【RNM】省选复习zip（寄）

写在前头

新的错误寄合，最后的错误寄锦，复习用。

错误

逗号表达式误写分号；标号写错——

     n
    
    
     ↔
    
    
     m
    
    
     ,
    
    
     i
    
    
     ↔
    
    
     j
    
    
     ,
    
    
     s
    
    
     ↔
    
    
     o
    
    
     ,
    
    
     0
    
    
     ↔
    
    
     1
    
    
     ,
    
    
     S
    
    
     ↔
    
    
     T
    
   
   
    n\leftrightarrow m,i\leftrightarrow j,s\leftrightarrow o,0\leftrightarrow1,S\leftrightarrow T
   
  
 n↔m,i↔j,s↔o,0↔1,S↔T；数组开小；懒得卡常；md还有什么错误，分明是我太菜了

挺科学的理论

一直以来我非常反感一些方法。

比如题海战术：所谓专家们从不考虑背后原理，通过数据就想“证明”战术的正确性，好发文章恰饭。其实就是在一个非电脑环境中强制训练人工智能，效果不如计算机，还并不是真正的智慧。

比如主观能动性。精神胜利法+幸存者偏差+滑坡谬误罢了，恶心人。

有这么一个挺科学的理论。我们都说电脑模仿人脑，但其实人脑模仿电脑：

• 你要想一道题，脑袋内存得够，不然想不太复杂，因为随机访问效率太低。要舍得使用大脑内存，把整个题目在大脑里复现，越感到沉浸和不适，说明内存占用越高，效果越好。
• 摆烂的想法会直接压低内存限制，想不出题。
• 草稿纸可以替代内存，让你大脑减负，挺合理的。但是这就好比虚拟内存，效果不好。最好的方法还是要舍得用脑！

我这段时间暗中的所有努力，都在想办法提升“硬件性能”，提升总内存，但是很难有效果。大概随着年龄增长，人脑性能会下降，垃圾文件会增多（人脑可装不了清理大师），这也是为什么低年级经常吊打高年级，高年级靠训练“人脑人工智能”才能有一点可怜优势。

至于抓细节，我从来是不太上心的。当一种竞争开始过分强调细节时，就出问题了，公平性已经严重丧失了。

不会

• 特殊矩阵相关的线性代数 范德蒙德行列式
• 组合数学各种式子
• 利用数据特征
• 进制的妙用
• 鸽笼原理
• Min25筛
• 单位根
• SAM
• PAM
• DFS