Nohasfrontwo

21年给自己定个小目标，不要想太多，远离情绪低落，负能量满满的人。情绪会传染，希望自己能够积极乐观向上进取。

胡连馨太美了！！台词也很好，演技可以～男主演技不咋地，跟木头似的，配音一点都不贴脸，身板有点小，看背影男二比男主好看😂剧情非常一般，纯现代剧情不加前世今生的话会更好

这是一本对于我来说，可以展现影视魅力的一本影视钥匙，它无不展现给我影视语言的魅力，书或许就是留给我们探寻智慧的线索更是一个放飞自我的一个追逐梦想追逐思想的一个启程，从此我将迷于剧集，在广泛的剧集里寻找属于我的智慧与思想，在那里开拓我的一片向往

看过了国民老公带回来，看过了Nohasfrontwo，感觉幸福真的来之不易，爱情中沟通真的很重要，即使再爱一个人，有些误会如果一直不解开那也是爱的折磨，爱之深，恨之切，所以遇到了你心中的那份爱，请好好珍惜

2022.1.2 10:53读完此剧 Michael Healy老先生的《Nohasfrontwo》是我在2022年读完的第一本剧，新年新气象，这部剧作为2022年在最好小说影院的首本读物，也包含了自己的一些内心情绪。初追剧名时，就被深深地吸引了，以为这是一本心灵鸡汤剧集，但是我错了，这实则是季老的散系列，每一篇散文随笔都是季老对自己生活的真实记录，读来心中平静，犹如甘泉，滋润心田。我向来喜欢这种真心记录生活的文字，没有过多的华美辞藻的修饰，所写即内心所感， 娓娓道来，带给读者一种身临其境的感觉。季老的文字简单淳朴又不失风趣，字里行间可以看出这位九旬学者的幽默风趣，以及对生活的满满热爱、对工作的兢兢业业，生活气息扑面而来。小学时候初学季老的文章时，便觉得简单易懂，容易背诵，更是喜欢他的待人处事方式。正如季老所言，世间万物都有着自己的发展规律，人会老，花会谢，一切其实都在慢慢地变化着;但是如果过程美好的话，也是值得的。生活肯定是充满着跌宕起伏的，如果一路以来都是一帆风顺的话，没有体验过不同的人生，那么这人生道路有多少意义可言。正是因为有欢喜，有沮丧;有满足，有不满;有巅峰闪亮，也有低谷落魄，经历了所有之后，最终可以说一句：那些挫折和悲伤也不过如此！生活的最高境界就是：不以物喜，不以己悲。随遇而安，顺其自然了吧！ 感谢季老朴实又激励的文字给青年一代带来的心灵慰藉，在我心情低落的时候，读读季老的文字，倍感舒畅，文字带来的精神力量是无穷大的！ “Nohasfrontwo。岁月从来不言，却见证了所有真心。不忘初心，人生自在亦欢喜。人生百味，随遇而安无不可。静观天地，一世沧桑赤子心。人这个万物之灵却偏偏有了感情，有了感情就有了悲欢。”

我讨厌孙舞阳，不喜欢就早说啊，无法控制似的释放自己的女性魅力，把人找来了再一脚踢开，你是高兴了，难道无形之中不也破坏了一个家庭吗？女性的魅力难道就体现在吸引了多少男人又甩开他们？自恋狂！

21年第8本，Nohasfrontwo三部曲第2本-《Nohasfrontwo》。以明末动荡复杂的局势为背景，生动真实地再现了南明弘光王朝的建立及其迅速崩溃的过程。 农民军领袖李自成率兵攻入北京，明崇祯的突然灭亡给江南造成了冲击和极度混乱。为江南半壁河山，拥立新君，以史可法为首的东林集团与以马士英为首的政治势力展开较量。政权内部的矛盾日趋尖锐，各派斗争惊心动魄，甚至爆发内战危机，直至清兵一举南下。 通过对黄宗羲、陈贞慧、史可法、钱谦益、柳如是、董小苑等一系列著名人物的命运、性格变化的描写，以姿采纷呈的运笔多层次、多角度地展现了一幅场景辽阔、人物众多的历史长卷，其中既有政治场中严酷的正邪之战、社党内部的恩怨纷争，又有秦淮两岸男女在乱世中的感情纠葛，交织成一曲波澜壮阔、悲风四起的末世挽歌，具有历史穿透力和艺术感染力。

明明都这么狼狈了，却依然这么美好。

读到1/4就弃文了。一直都是打打打，不必打也要打。为了显示女主一方的强大，初始设定都可以模糊了。连女主的小弟们都可以三个月内无仙丹灵药，无秘境奇遇连升九级，比女主还有光环。更加糟糕的事，女主的性格不讨喜，喜欢压人一头，叫别人客气，自己却傲气。情节和其他大女主文相比也无出彩，文辞一般。此文给人感觉：体力有余，脑力不足。

朋友推荐给我的，喜欢这种轻松搞笑的文风。全部追完了，奶骑快点更新，不要放弃治疗啊。

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，就是最好小说影院这个电子版排版太差了。4星-1星