准备阶段：

1、 兑换泰铢

通过中行兑换泰铢，需要提前1天电话预约。建议大家周末时预约，因为周中打了电话，银行要求次日9点半就去兑换，且声明“过时不候”，很强硬嘛，只能次日准时赴约 ╮(╯_╰)╭ 如果上班当中不能溜逃就会很不方便了。3月初兑换比率为1元人民币兑换4.53元泰铢。

2、 搜索攻略，累计经验当然看完就会深感。。。何必跟团，我又做功课了，做好功课我不就可以自助了么= =b

3、 Shopping List

泰国当地的Naraya包包很受女生喜爱也很便宜，值得购买。Levi’s和LEE卖得价格是上海一半。Wacoal和黛安芬的内衣也很便宜。另外欧莱雅妮维雅等化妆品也很便宜。

Day 1: 20xx-3-30，21:05 浦东国际机场出发前往曼谷，搭乘上航FM853

白天依然在上班，4点半下班吃饭之后赶往机场，从莘庄走外环到浦东，一路顺畅，反向则很堵。6点半即到达机场。在约定地点找到携程领队，取得日上免税店的9折券，托运行李后就在日上逛到飞机起飞。日上化妆品经过其后和泰国Kingpower免税店等对比后发现还是最便宜的，而且是先下订单，回上海后取货买单，届时也可以部分商品退掉，所以可以多买。

Tips：饮用水不能带上飞机，所以我一般带个空瓶，过境后装满，候机时可以喝，上飞机也不用一直喊空姐加水了。

由于航班延误，10点才起飞。

Day2: 北京时间2点半即曼谷时间凌晨1点到达，当地导游接团，入住Amari Atrium Bangkok（曼谷阿玛丽中庭酒店）

由于听说相同品牌的洗发水沐浴露等卫浴用品泰国购买很便宜，所以完全没有带。曼谷包括其后芭堤雅遍地是7-11便利店。于是到达当晚就去宾馆门口的7-11，买了一堆小瓶装的洗漱用品以及用来涂身体的妮维雅SPF50++的防晒霜，确实很便宜。这样可以顺便弹开大钱，早晨便于付小费。

9点morning call，10点出发。酒店早餐分了两块，大部分住店人员都在一楼用餐，我们团队客放在2楼酒吧间，品种也少，人为隔离让人觉得不爽。

上午参观：大皇宫、玉佛寺。

午餐：金皇宫酒店的自助餐。

下午参观：阿南达沙玛空皇家御会馆。穿着注意事项：要求男性需穿长裤，女性必须穿着过膝裙子，上身不能露出肩膀及肚脐眼，不能穿拖鞋。如果衣服不合格，入口处可以租用衣物。

晚上：夜游湄南河。一边泛舟欣赏河景，一边吃晚饭。

回到酒店大约是8点半，和几个团友相约从酒店步行至MRT地铁Petchaburi站，乘2站至Asok，换乘BTS轻轨，至Chit Lom站下车，前往著名的Central World。由于时间太晚，10点商场关门，只够逛了Naraya，爽爽地买了一堆包包。泰国地铁价格和出租车差不多，但是曼谷堵车太厉害，所以晚间不堵车的时候打的合算，赶时间只能地铁

了。另，必须上车前就商量好要司机by meter计价避免被斩。 Day3：曼谷-芭堤雅

早上两个不值一提的购物点，中午到达龙虎园，吃午餐，尝鳄鱼肉。下午观看了鳄鱼表演。在此期间，导游推销自费项目，由于团友都不太起劲，导游心情不佳。

下午途经三大奇观，走马观花，随后去逛了东芭乐园，看了大象表演，蛮好玩的。傍晚溜达了四合镇水乡，一个由于杜拉拉电影版而出名于国内游客间的景点。该景点作为自费项目，导游要收费，但是！除了乘船要花钱，其实本身是个不收门票的地方。在水乡门口小店买了一堆著名的泰国“大哥”芥末花生米。晚饭团菜永珍泰式料理。其后入住A-One Royal Cruise（皇家巡航酒店），酒店是不错，临海，但是！团队客，安排入住了酒店的New-Wing，一幢躲在main building之后的小楼，无海景，无泳池景，靠近酒吧夜店，嘈杂。早餐还不错。离Big-C超市很近，步行5分钟就到了，穿越红灯小街一条。在Big C买了一条LEE，品尝了价格是上海一半的DQ，超市里买水果、冬阴功汤料等等。

Day4：酒 店门口出海，珊瑚岛和金沙岛，玩了若干自费海上项目，海清沙白，景色很不错的。午饭在金沙岛上随便吃了一顿。下午享受了泰式按摩，然后送回酒店午休，在此 期间，在酒店海水泳池游了会儿泳，晒晒太阳。晚饭在酒店吃了烧烤自助，海鲜蛮多很不错。但是遭遇棒子团，果然如同传说中那样，棒子平时只有素的吃，看到肉 就两眼发直，烤肉摊位前都是棒子在相互帮助的抢肉，也可以作为人

为景点观看= =b 晚上自由活动。又去Big-C扫荡了一遍，再吃一顿水果。

Day5：芭堤雅-曼谷。先出发去暹罗大象广场骑大象，很好玩的！之后若干购物点，中午在皮革中心吃火锅。下午毒蛇中心看了一个小表演，然后又是洗脑购物。傍晚于曼谷Kingpower购物，在里面吃了自助晚餐。Kingpower的价格与日上比没有明显优势，团里购物的团友也不多，只有欧莱雅值得一买。晚上送回酒店。

相约几个团友，又“自助”一回，乘了MRT地铁，到达Hua Lamphong站前往唐人街。出站后问路Yaowarat，看指示牌，摸索到了唐人街，非常欢乐的在银都酒店吃了100株一碗的燕窝，以及300株一小锅的鱼翅，深深爽到了！在路边买了鲜榨石榴汁，非常香甜。在林真香买了肉铺，海鲜干，水果干等等，比外面都便宜又好吃，满载而归回酒店。

Day6: 拜了四面佛，其实就在Central World边上，然后前往郊外的古城72府，一个类似于以前欧罗巴乐园什么的人造景观点，在里面吃了午饭，返回曼谷城区。导游把我们放在金东妮人妖表演点，然后让去附近的Robinson等活动，让晚上9点再回此处看表演。不过我们几个团友又结伴去了Central World，因为上次还来不及好好逛。这次又买了levi’s牛仔裤和lacoste T恤衫，价格都比国内便宜很多。2条levi’s可以打八折，3件鳄鱼可以打8折，满载而归。晚上，前往Somboon Seafood（建兴海鲜酒家），这是一家曼谷老字号的海鲜餐厅，价格合理味道可口，招牌菜为为咖喱螃蟹，是每桌客人必点之菜。共

有五家分店，我们去的是离金东妮最近的Ratchada分店，从MRT Huay Khwang站3号口出来即是，生意相当好，还好我在下午提前电话预定了一桌，不然晚上怕是要坐在门口排队喽~ http://www.somboonseafood.com 饭店网站在此，可以查看每家分店的信息。晚上看完人妖演出，即出发前往机场，红眼航班回国。 关于本日购物的退税（Tax Refund）介绍：购物前要先看店家是不是有VAT Tax Refund标记，一般曼谷市区的主要购物点都有，单家店购物满20xx泰铢可以填报退税申请单，同一个人累计购物满5000泰铢，就可以凭全部的退税单，去曼谷机场办理退税。两个条件缺一不可。退税的物品不能托运，必须随身携带以备查。其实我的衣物完全没有被查看?先要去机场登机柜台旁的退税窗口敲章，然后凭此单据在过了安检出关之后，到专门的退税窗口获取现金返还。一共退了600多泰铢，还要扣除100株的手续费，到手也就500多泰铢，手续费的扣除比例实在是不甚了解。此外应该还能通过信用卡等办理退税，为了更快看见税款收复，我还是选择了现金。退税额是购物额的7%，所以基本上等于购物的时候又额外打了93折，还不错啦，办理过程也很快的。

 

第二篇：算法个人心得

算法学习心得:

算法这个词是在我在大学第一次C语言课上听到的，当时老师讲的是程序=算法+数据结构，算法是一个程序的灵魂。当时我什么也不懂，不知道什么叫数据结构，什么叫算法，它们是干什么的我也不明白。然而经历了大学四年的学习，现在的我对算法有了一个较为清晰的认识，对于它的作用也有了深刻的体会。

所谓算法简单来说就是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，也就是说算法告诉计算机怎么做，以此来解决问题。同一个问题存在多种算法来解决它，但是这些算法存在着优劣之分，好的算法速度快，效率高，占用空间小，差的算法不仅复杂难懂，而且效率低，对机器要求还高，当然，有时候算法之间存在一种互补关系，有些算法效率高，节省时间，但浪费空间，另外一些算法可能速度上慢些，但是空间比较节约，这时候我们就应该根据实际要求，和具体情况来采取相应的算法来解决问题。

这学期算法课上我们主要讲了七部分内容.

第一章主要讲的是算法的基本概念，算法时间复杂度分析，算法的渐近时间复杂度等内容。因为算法之间的比较就是通过时间复杂度和空间复杂度来来比较的，第一章的主要目的就是让我们学会去分析一个算法的复杂度，以后就可以通过对复杂度的分析来评价算法的好坏。

第二章讲的是分治法，任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少，分治法的设计思想就是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。在这一章中我们讲到了寻找第K个元素，矩阵相乘，寻找最近点对等几个使用分治法的经典例子，最后还将讲到了傅里叶变换的问题。以前我们学到的归并排序，二分搜索其实也是基于分治法思想的。能采用分治法来解决的问题通常有如下几个特征：

1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决

2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子

结构性质。

3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；

4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公

共的子子问题。

在用分治法解决实际问题时，我们疑问究竟各个子问题的规模应该怎样才为适当？从大量实践中发现，在用分治法设计算法时，最好使子问题的规模大致相同。换句话说，将一个问题分成大小相等的k个子问题的处理方法是行之有效的，这就是一种平衡的思想。

第三章主要讲动态规划问题。这一章的内容我觉得是算法设计思想中最难，也最有趣的这部分。什么叫动态规划，动态规划的思想是什么？动态规划采用自顶向下的方式分析问题，自底向上的方式递推求值，将待求解的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，并把子问题的解存储起来以便以后用来计算所需要求的解。简言之，动态规划的基本思想就是把全局的问题化为局部的问题，为了全局最优必须局部最优。“多阶段决策问题是根据问题本身的特点，将其求解的过程划分为若干个相互独立又相互联系的阶段，在每一个阶段都需要做出决策，并且在一个阶段的决策确定以后再转移到下一个阶段，在每一阶段选取其最优决策，从而实现整个过程总体决策最优的目的”（引用）。还记得期末考试中的最后一道关于任意给定一个数，从所给的牌中用最少的牌组成这个数，这个问题其实就可以用动态规划来解决。本科期间，在算法课上老师在动态规划这一章不布置的一个作业跟这个题目类似，当时的题目是找钱问题，问题是这样描述的：有n种不同面值的硬币，各硬币面值存于数组T[1:n]，现用这些面值的钱来找钱，编程计算找钱m的最少硬币数及各个面值。

分析如下：假设对于i = 1...N-1， 所需最少的硬币数Count(i) 已知， 那么对于N，所需的硬币数为Min( Count(i) + Count(N-i)) , i=1...N-1;

于是一个直观的方法是用递归计算。

但是，递归过程中，每次计算Count(i)，都会重复计算 Count(1)....Count(i-1); 这样时间复杂度就是O(N^2); 我们可以从1开始记录下每个钱数所需的硬币枚数，避免重复计算，为了能够输出硬币序列，我们还需要记录下每次新加入的硬币。

下面给出用动态规划解决此问题的递推式：

参数说明： 当只用面值为T[1],T[2],…T[n]来找出钱j时，所用的硬币的最小个数记为C(i,j),则C(i,j)的递推方程为：

运用这个递推式，我们可以从下往上记录各个j所需要的应兵书i，最后当j=m时，所对应的i就是我们要求的。

第四章讲的是集合算法，这一章的内容是我第一次接触，以前没有学过。这一章主要讲了平摊分析，union-find，finding the depth，以及2-3树等内容，平摊分析教会我们如何从整体的角度去更精确的分析算法的时间复杂度，union-find sets是一种简单的用途广泛的集合，并查集是若干个不相交集合，能够实现较快的合并和判断元素所在集合的操作，一般采取树形结构来存储并查集，并利用一个rank数组来存储集合的深度下界，在查找操作时进行路径压缩使后续的查找操作加速，finding the depth 确定深度问题。为了既能求得各点在原先树中的正确深度、又能使时间复杂度较小， 需要使用具有路径压缩功能的Find-Depth指令，同时还需要采取一些辅助手段来保证深度计算的正确性。2-3树具有以下几个特点：1、任一内结点（非叶结点）均有2个或3个儿子。2、从根到每片树叶的路径长度相等。3、内结点中只存放便于查找的信息，而叶结点中存放原始数据。

第五章主要讲了随机算法。在随机算法中，我们不要求算法对所有可能的输入均正确计算，只要求出现错误的可能性小到可以忽略的程度。另外我们也不要求对同一输入算法每次执行时给出相同的结果。我们所关心的是算法在执行时，是否能够产生真正随机的结果。有不少问题，目前只有效率很差的确定性求解算法，

但用随机算法去求解，

可以很快地获得相当可信的结果。随机算法通常分为两大类:Las Vegas算法、Monte Carlo算法。Las Vegas算法总是给出正确的结果，但在少数应用中，可能出现求不出解的情况。此时需再次调用算法进行计算，直到获得解为止.Mont Carlo算法通常不能保证计算出的结果总是正确，一般只能断定所给解的正确性不小于p（1/2＜p＜1）。通过反复执行算法（即以增大算法的执行时间为代价），能够使发生错误的概率小到可以忽略的程度。第五章还讲到素数测试，其中介绍了相关定理，重点讲了miller-rabin算法。

第六章介绍了计算模型，这一章主要介绍了有关计算的一些本质问题，Random Access Machines(随机存取机，简称RAM)，存储程序模型RASP（Random Access Stored Program），图灵机（Turning machine）以及各个计算模型之间的关系。

第七章介绍了NP完全问题，主要包括近似算法（Approximation Algorithms），非确定性Turing机 NDTM，确定性Turing机 DTM，以及之间的区别，NP完全经典问题等内容。

经过一学期的算法学习，我对算法的了解进一步加深，曾经学习过的内容得到进一步巩固，同时没有接触的内容也让我有了新的认识。作为一名计算机专业的学生，算法是一门基础学科，它里面包含的思想无处不在，学好算法分析，对于在自己的方向上获得启示，体会更深有着重大作用。所以，我们应该培养对算法的兴趣，将算法的运用融入到生活当中，比如找钱问题就是个很好的例子，通过具体的生活实例来让算法变得更加有魅力，有吸引力,以此来激发对算法的兴趣。