11.11

周末爽摆两天，今天继续学习 CSAPP，但上午是两节数学课，下午也有体育，所以时间并不多。主要学习了控制流的对应汇编，包括条件跳转，条件移动和 jump table 三种实现方式 （而 jump table 直译而来的 “跳表”，是另一种神奇的数据结构），并且清楚了一些对汇编中的 Label 的错误；理解。

最近对学习做了一些反思，感到不能把学习当做动态规划，而应该是深度优先搜索，看到不懂的概念，主动了解前置知识，因此为知识拓扑排序是一种不必要的建模。围绕这一点有如下的考虑：

• 不能忽视 oi 中不用记忆化搜索而用动态规划有几种可能，一是栈深度可能过大，二是动态规划常常能够被优化，比如斜率优化动态规划（天才的优化！）。而基于对知识的假设，可以认为实际上没有那么多理论知识的层次，所以可以认为不会爆栈深度（数学除外），其次，不可否认动态规划的优化类别到学习仍然存在，“厚积薄发” 就是形容这种状况，但 “高屋建瓴” 同样重要，所以这方面的争议，在没有量化工具之前，可以认为是瞎扯淡。

• ChatGPT 能够很好地辅助自顶向下的学习，可以向它阐述自己的知识状况，然后让它给出理解知识的路径。这得益于大模型对知识体系的掌握，而在自底向上的学习中，这种增益不能这么好地体现。周末尝试定制了一个私人GPT，通过 markdown 文件跟踪我的学习进度，具体效果还需使用一段时间。