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本科生年轻有活力，适合创业初期担任大量工作，但是其心浮躁，所以此时需要研究生进行补充，研究生就是年龄适中，有活力同时其心相对被打磨稳定了，所以我们会选择这两个，但是一旦公司壮大，需要核心竞争力与创新能力，此时博士生也就尤为重要了，因为博士生一般是有一定的研究基础和思维能力的，符合此时企业的需求。
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看透世间千万人，不解唯有自我心，万家花叶终归处，偏落一叶留此身。
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工作大部分时候是在浪费时间，所以很多人选择读博，因为读博至少学位获得了，或者说虽然博士可能也在浪费时间，但是至少最后有了回报，而工作四年或者更多却可能一直都在原地踏步，完全没有意义，这样看读博就会有吸引力，至少最后是有成就的，当然不是工作就一定没有意义，只是说大部分人都是这样，而要想时间有价值，需要我们工作期间花费大量的精力与时间去做各种各样的事务，同时还无法保证一定会有回报，所以工作是抱着什么也得不到的危险境地去成长，而博士是在有价值的前提下去成长，所以博士可能会更多人去读，当然博士其实也分好坏，也分能力，甚至获得了博士可能也不会有任何成就等等，总之任何事物没有绝对的好坏，主要是看我们自己，看我们自己怎么生活。
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利用未知，出其不意，别人很多时候因为心知肚明，或者认为你们实力太弱，而松懈，但是正是因为利用信息差，利用他们虽事情的未知，反而可以出其不意，轻松挫败对手，看似失败其实最后却是胜利。
《海贼王-强者天下》
这部电影感觉压迫感很可以，然后剧情可以看出有点别出心裁，首先为讨伐史基的讨伐做伏笔，让讨伐显得合理且正义，然后就是很多都不完全表达，为后面增加效果，然后动物的魔化也特别有意思，这些都得需要一定时间去打磨，但是我发现这样的动漫已经我适合我这种人了，如果我高中那会，可能非常喜欢，但是现在有点不感冒了。 每个人都有特色，都有用武之地，或许可能能力有强有弱，我们无须抱怨自己的能力，因为每个能力只要用的好都是非常厉害的，尊重多样性，我们做的不是抱怨我们的能力，向往别人的强大，而是应该学着去利用我们自己的特色与特长，发挥出我们自己最大的潜力。 天空我们无法飞翔，所以具有压制力，但是我们不一定就没有办法去做，一方面可以限制天空移动范围，另一方面就是创造我们在天空移动的工具，或者将其无法在天空作战，当然还有就是天空不是自由的地方如同海洋，它也是有危险的，我们也可以利用天空本身的危险去摧毁它，总之就是我们遇到困难不要慌，办法总比困难多，去想去做才是关键，逃避反而解决不了问题。
《金陵御猫》
这部电影就是适合孩子看，感觉不太会受青年人喜爱，剧情感觉不是特别惊艳，算是常规剧情了。 世界存在着强弱，但是最重要的是勇气，发现比恐惧更重要的事物，克服恐惧才能走的更远。 不要因为自己的强大而自大，而随意展示自己，从而将自己最薄弱或者最利于别人的位置面向别人。
《刺猬》
这部电影感觉有点晦涩难懂，需要深入思考一下才行，我感觉我可能不是特别能够理解，总之就是感觉多数人看可能会很无聊。 向远方走，追求真理，离开迷信，不能被乱沙迷住自己的眼睛，内心应该清醒。 父母很多时候将自己的想法倾注与孩子，而没有平等的看待孩子，真正和孩子内心交流。 那些以为自己正常的人，他们却做着不正常的事情，而那些疯了的人，内心却非常的清醒，没有被世间的别人所影响。 很多时候人的定义是靠别人语言来定义的，但是这是和别人利益挂钩的，我们能否勇敢对抗，不屈服于别人，坚守真理。
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越是不稳定的社会，其机会就会越多，机遇出现的概率也会越大，而越是稳定，其很多机会内部则会解决了，给我们的就会非常之少，同时不稳定的社会对人的要求更多样，而稳定的社会则会更注重个别方面，所以渠道狭窄、竞争激烈。
除自身以外数组的乘积
除自身以外数组的乘积 这个题目关键在于计算两个方向的乘积，最简单方法就是创建两个数组存放L与R方向成积，但是会额外增加计算量，因为有些是不需要计算乘积（根据输出迭代判断），此时我们应该想的就是在输出时我们又进行了迭代，那么我们可以利用这个迭代，进行输出的同时另外去构建R方向的乘积，这样就可以通过条件判断减少运行时间，虽然没有减少时间复杂度。我就想到这个，但是没有想到将空间复杂度变为1，看了官方题解，我发现我竟然忘了可以将L方向乘积用输出数组替代，这真的是我的问题了，观察不仔细了。这里我没有优化空间，用的还是我的算法，具体可以看官方题解。
1234567891011121314151617181920212223242526272829class Solution { public int[] productExceptSelf(int[] nums) { int m = nums.length; int [] num = new int[m]; // int [] n = new int[m]; ...
二维区域和检索-矩阵不可变
二维区域和检索-矩阵不可变 该题目和一维不同的在于多了一列，那么我们应该最开始的想法就是压缩成一维不就行了，即对每行进行行求和，然后计算是则遍历行计算即可，但是我们会发现就是在计算中还是有遍历，因为不是特别好，所以该改进就是不压缩，而是合理利用行列特性，找行列关系如同一维找行关系一样，此时每一点就为以此为右下角的矩阵求和的值。第一个不展示，这里只展示第二种算法。
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334class NumMatrix { public int[][] mat; public NumMatrix(int[][] matrix) { int m = matrix.length; int n = matrix[0].length; mat = new int[m][n]; for(int i = 0;i < m ;i++){ for(int j = 0 ...