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向帮助你的同学说点啥吧!感谢那些助人为乐的人

自己的一点看法,请老师指点

关于左乘右乘,行视角和列视角,貌似可以这么看:

1 行视角其实对应的是左乘变换矩阵(变换矩阵按行划分)
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2 列视角其实对应的是右乘变换矩阵(变换矩阵按列划分)
图片描述

老师这么理解,有问题吗?

呃呃,我貌似想错了,:)
继续加油

有些想明白了~~:
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1回答

其实在我看来,怎么“理解”并不重要。因为“理解”是主观的,很难定义出什么样的理解是正确的,什么样的理解是错误的,关键在于,你的“理解”能不能帮助你“推导”,“总结”,“记忆”出正确的结论。


以你的这个问题为例,不管你怎么理解,在面对矩阵的计算,或者矩阵和向量的计算的时候,你可以得到正确的计算步骤,进而得到正确的计算结果,那么这个理解对你而言就是 work 的,至少现在是 work 的。在你逐渐学习的过程中,可能会自己发现自己的某些理解不够准确,或者不够深入,可以慢慢纠正,加深自己的理解。


==========


提个不相关的事情,或许在这里作为例子不合适,但可以参考。


比如我有一个观点,就是有一类算法问题叫 dp on tree(树上 DP),我个人认为这个标签本身意义不大。这是因为 DP 的本质就是在一个 DAG(有向无环图)的解空间中做记忆化搜索。而 tree 天然就是一个 DAG,所以他没有什么特殊的。我比较喜欢这样在一个“更大”的范围去看问题。


但是有的同学不同意。有的同学认为,tree 就是一个特殊的数据结构,无论是对这个结构本身的具体处理上,还是代码结构上,或者其他什么地方,都有特殊的地方。所以把这类问题单独拿出来讨论是有意义的。能帮助大家更好地掌握这类问题。


到底怎么理解 dp on tree?哪种理解对?我觉得都对。关键在于,不管你怎么理解,他能帮助你在真正遇到一个相关问题的时候,帮助你找到解决问题的方法。


继续加油!:)

1 回复 有任何疑惑可以回复我~
  • 提问者 code_bean #1
    感谢老师的指点和分享~~~~
    看到老师这样的回复有点小感动。
    继续加油!:)
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2022-05-27 10:13:12
  • 提问者 code_bean #2
    非常感谢!
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2022-05-27 14:29:20
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