当前课程知识点:计算几何 > 00. Introduction > D. Why English > 00-D. Why English
我最后要交代的一点
就是关于我们这里
所使用的学术语言
你会看到我们这里所有的讲稿
包括你接下来要碰到的习题
都是使用的是英文
甚至在老师的讲解过程中
也时不常的会冒出一两句英文
这种方式有些人称之为混搭
甚至很反感
其实邓老师对这种做法
也非常地反感
但是在这里作为一个学术的
一个氛围
我想我们或许也应该
不得已而为之
说到这里关键的一个原因在于
汉语和英语
在科学表述方面的区别
作为一个中国人
我对中国的汉语非常地自豪
我觉得它是世界上
最好的语言之一
但是我们也不要忘了
汉语在科学表达方面
毕竟会出现很多问题
比如不够简洁
比如会有歧义
比如会有含糊的地方
所以在很多时候
我经常地会看到
在学术圈里头的两个人
或者多个人在那儿讨论
貌似是一件事儿
当你叉着腰背着手
在旁边观看了一段以后
你往往就会发现
他们貌似讨论得很热烈
实际上他们这种讨论是徒劳的
因为他们很可能在概念上
说的就根本不是一码事
这种事情据我的经验
在学术界其实是屡见不鲜的
所以我们出于以下的几个考虑
可能或许只能用这种方法了
什么考虑呢
第一就是简洁
我们知道英语在这方面
确实是很简洁的
尤其很多缩写
比如 二分搜索树
二叉查找树
怎么念
你都觉得像是一个绕口令
非常地费劲
可是英文呢
我只要说BBST就够了
如果我要说代数判定树
也非常地费劲
但是我用ADT你就明白了
所以英语可以更加地简洁
第二用英文可以更加地准确
避免刚才我说的那种
大家貌似在那儿讨论得很热烈
好像感觉很有收获
实际上讨论的压根不是一码事的
那种情况
我举几个例子
比如我们在数据结构中
可能就会用到结点
在一个线性序列中
在一个封装完的那个序列中
我们经常都会引用这么几个概念
叫做The first node
或者反过来The last node
但是同时呢
我们也会有些表述
比如说The header node
或者简单叫header
或者对应的叫做trailer
这两个东西
这两类东西在汉语里头
翻译的各种方法
我知道大部分都叫做
头结点
尾结点
但是实际上你要知道
它们说的其实不是一码事
另外比如在我们这个制作中
经常会讨论到两个概念
graph,还有一个叫diagram
在中文呢
都叫做图
你不知道是哪个图
其实在数学上
这是完全两个不同的概念
再举一个例子
在计算几何中
我们还会碰到一对
很相近的概念
一个叫做halfspace
一个叫做semispace
在中文里头呢
你可能不得不只能都翻译成
半空间
但是如果你学过计算几何
你就会知道
halfspace和semispace
实际上也不是一码事
最后我们还会碰到一个
更现实的问题
有很多英文的词
限于它原来的那种表述的
那种思维方式
我们是没有办法
把它直接的译过来的
在中文里头
你很难找到对应的
简明的那种解释的方法
在这个时候
我们会很着急
其实这件事儿
我们的古人就碰到过
大家知道佛经都是从
国外引过来的
最开始没有汉语的版本
我们的最开始的那些高僧们
花费了很多的时间
甚至毕生的精力
甚至多代人的毕生的精力
将它们一部一部的翻译过来了
你应该知道其中有很多词
其实就是碰到我们类似的
这种情况
所谓的在中文里头
很难找到词能够达意的
那种对应物
比如说般若
比如说阿耨多罗三藐三
这些词你可以大致地可以说
比如说智慧
比如说无上正等正觉
这种大致可以说一下
但是你怎么说
都说不到那个原意上去
好
我们的高僧
我们的前辈们是怎么处理的呢
他们当时定下的一个原则就是
凡是这种译不出来的
你不能够做到信达雅
把它译透了的
不妨干脆就不译
所以在这里
我们会也会经常碰到这种例子
比如说我们在课程中
要学会的一个技术叫做
fractional cascading
非常的精妙
很形象很深刻地
把这个技术的诀窍
包括它的整个的计算的过程
都描绘出来了
但很可惜 我们不能够找到一个
与之匹配的对应的
一个中文的一个词
尽管我在我的翻译的那本
译著里头有了一个翻译
但是我自己心里很清楚
那个翻译是相当蹩脚的
最后在科技的这样的一个
交流的平台中
更多地使用英文
还可以使得你在思维方式上
得到拓展
比如我们在这门课程中
从第一章开始
我们就要灌注一个很重要的概念
叫做reduction
据我的教学经验
中国的同学往往会
把reduction的方向搞反
即便我再三再三地强调
如果我要去考试的话
我敢说至少还有一半的人
会一上来就犯这种初级的错误
把方向搞反
为什么会搞反
我自己反思
我觉得跟语言非常有关系
因为中文你要说把一个什么东西
归约到什么东西的时候
其实那个原理感觉
完全是不同的
而在英文里头我们说
A is reducible to B
这件事情是非常顺畅的
就过来了
所以当你在写这句东西的时候
你也会使得
你表述的那个形式
和你思维的那个形式
达到一个统一
再比如在你定义的一些
各种各样的数据结构的时候
我们经常都会说
A tree of 比如说
A number of vectors等等等等
这种表述方法
这种表述方法
如果你要翻译成中文的话
其实就必须要去倒装
在这个倒装的过程中
虽然从中文的角度来讲
你顺过来了
但是从最原始的
思路来讲
你其实已经无形中颠倒过来了
这种来回的颠倒
就会造成你没有必要的
学习上的一些负担
从而使得你的学习的效果
事倍功半
好的
不知不觉中
邓老师已经拉拉杂杂的
说了很多
作为一个开篇语
这已经太多了
我想我把时间省下来
说的再好不如练的好
我们从现在开始
就打开计算几何的大门
让我们一起来领略一下
这位女神的风采
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--00-B. What's Computational Geometry
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-A. Introduction
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-A. Introduction--作业
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-H. Sorted Sets--作业
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-I. VD_sorted--作业
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-M. Plane-Sweep--作业
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-A. Point Set Triangulation--作业
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-B. Delaunay Triangulation--作业
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-C. Properties--作业
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-D. Proximity Graph--作业
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-E. Euclidean Minimum Spanning Tree--作业
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-G. Minimum Weighted Triangulation
-G. Minimum Weighted Triangulation--作业
-H. Construction
--05-H-03. Maximizing The Minimum Angle
--05-H-04. Evolution By Edge Flipping
-H. Construction--作业
-I. RIC With Example
-I. RIC With Example--作业
-J. Randomized Incremental Construction
--05-J-01. Recursive Implementation
--05-J-02. Iterative Implementation
-J. Randomized Incremental Construction--作业
-K. RIC Analysis
--05-K-04. Types Of Edge Change
--05-K-05. Number Of Edge Changes
--05-K-07. Number Of Rebucketings
--05-K-08. Probability For Rebucketing
--05-K-10. Further Consideration
-0. Online/Offline Algorithms
--06-0. Online/Offline Algorithms
-0. Online/Offline Algorithms--作业
-A. Introduction
--06-A-03. Assumptions For Clarity
--06-A-05. Performance Measurements
-A. Introduction--作业
-B. Slab Method
--06-B-02. Ordering Trapezoids
-B. Slab Method--作业
-C. Persistence
--06-C-01. Ephemeral Structure
--06-C-02. Persistent Structure
-C. Persistence--作业
-D. Path Copying
--06-D-03. Storage Optimization
-D. Path Copying--作业
-E. Node Copying
-E. Node Copying--作业
-F. Limited Node Copying
-G. Kirkpatrick Structure
--06-G-01. Optimal And Simpler
--06-G-06. The More The Better
--06-G-07. The Fewer The Better
--06-G-09. Existence Of Independent Subset
--06-G-10. Construction Of Independent Subset
-G. Kirkpatrick Structure--作业
-H. Trapezoidal Map
--06-H-03. Properties & Complexity
--06-H-04. Search Structure: Example
--06-H-05. Search Structure: Nodes
--06-H-06. Search Structure: Performance
-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
--06-I-04. Case 1: Two Endpoints
--06-I-05. Case 2: One Endpoint
--06-I-06. Case 3: No Endpoints
-J. Performance Of Trapezoidal Map
--06-J-03. Number Of Ray Trimmed
--06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)
--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)
--06-J-06. Time For Point Location
--06-J-07. Size Of Search Structure
--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed
-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
--07-B-02. Lowest Common Ancestor
-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
-D. kd-Tree: Algorithm
-D. kd-Tree: Algorithm--作业
-E. kd-Tree: Performance
--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
-F. Range Tree: Structure
--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
-G. Range Tree: Query
-G. Range Tree: Query--作业
-H. Range Tree: Performance
-H. Range Tree: Performance--作业
-I. Range Tree: Optimization
--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
-C. Interval Tree: Construction
-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-F. Grounded Range Query
--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree
--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
-G. 1D-GRQ Using Heap
-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
-H. Priority Search Tree
--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
--08-J-11. Constructing A Segment Tree
--08-J-12. Inserting A Segment (1)
--08-J-13. Inserting A Segment (2)
--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query