突然意识到恐怖的事情，算法的大分支，几乎都是无底洞，进来讨论一下，我们的度在哪里?
运筹学这个分支不小，图论+算法几何也不小，图形学+模式识别也不小，密码学又不小，人工智能也会搞死人，数值分析更会掉光头发,有统计学+数学建模。。。。
而ACM竞赛几乎都涉及到了。
这是我能列出来的无底洞。
一个问题如果首先花力气找到了分类，找到了结论，模仿了现有的方法，这叫“模仿”
模仿记忆不深刻，还感觉乏味。
如果自己经过无数思考，走了无数弯路，最终得到答案，这叫所谓的“创新”
创新，可能已经早就被别人创过了。
自己创出来的概率太小了，不过会加深记忆，熟练掌握最终还是模仿。
如果不幸创出了一个卓劣的思维习惯，那还需要力气去纠正。
创新有乐趣，有风险，有代价也有收获。
而收获可能是学会了模仿。
我的结论是：如果业余爱好算法会死人，1饿死，2累死，3寂寞死
如果仅仅做一些水题和基础算法，在CSDN上得瑟得瑟，可能还是乐趣无穷的。
广度和深度之间有个度。
创新和模仿之间有个度。
死和活之间有个度。
水题和难题之间有个度。
大家论一下，我们的度在哪里?
[解决办法]
学问多是融会贯通的
见识多了自然就会触类旁通
[解决办法]
[解决办法]
不敢搞算法
只会用数组+链表排列组合几下做做项目
[解决办法]
满足需求的前提下，尽量的快。
[解决办法]
algorithm is like money，it can pay some cost of program.
[解决办法]
分支越来越多，越来越深，这是世界发展的必然趋势吧
就像如今数学的发展一样，随便一个分支，都够你钻研几辈子的
看个人兴趣和需要，自己能走多远走多远吧
[解决办法]
你对算法感兴趣，那就是享受。
如果工作就是要弄这个，哪个赚钱弄哪个
[解决办法]
我只是个算法业余爱好者，我觉得对我而言，只要研究好《算法导论》中所介绍的那些算法就行，其他的，就由专业人员去搞吧。
《算法导论》也许就是一个度吧，呵呵。。。
[解决办法]
我目前把度设在了《算法导论》，希望能对里面的知识熟练掌握灵活运用就可以了。以目前的水平来看，建模方面还需要加强，代码能力估计也就是这样了，同那些长混OJ或TopCoder的已经没法比了。
感觉《算法导论》在字符串处理方面，涉及的不多，而这部分在工作中还经常会用到。另外在网络流运筹学方面，讲的不太深，需要自己补充不少内容。涉及数论的一些算法，扩展下去就没边了。
前两天对照看了一下ACM常用的算法，感觉掌握了还不到一半，约1/3，有时间也会再补充一些，但毕竟不是我发展的主要方向，学习的目的还是在于领会算法的核心思想，应用到实际工作中。
明年如果有时间的话，可以看看Taocp，一旦陷进去，恐怕几年的时间都不够。
[解决办法]
包括我在内的很多人，可能都有这种想法。说起来，其实是一种很浮躁的心态，但没有办法，这不是一个人的心态问题，而是整个社会的浮躁造成的。中国人是最能吃苦耐劳的，但我们也爱幻想能有一条让我们暴富的捷径。之后我们就去环游世界，安享晚年。
[解决办法]
我目前掌握的知识还太少了
我对算法的认知也很浅显
学习来了
[解决办法]
我不敢陷进去太深
[解决办法]
So, we need professor....Some kind of specialist while not generalist.
[解决办法]
We know that with the explosion of knowledge, we have to learn to compromise; Yes, the real power of human is cooperation.
[解决办法]
我也在找自己的度
[解决办法]
把算法当哲学来品……
[解决办法]
还没开始就听到噩耗，杯具了
[解决办法]
度就是自己的兴趣能到达什么程度，能把算法弄得好玩实用最好。
学了个算法，最想能用到实际中。否则，纯算法，看着看着就烦了。
[解决办法]
算法是为解决问题而存在的，每个领域的发展，都是为了更好的解决问题
那些竞赛题，就是给了你一些问题让你解决，然后你才有了学习算法的动力
换句话说，如果你永远都碰不到那些问题，没有理由去解决那些问题，你根本没有必要去学
[解决办法]
1、要在有个子项里面深入下去
2、了解的面宽点
3、见到题目时候要能找到相应的归类
4、要学会查找知识，学习知识