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关于理论计算机科学研究的实际问题

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如何在理论计算机科学中提出一个不平凡的想法？
我是理论计算机科学专业的博士生。我已经阅读了许多研究人员的研究论文，并且看到了他们用于设计算法的许多工具和数学工具。例如，参见该研究论文[Primality in P]。我不会说这份研究论文是基于一个或两个思想，而是基于许多需要认真数学的思想。几年来，我一直在努力提出这些想法。我已经在一个问题上工作了很多个月，但是我想到的并不是什么不平凡的事情。到目前为止，我脑海中浮现的所有想法都是微不足道的，对理论计算机科学研究人员几乎没有用处。我想知道如何提出一种可以使我产生重要成果的机制。 问题：如何在理论计算机科学中提出非平凡的想法？我知道“非平凡的想法”一词有不同的含义。对我来说，这对理论计算机科学界来说是可发布和有趣的。我看过一些研究论文，其中定义了几个（数学）项，然后使用定义的项设计算法。我想知道如何提出这样的事情。 我从研究朋友和前辈那里得到的建议是，仔细阅读研究论文，非常仔细地阅读数学（定理和证明），尝试自己做证明，并尝试扩展它们。
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如何谈论理论
我意识到这可能是一个有争议的问题，但这似乎是个合适的地方。如果没有，请重定向我。 背景是我是一名“从业者”（博士生，我不学习CS理论），但是我在本科算法和数学方面拥有合理的基础。尽管如此，与理论家的讨论通常是非常表面的，好像他们害怕与我一起使用数学术语以防我害怕。实际上，我对理论非常满意并且对理论很感兴趣，但是我只是不习惯讨论它，因此我可能并不总是使用会标榜我为“理论家”的术语。我发现直接方法（“请告诉我细节”）并不总是奏效的，特别是如果所讨论的理论家假定居高临下的语调为专业知识设定了很高的标准（这种情况经常发生）。 作为理论家，如果您以这种方式过滤人员，您是否对从业人员如何避免被过滤器“标记”提出建议？
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TCS博士学位是实现工业研究职业的最佳途径吗？
我梦dream以求的想法是工业研究的一种职业，在那里人们可以解决既具有挑战性又具有实际用途的问题。为此，在TCS中攻读博士学位（我对分布式/并行算法，在线算法等主题感兴趣）是个坏主意吗？我认为，大多数（如果不是全部）TCS博士学位申请者都将从事学术界的职业-这是一个有效的戒律吗？ 我注意到经常使用该网站的杰出学者-我特别希望从任何这样的人那里获得指导，因为我不想以错误的目标为目标申请博士学位。为了简要介绍我的个人资料，大约两年前，我毕业于CS的MTech（来自我国的一个知名机构），从那时起就一直在MNC从事内核级设备驱动程序的工作。 这个问题可能不是这个站点最理想的问题，但是我找不到更好的地方提出这个问题。要求主持人不要完全关闭此位置，因为我在这里确实需要一些建议。
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CS理论与应用数学的研究生（PhD）
鉴于大多数美国大学只接受一个领域的申请，因此，我想弄清楚在CS理论课程和应用数学课程之间进行比较的优点/缺点是什么，因为一个人的兴趣集中在两个系中。 更具体地说，我感兴趣的领域是按降序排列的：1.组合（代数和极值），2.优化（凸和组合），3.概率论，随机算法和信息论。 我不知道我想与谁或与谁一起工作，这使申请研究生课程变得非常头疼。到目前为止，我的理解是，鉴于CS理论小组通常很小且专注，因此应用数学程序更加灵活。另一方面，我觉得如果碰巧走这条路，CS学位在行业中会更好。 因此，对于一个不完全知道自己想做什么但对上述主题普遍感兴趣的人，我再说一次，哪个更好？CS理论或应用数学
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什么时候出版物减少？
在某些情况下，多余的出版物会损害您的记录吗？ 这避免了明显的情况，即您发布不正确或有争议的结果。同时避免了有限时间的情况：您只有太多时间去思考和写作，因此撰写论文可能会导致您在另一个项目上浪费时间。 一个示例用例可能是：您的目标是在理论计算机科学中的一席之地，但通常在非理论领域发表，这些领域可能在更广泛的CS顶盖下，甚至可能与CS完全无关。一方面，这可以显示出广泛的兴趣和广度。另一方面，这可能表明缺乏重点，机会主义或对该领域缺乏承诺。 您可以通过在简历上简单列出适合特定职位的“精选出版物”来避免问题，还是招聘委员会会一直在Google上搜寻您？如果是这样，您何时应该考虑不以假名（或姓名的其他拼写形式）发布或发布？
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以
订单维护问题（或“维护列表中的订单”）是为了支持以下操作： singleton：创建一个包含一个项目的列表，并返回指向它的指针 insertAfter：给定一个指向项目的指针，在其后插入一个新项目，并返回指向该新项目的指针 delete：给定指向项目的指针，将其从列表中删除 minPointer：给定两个指向同一列表中项目的指针，则返回更靠近列表前面的那个 我知道此问题的三种解决方案可以在摊销时间内执行所有操作。它们都使用乘法。O(1)O(1)O(1) Athanasios K. Tsakalidis：维护广义链表中的顺序 Dietz，P.，D. Sleator，两种用于维护列表顺序的算法 Michael A. Bender，Richard Cole，Erik D. Demaine，Martin Farach-Colton和Jack Zito，“维护列表中顺序的两种简化算法” 是否可以在摊销时间内以列表形式维护订单，而无需使用A C 0以外的任何算术运算？O(1)O(1)O(1)AC0AC0AC^0
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算法设计和复杂性-如何以这种“方式”思考？
我的问题是一个普遍的问题：如何开始就算法设计和复杂性进行思考？我将选修算法设计研究生课程。我早些时候注册了它，但后来又放弃了，因为我跟不上它。我必须参加这门课程。 是否有以这种方式思考的“技巧”？我知道这是很粗略的说法，但有时以崭新的视角有助于以不同的方式思考一个主题。 我在本课程（和类似的理论课程）中遇到的主要问题是：我怎么知道我提出的解决方案是正确的？我发现理论部分是任意的，特别是当“证明”某种算法以某种方式起作用或表现时？ 我们的课程将使用标准文本：CLRS算法简介。 是否有教科书/网站/书籍/等？可能提供一种在该领域变得自信的方法？ 谢谢大家， 杰森·丹恩（Jason Dane）
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需要简要介绍数据简洁算法
（已经在主要网站上提出要求，但是在这里也要求获得更好的报道，抱歉） 由于我了解简洁的数据结构，因此迫切需要对这一领域的最新发展进行良好的概述。 我已经在Google上搜索并阅读了很多文章，这些文章是我在脑海中提出的，我可以在google搜索结果中看到的很多文章。我仍然怀疑我在这里错过了一些重要的事情。 以下是我特别感兴趣的主题： 二进制树的简洁编码，通过有效的操作来获取父树，左/右孩子，子树中的元素数量。 这里的主要问题如下：我所知道的所有方法都假定树节点以呼吸优先顺序枚举（例如在该领域的先驱工作中，Jacobson，G. J（1988）。简洁的静态数据结构），该方法没有似乎适合我的任务。我处理的是深度优先布局中给出的巨大的二叉树，而深度优先节点索引是其他节点属性的关键，因此更改树布局对我来说有一些成本，我希望将其最小化。因此，有兴趣参考其他BF树布局来获得对作品的引用。 外部存储器中的大型可变长度项数组。数组是不可变的：我不需要添加/删除/编辑项目。唯一的要求是O（1）元素访问时间和尽可能低的开销，这比直接的偏移量和大小方法更好。这是一些我收集的有关典型数据的统计信息： 典型的物品数量-数亿个，最高达数十毫巴； 大约30％的项目的长度不超过1 位； 40％-60％的项目长度小于8位； 只有百分之几的项目的长度在32到255位之间（限制为255位） 平均项目长度〜4位+/- 1位。 从理论上讲，商品长度的任何其他分布都是可能的，但所有实际有趣的情况下的统计数据都接近上述值。 链接到各种复杂性的文章，任何晦涩难懂的教程，或多或少有文献记载的C / C ++库，-在类似任务中对您有用的任何东西，或者您的有根据的猜测看起来像的东西-都应受到感激。 更新：我忘记添加问题1：我正在处理的二叉树是不可变的。我没有更改它们的要求，我只需要以各种方式遍历它们（总是从节点移动到子节点或到父节点），因此此类操作的平均成本为O（1）。 同样，典型的树有千千万万个节点，因此不应完全存储在RAM中。
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如何更加“理论化”？
对于这个没有封闭，正确答案的软问题，我们事先表示歉意。这可能是问我问题的最佳论坛。 我是美国排名前15位的学校理论组的三年级研究生。到目前为止，我的表现一直不错。到目前为止，我有第一作者理论论文和第一作者实践论文。我的顾问在帮助我提高技能方面一直很出色，但我感到被困（无助）。 到目前为止，我的顾问一直是帮助我和指导的力量，始终为我指明正确的方向并提出正确的问题（不太抽象，不太具体），这些问题对我找到研究问题的答案很有帮助。当我试图变得更加“独立”时，即提出正确的问题并证明结果，我感到自己惨败并很快感到不知所措。我觉得我还没有理论博士生的成熟，在那里我可以问自己正确的问题并给出答案。换句话说，只要有正确的定义和一定的手握力，我就能做事，但否则就变得很困难。当我写证明时，我的草率也无济于事。 我正在寻找有关如何提高自己的技能和更加“具有理论性”的建议，在这里我可以更快地掌握事物，而无需花太多的力气。尽管一个答案只是继续工作，并希望经验能让我更明智，但我不确定这将如何实现。我唯一的解决方案是实际阅读本领域的最新论文，并尽可能详细地手工写下证明，以帮助我确定证明的技巧并建立直觉。 任何建议都将非常有帮助。如果问题不清楚或需要更多详细信息，请告诉我。
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定期阅读您领域以外的论文是否有益？
您对定期阅读自己领域以外的论文有什么看法，即使那些与其所在领域无关的论文也是如此？我的直觉是，它可以提供完全不同的观点或技术，可以帮助我解决自己的问题。但是与此同时，我对此表示怀疑，因为如果新知识对他的工作没有帮助，那将是浪费时间。 您对此有何想法？还有其他方法可以寻找与自己的工作无关的结果吗？TCS +系列呢？
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切换CS研究领域（从M.Tech转到PhD）有多容易？
我面临一个相当艰难的困境： 2年前，我在CS中完成了M.Tech的研究，完成了VLSI测试领域的论文。当我喜欢我的工作时，我不想回去继续攻读博士学位-我一直非常希望攻读理论课程（近似/在线算法）作为获得博士学位的方法。 但是，由于我没有在TCS（理论计算机科学）方面的研究经验，因此恐怕这会损害我获得美国一所相当好的学校录取的机会-而VLSI的研究经验（以及我的顾问/委员会成员的LOR（在VLSI领域广为人知）将帮助我进入一个好的计划（但是我在该领域的热情已经消失了）。 这就是为什么，我想听听那些已经从最初的研究领域（在UG / MS层面）成功迁移并且能够从事完全不同的博士学位研究的人们的声音-您如何解释转职的原因SOP，这是否影响了他们升读高等学校的机会。此外，对于所有正在浏览该问题的学者来说，您会怎么看？您是否总是喜欢那些只具有符合您兴趣的背景的学生？
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TCS中是否有博士前职位？
是否有刚毕业的学士或硕士学位的学生有研究记录，可以在攻读博士学位之前担任研究人员？ TCS具有博士后文化，供博士研究生在尝试申请教师职位之前进行研究。是否有类似的机制供学士或硕士学位的学生在申请博士学位之前进行研究？特别是，如果他们已经有研究记录（比如几篇已发表的论文）。我听说过这样的职位，但通常是通过您现在或将来的主管来担任。工业界或大学/研究中心是否还有其他比这些人际关系更为正式的选择？ 该职位的目标是在您考虑要攻读博士学位的领域或研究所工作，然后再长期任职。 相关问题： 拥有计算机科学家硕士学位的人有哪些职业选择？ 在不同的博士课程之间做出决定 编辑： 在回答了许多之后，我想强调的是，兴趣与博士后类似，因为它纯粹是（或几乎完全是）研究职位。选修课程以准备博士学位申请的程序并不有趣，因为目标不是为自己准备博士学位申请做好准备，而是要进行研究以确保长期从事研究。
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