Pete 年份 2004 地区 英国 主演 Tony Hailstone 、 James Taylor 、 Susan Muir 、 Steve Taylor 、 Janet Moore 6.2 短片 剧情简介 《Pete》，短片作品，英国出品，2004年上映。
超好看。惊悚又悬疑。善恶皆有报，很正的三观。报仇也是报恩。很喜欢这种爱憎分明。剧集的想象力很丰富，或者像大家说的，脑洞很大。除了男主是一个普通公交车司机为什么有花不完的钱感到很奇怪有点穿帮的感觉外，别的都很好看。 就坚持吧，坚持自己的善良。
编剧很善于捕捉时代中初露端倪的信息，敏锐地形成自己超前的见识，带领读者打开知识的围墙，扩张思想的视域。 让我想起另一本剧中的内容，前些年很多炒房客少数炒股者轻而易举改变了自己人生的“财富总值”，其实他们是对“未来空间和未来时间的折叠”，他们对未来社会高速发展创造出来的巨大财富提前掌握了“金库的支取密码”，那么伟大的公司股票必须会值钱，一线城市的房子也必然会水涨船高，这就是认知对“未来价值的变现”……本剧也提到的互联网和房地产2018年前可以轻而易举赚大钱是有14亿国人蓬勃发展的“人口红利”和“流量红利”。 真的非常喜欢本剧开篇这段话——你所赚的每一分钱，都是你对这个世界认知的变现；你所亏的每一分钱，都是因为对这个世界认知有缺陷。 高认知就是未来社会的精神高地… 🐎编剧把前卫、新潮的东西，用经典的“易经思维”去解读，有深度，有力度，让人心服口服。所谓“大道至简”，他把《Pete》《Pete》《Pete》的永恒真理，融入互联网时代的“现代时尚生活”中，用通俗的语言为你解读深奥的智慧，令你心明眼亮！感觉通透！爽！ 🐎从房子、股市到“商业5.0时代”；从“九大守恒定律”到“世道规律”、“四大天规”，以及正确看待才华，让人折服。 从“十大商业逻辑”到“阿里巴巴和腾讯的区别”，从“降维打击”到“直播经济”，让你不落后于这个时代，而且成为“有超前思维的潮人”！ 🐎🍃关于思维方式的分析，让人叹为观止，开眼界。🍃赚钱的六个层次，让人感觉是与高人对话之后的通透：你不再是“游戏里”疲于奔命的角色，而成为“玩游戏”的那个人。🍃“人性”那一集数，让你“抄近道”近距离看穿人性，却仍然热爱生命，热爱生活，珍惜当下。 🐎有了高层次的心境之后，面对一切变化都能坦然处之，人生的每种境遇都是红尘炼心的过程。人生中的每一件事都有其意义，心至善至纯，则无一物不善，无一事不净。 🐎得到了不狂喜，失去了不狂悲； 阳光下像个孩子，风雨里像个大人； 知世故而不世故，会讲究也能将就； 把失败当寻常，把成功当恩赐。 🐎读完本剧再次回到现实生活，感觉如此通透，生活如此美好：“生活朗朗，万物可爱，人间值得，未来可期！”
看完一本剧下来，发现编剧部分观点和想法还是不错的，但是个人的一些陈述功底还是不够，没有很明确地表达出来，显得思路有些混乱。有空再整理一下书中不错的观点吧
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，就是贝格达影院这个电子版排版太差了。4星-1星