冬训营在第六周，也就是二月底左右，就结束了。当时说要总结，因为事比较多就一直拖着。昨天（3 月 18 日）连校赛都打完了，也是时候为冬训营做总结了。

还记得吗？冬训营的初衷就是为校赛做培训。我稀里糊涂地报了校赛，稀里糊涂地参加了冬训营，又稀里糊涂地拿了个亚军……一切都是那么巧合。不过我不想就这个所谓的“成绩”吹嘘太久。

既然是「算法冬训营」，算法便是重中之重了。不过我还是想从一个计科学子的角度跳出地看看：本科之后的路无非就是两条——工作和学术。前者对应实际生产中的应用实践，与之相关的是做项目，去公司实习，目的是为了展现自己的能力，再找到为自己背书的靠山；后者则是科学前沿的理论研究，混学术圈，读论文，写论文，需要深厚的学科基础，也有更高的上限，现在极为火热的便是人工智能了。

二者对应到本科生，便是可以投入使用的项目、实习经验和发表论文。说到这里，似乎和算法都没有什么关系？因为算法和其他学生竞赛一样，都处于一个十分尴尬的位置：要说是为了证明什么，倒不如看学历，公司似乎不那么相信那些比赛举办方的背书；要说是为了获得什么，也许确有所得，但比赛所得与生产实践和理论研究都极为脱节，比赛学的，很可能是对工作和学术没用的。

算法竞赛就是如此，不过关于第一点，一般的算法竞赛如此，含金量高者如 ICPC 却大不相同，这是另说。算法更准确地来说，是竞赛算法（面试算法与低级的竞赛算法有重合之处），是面向竞赛的，就像高中的奥林匹克知识竞赛：奖牌有用，本身用处不大。硬要说本身有什么用，便是熟练代码，利于面试，活跃思维。前两个都是极低的要求，第三个则有其他更利于长足发展的方式。

就我目前的想法，我是喜欢思考算法的，就像喜欢一些智力游戏一样；但如果是像电竞选手一样为了奖杯而刻苦训练，我大概又会觉得不划算或是吃不了这种苦。如同游戏一样，算法在我心中处在一种无关紧要、可有可无的位置。最理想的情况是：以项目或是学术作为主线，其中穿插着一些有趣的算法供闲暇之余思考，有些小比赛就去混一混，重要的比赛则不能指望我为校争光。

再就我目前的情况而言，我已经加入了偏向实践的龟骨实验室，也打算参与张敏老师手下一个与少数民族语言有关的 NLP 大创项目，来年再看看能不能参与开源社区。至于算法，我愿意偶尔把玩，却不想投入过多的精力刻苦训练。如果可以和算法大佬交流也挺好的。

就这样吧，算法中闪烁着思维的乐趣，经此而已。