《Chhal》，动作,惊悚作品，印度出品，2002年上映。
1978年开始的改革开放几经挫折与质疑，从雇8人算不算资本家的争论，到乡镇企业的崛起，国企的保护与改革，姓资还是姓社的讨论。改革是利益重新分配的过程，也是问题不断出现、制度不断完善、观念不断改变的过程。 一些人靠手里的关系和资源实现了原始积累，如王石从倒玉米倒外汇起家，柳传志背靠中科院的靠山做销售代理，也有一些人和企业实现了野蛮生长，晋江假药温州抬会海南汽车走私，还有一些人就不那么幸运了，比如牟其中胡金林。风向在反复变化，有时候你也会发现大家做的事类似，却得到了截然不同的结局。 纵然在政府部门中，有人拥抱市场和改革，比如任仲夷项南雷宇，也有人害怕，要把风险都关在笼子里。幸运的是我们最终肯定了发展的好处，肯定了市场经济带来的活力，即使它也会让人看到资本家丑恶的嘴脸，但这种制度下权力不再集中于少数人手里的一纸公文，每个人都有更多的机会去追求财富和事业。 自由，有时候给一点点就够了，就会让你的生活和你看到的世界变的不一样，这就是它的可贵。
2020年读完的第34本剧，用时5小时22分钟。 所有伟大的剧集，最终都会指向一个方向，虚无。所有的人生，都有一个共同的结果，梦碎，人亡。
算法与数据结构是相辅相成的，不要孤立开来学习。学习的重点不在于死记硬背，因为不常用的话很快也会忘记，所以要有一个大纲性的思路。 1. 首先得会复杂度分析：特别是时间复杂度，除了平均复杂度还需要知道最坏情况下算法会退化到何种地步。 2. 算法要做到脑中要有动画、知道应用场景、对比其他算法优缺点、平均复杂度和最坏复杂度、使用需配合何种数据结构。常用基础算法都用这种方式过一遍：查找、排序、递归、搜索、聚类、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划等 3. 数据结构要做到脑中有图、适用何种算法、对比同类数据结构。经典数据结构要掌握：数组、链表、堆、栈、队列、散列表、二叉树、跳表、图、Tire树 4. 适度刷题总结：leetcode 重点是对比性学习，给定场景要能选出合适的算法和数据结构 以本剧为例说明算法和数据结构的配合：广度优先搜索要配合队列；递归、深度优先搜索要配合栈；图算法多配合散列表；NP问题多用贪心和动态规划求近似解。 以数组 vs 链表为例说明优缺点对比： 数组：随机访问O(1)，插入删除O(n)，利于缓存、扩容时搬运麻烦、内存利用率高 链表：插入删除O(1)，随机访问O(n)，不利于缓存、动态扩容、消耗额外空间、易产生内存碎片 以文中的散列表冲突说明退化问题： 采用链表结构解决冲突，当所有输入均映射至同一位置，O(1)退化至O(n)。另外散列表是一种空间换时间的方案，空间占用较大（不考虑实体内容，每条目消耗就有50字节左右），海量数据判断是否存在的场景用布隆过滤即可，缺点则是损失部分精度和时间。 最后说下本剧，图灵图书榜前列，简单易懂，可快速回忆经典算法流程，就是好哥们影视这个电子版排版太差了。4星-1星
导演和整个团队各个部门的用心和专业大大打动了我。电影工业发展当如是。
有人问，日内交易是否可以完全不理会政策面、产业面、资金面？我觉得完全可以。日内交易已经跳出宏观三界外、不在产业五行中，你在依据量子世界的法则生存和进化，牛顿世界的法则对你意义微不足道了。
国家和奠基者有点东拉西扯，虽然对比确实也有意义。不是太喜欢这种创作史的方式。
兜兜转转，原来还是那个人！很平淡，但感觉真实，很荒诞，但也可能来源于现实。婚姻是爱情最好的归宿和结局，或许现实的柴米油盐不浪漫但却朴实，当爱情退却华丽的外衣，剩下的就是生活和细水长流！
人物完全都在意料之中发展故事线，通篇就是一个女生的青春期烦恼的胡思乱想加碎碎念。满怀期待的看，结果很失望，和四步曲完全没法比
刚开始由于废话太多，以为是个纯营销的毒鸡汤。但是读到后面，发现还是有点意思的，干货是有，能学到一些东西。
更新能否变回到之前的三四更？这样一天两更怎么看都不够，求翻牌
影评评论
1978年开始的改革开放几经挫折与质疑，从雇8人算不算资本家的争论，到乡镇企业的崛起，国企的保护与改革，姓资还是姓社的讨论。改革是利益重新分配的过程，也是问题不断出现、制度不断完善、观念不断改变的过程。 一些人靠手里的关系和资源实现了原始积累，如王石从倒玉米倒外汇起家，柳传志背靠中科院的靠山做销售代理，也有一些人和企业实现了野蛮生长，晋江假药温州抬会海南汽车走私，还有一些人就不那么幸运了，比如牟其中胡金林。风向在反复变化，有时候你也会发现大家做的事类似，却得到了截然不同的结局。 纵然在政府部门中，有人拥抱市场和改革，比如任仲夷项南雷宇，也有人害怕，要把风险都关在笼子里。幸运的是我们最终肯定了发展的好处，肯定了市场经济带来的活力，即使它也会让人看到资本家丑恶的嘴脸，但这种制度下权力不再集中于少数人手里的一纸公文，每个人都有更多的机会去追求财富和事业。 自由，有时候给一点点就够了，就会让你的生活和你看到的世界变的不一样，这就是它的可贵。
2020年读完的第34本剧，用时5小时22分钟。 所有伟大的剧集，最终都会指向一个方向，虚无。所有的人生，都有一个共同的结果，梦碎，人亡。
算法与数据结构是相辅相成的，不要孤立开来学习。学习的重点不在于死记硬背，因为不常用的话很快也会忘记，所以要有一个大纲性的思路。 1. 首先得会复杂度分析：特别是时间复杂度，除了平均复杂度还需要知道最坏情况下算法会退化到何种地步。 2. 算法要做到脑中要有动画、知道应用场景、对比其他算法优缺点、平均复杂度和最坏复杂度、使用需配合何种数据结构。常用基础算法都用这种方式过一遍：查找、排序、递归、搜索、聚类、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划等 3. 数据结构要做到脑中有图、适用何种算法、对比同类数据结构。经典数据结构要掌握：数组、链表、堆、栈、队列、散列表、二叉树、跳表、图、Tire树 4. 适度刷题总结：leetcode 重点是对比性学习，给定场景要能选出合适的算法和数据结构 以本剧为例说明算法和数据结构的配合：广度优先搜索要配合队列；递归、深度优先搜索要配合栈；图算法多配合散列表；NP问题多用贪心和动态规划求近似解。 以数组 vs 链表为例说明优缺点对比： 数组：随机访问O(1)，插入删除O(n)，利于缓存、扩容时搬运麻烦、内存利用率高 链表：插入删除O(1)，随机访问O(n)，不利于缓存、动态扩容、消耗额外空间、易产生内存碎片 以文中的散列表冲突说明退化问题： 采用链表结构解决冲突，当所有输入均映射至同一位置，O(1)退化至O(n)。另外散列表是一种空间换时间的方案，空间占用较大（不考虑实体内容，每条目消耗就有50字节左右），海量数据判断是否存在的场景用布隆过滤即可，缺点则是损失部分精度和时间。 最后说下本剧，图灵图书榜前列，简单易懂，可快速回忆经典算法流程，就是好哥们影视这个电子版排版太差了。4星-1星
导演和整个团队各个部门的用心和专业大大打动了我。电影工业发展当如是。
有人问，日内交易是否可以完全不理会政策面、产业面、资金面？我觉得完全可以。日内交易已经跳出宏观三界外、不在产业五行中，你在依据量子世界的法则生存和进化，牛顿世界的法则对你意义微不足道了。
国家和奠基者有点东拉西扯，虽然对比确实也有意义。不是太喜欢这种创作史的方式。
兜兜转转，原来还是那个人！很平淡，但感觉真实，很荒诞，但也可能来源于现实。婚姻是爱情最好的归宿和结局，或许现实的柴米油盐不浪漫但却朴实，当爱情退却华丽的外衣，剩下的就是生活和细水长流！
人物完全都在意料之中发展故事线，通篇就是一个女生的青春期烦恼的胡思乱想加碎碎念。满怀期待的看，结果很失望，和四步曲完全没法比
刚开始由于废话太多，以为是个纯营销的毒鸡汤。但是读到后面，发现还是有点意思的，干货是有，能学到一些东西。
更新能否变回到之前的三四更？这样一天两更怎么看都不够，求翻牌