎沒讀書的情況下，還能將成績維持在前段，這有點扯。

顯然特選會吃掉**極大部分**的時間，而且對我這種不喜歡死讀書的人而言，特選可以說是提供了一個很空泛卻合理的藉口，讓我能夠說服自己不碰學測，事後看，特選也是吃掉了比我預期還要多得多的時間，而且特選不好說是「創造了一個新的選擇」，只能說是重新平衡機會成本，因為時間永遠是有限的，想要兼顧、平衡真的很難，而且特上了以後反而會倦怠：值得放棄錄取的學校、冒著分科的風險拚更好的學校嗎？

以我為例，若是想上台大資工，必然得放棄已經特上的學校，雖然個申的備審能複製貼上應該不至於花太多時間，且若是真的用力衝刺的話，以我模考的成績能穩過一階，但二階呢？前幾屆就有滿級分的學長就因為校名而被台大醫直接無情刷掉（雖然不能直接類比其他校系，但仍不免疑慮），只能說在面試這種主觀且**某種程度**黑箱的情況下，有甚麼結果都不意外，而且又要額外投入好幾個月的時間準備、花費更多的報名費，要是到頭來又回到原點、退步，甚至被頂大們集體蛋雕，又還剩多少心態準備分科？最重要的一點，學校基本上是 all in 繁星，選修不是進度趕一趕就是直接跳過進複習，噫吁嚱！危乎高哉！分科之難，難於上青天！（疊甲：畢竟只是小小的社區高中，我不認為這樣的策略真的對學生好，但單就**考上好大學**而言，這無疑是一種 practical 的策略，且行之有年、氛圍明確，可以說是這種情況下合理的一種選擇，又或者只能說是大環境下的無奈吧，反看特選才是真怪咖ww）

也因為學校的特選生真的很少，以頂大為目標的特選生更通常只流於目標，且競程這個領域在我們學校可以說 0 發跡，單論校內沒有學生、沒有老師比我強（這不是自吹自擂，而是悲傷的既定事實），因此我真的只能完完全全靠自己，不論是理論學習，還是比賽準備（有一位資訊老師會定期分享比賽資訊，這點對我幫助不小），都只能從網路上、或者寒暑營隊獲取，然後學校又有寒暑輔導...就是因為在這種 Hardcore 模式下（當然也有本性驅使），才造就了我樂於分享、教學的特質，也算是變相創造了賣點吧。

書審、面試的準備上，也因為學校與家裡都完全沒有任何人對這個領域熟悉、能提供建議，因此只能靠特選群 follow 資訊、網路上的各種心得文制定策略、ChatGPT 與 Gemini 幫我提出建議、模擬面試（但他們的語音功能智商還不太高，沒啥用），真的幫大忙了Orz。這也是為甚麼我撰寫了這篇文章。

其實聽第一志願的朋友講，有學校老師能夠幫忙看簡報、給建議、練面試，真的令我深刻體會到資源落差之大與其造成的無奈，一方面純然羨慕，一方面些些後悔，一方面也淡淡地欣慰。

總而言之，以上是我的流水帳，有點懶得統整出一套邏輯了，讀者自行體會吧。

最後，雖然上面幾乎盡是說學校的不好，但不可否認的是我在這裡遇到了很多很好的同學、老師，且我對本班前段的同學、本校師資皆有十足的信心，必然是絕對頂尖的，我相信不輸明星高中，而也是這三年（其實還不到兩年半因為我有 10 個月的暑假哇哈哈哈哈阿）、又或者說六年，造就了如今的我，或許有理性上更好的道路，但我已站在此處，這就是人生吧。

最後的最後，感謝所有讓我得以佇立於如今的貴人。

## 後記

### 學測後 2026/1/20

學測前一個禮拜（2026/1/12-14），我把數學老師發的講義在 3 天內刷完，算是把數學稍微撿回來，然後就擺爛沒讀其他的了。

學測第一天第一節，數 A 炸了，是認真的炸，可能 60~70 甚至以下。我考後評估，以這份的難度，高二下左右巔峰時期的我應該能夠拿 90 左右沒有問題，實在是太久沒碰數學了。
自然難度應該算中規中矩，我當天午休複習了以前的生物地科筆記，就醬。
英文、國文、國寫體感上都考得挺爛的，尤其國文令人懷疑自己是否和出題老師使用同一母語，看到 threads 上的國文老師說自己寫到了 90 分左右，認真覺得國文是一門非確定性的玄學科目，國寫則是寫得挺慢而量少，但自由地寫了自己喜歡的題材還算滿足。
數 B 沒意外的話 98 分（被圓錐嗆了），社會很隨便地隨便亂考。

交大在 2026/1/18 晚上 7 點左右正式報到 10 個名額，備取到 2。

2026/1/20，一踏進教室，公布繁星 % 數：
<img src="https://hackmd.io/_uploads/HyHCgMpHZl.png" alt="Image" width="80%"/>
原本預期因為從來不交英文作業與本來就很爛的國文而爆到十幾名的 % 數，在數學領頭的一眾自然科組成的菁英隊衝鋒之下，殺出了一條通往 2% 的血路，~~咦？原來我高估同學了嗎？（無貶意，請勿打我）~~

原先早已殞落而黯淡的繁星重新耀滿夜空，學測成績頓時成了決定性的關鍵，因為在開始準備特選後，我可以說再也沒有考慮過用繁星升學，如此誤判使裸考學測變得無比令人惋惜，尤其在數 A 如此「具鑑別度」的情況下，若是我將助跑距離拉長，則很有機會跳出超倫的拋物線，使自己的選擇更有空間。

分析我目前的狀況：清大 2026/2/26 放棄截止，交大 2026/3/3 放棄截止、遞補截止，交大歷年的繁星門檻約在：國英前標、數自頂標、總排 2%、數排 6%。
今年重榜似乎很少，因而交大的名額流動已暫時靜止，若是要再空出兩個名額，則基本上必然是衝刺個申台大而放棄，但在今年奇幻的學測難度之下，恐怕機率不高。
而我目前的瓶頸則在未知的學測成績，若是學測成績門檻有過，那依照總排、數排...的比序下去我應該說得上算是有競爭力，然而還有很多額外的因素要考慮：前面有沒有人要填交大而擋住？後面有沒有人要填交大而被我這個已經特上大學的人擋住？若是最後繁星又成了隕石，該個申？分科？事情越來越麻煩了。

總而言之，情況預想不周到、犯懶而沒有認真準備學測，這兩點是我在面臨繁星這張隱藏機會牌時最大的失誤，是否最終成為敗筆則得靜待放榜日了。

寫這一段的用意主要還是雞湯：在機會成本*基本自由*的情況下，不要放棄任何機會，不管現在來看他是否會對未來造成實際影響，盡己所能地準備，才不會錯失這種「潛在的機會」。

### 學測放榜 2026/2/25

*WIP*