Zhang XiJun

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为何需要专一

以下源自网络

精神层次越高的人对感情越专一，因为善于处理自己内心欲望，因而不会把类似找备胎、和谁玩、玩过谁，这种肤浅的价值观当作得意的谈资。他们更愿意跟某个人担起生活的风雨，因为时间都用来做正经的事情，所以左顾右盼不代表你赢了，花哨是因为你层次太低。欲望是人性，克制是教养，新欢旧爱迎来送往，你以为的魅力难挡实则廉价百搭，得陇望蜀、骑驴找马、悲凉的让人生厌且鄙弃。道德不能杀掉带给我痛苦的人，所以我只能杀死理智和感性的自己。忠诚和专一是最基本的原则和底线，但它也只是三观正且有教养的人对感情中的自我约束

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数字逻辑电路——CMOS逻辑门电路

MOS管

MOSFET全称金属-氧化物-半导体场效应三极管

从载流子极性来看，分为NMOS（电子型）管和PMOS（空穴型）管两种

按照导电机制的不同，MOS管又可以分为增强型和耗尽型

因此MOSFET共有四种：E型NMOS管、D型NMOS管、E型PMOS管、D型PMOS管

NMOS和PMOS区别

MOS管的管脚有三个：源极S（source）、栅极G（Gate）和漏极（Drain）

MOS管有两种：一个是PMOS管，一个是NMOS管；PMOS管就是positive管，是积极的管，而NMOS管是negative管，是消极的管。积极的管就是顺应潮流，顺势而为；消极的管就是违背趋势，逆流而上。 很显然，电流从源极（输入端）到漏极（输出端），那就是顺势而为，因为源极就是源头嘛，因此这种管就是PMOS管；而电流要是从漏极（输入端）到源极（输出端），那就是逆流而上，是NMOS管。

判定是N沟道MOS还是P沟道MOS： 箭头指向G极的是N沟道 箭头背向G极的是P沟道

从导通特性上区分：

NMOS：当电压高于阈值电压可以导通；当电压低于阈值电压不能导通

PMOS：当电压高于阈值电压不能导通；当电压低于阈值电压可以导通

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增强型和耗尽型的区别

以NMOS管为例：

当 VGS = 0时没有导电沟道，需要依靠 VGS的作用才能产生导电沟道，称为增强型FET。

当 VGS = 0时有导电沟道，需要依靠 VGS的作用是削弱导电沟道，称为耗尽型FET。

CMOS逻辑门电路

由N沟道和P沟道增强型MOS管组成的电路称为互补MOS或CMOS电路。

非门

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或门和或非门

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与门和与非门

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异或门和同或门

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参考文献

【硬核科普】带你认识CPU第00期——什么是MOSFET_哔哩哔哩_bilibili

【硬核科普】带你认识CPU第01期——什么是逻辑门_哔哩哔哩_bilibili

NMOS管与PMOS管的区别与总结_pmos和nmos的区别-CSDN博客

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数据结构——中缀表达式

利用中缀表达式直接求值

要实现中缀表达式直接求值，必须设置两个栈，一个栈用于存放操作数，记作 OPND； 另一个栈用于存放操作符，记作 OPTR。

中缀表达式求值算法步骤如下：

  1. 初始化：操作符栈中放置一个元素 @。
  2. 依次读取中缀表达式中的每一个字符，对于不同类型的字符按以下情况处理：
    1. 若读到的是操作数，则压入操作数栈，并读取下一个字符。
    2. 若读到的是操作符 c，则将操作符栈的栈顶元素 pre_op与之进行比较，会出现以下 3 种情况：
      • 若 pre_op < c，则将 c 入栈，并读取下一个字符。
      • 若 pre_op = c，则将 pre_op 出栈，并读取下一个字符。
      • 若 pre_op > c，则将 pre_op 出栈，并在操作数栈中退栈 2 次，依次得到操作数 b 和 a，然后进行 a pre_op b 运算，将运算结果压入操作数栈。
  3. 扫描完毕时，操作数栈中只有一个元素，即计算结果。
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//中缀表达式，实数
double Expression_Eval2()
{
	SeqStack<char, 100> OPTR;
	SeqStack<double, 100> OPND;
	OPTR.Push('@');
	char ch = getchar();
	while (ch != '@' || OPTR.Top() != '@')
	{
		if (isdigit(ch) || ch == '.')
		{
			// 处理多位数和小数
			string number;
			while (isdigit(ch) || ch == '.')
			{
				number += ch;
				ch = getchar();
			}
			OPND.Push(stod(number));
		}
		else
		{
			char pre_op = OPTR.Top();
			switch (Precede(pre_op, ch))
			{
			case '<':
				OPTR.Push(ch);
				ch = getchar();
				break;
			case '=':
				OPTR.Pop();
				ch = getchar();
				break;
			case '>':
				char pre_op = OPTR.Pop();
				double b = OPND.Pop();
				double a = OPND.Pop();
				OPND.Push(Operate(a, pre_op, b));
				break;
			
			}
		}
	}
	return OPND.Top();
}

Precede(pre_op, ch)为进行算符优先级比较的函数

Operate(a, pre_op, b)为计算函数

利用后缀表达式求值

优点

后缀是指把操作符放在两个操作数的后面。采用后缀表示的算术表达式被称为后缀表达式或后缀算。 在后缀表达式中，完全按照操作符出现的先后顺序进行计算过程，不存在括号，也不存在优先级的差别。

将中缀表达式转换成等价的后缀表达式求值时，不需要再考虑操作符的优先级，只需从左到右扫描一边后缀表达式即可。只需设置一个OPND栈用于存放操作数

先将中缀表达式转成后缀表达式

把中缀表达式转换为后缀表达式算法的基本思路如下：

  1. 初始化：操作符栈中放置一个元素 @。

  2. 依次读入中缀表达式中的每个字符

    ，对于不同类型的字符按不同情况进行处理：

    1. 若读到的是操作数，则输出该操作数，并读取下一个字符。
    2. 若读到的是左括号 (，则把它压入 OPTR 栈中，并读取下一个字符。
    3. 若读到的是右括号 )，则表明括号内的中缀表达式已经扫描完毕，将 OPTR 栈从栈顶直到左括号之前的操作符依次出栈并输出，然后将左括号出栈，并读取下一个字符。
    4. 若读到的是操作符 c，则将操作符栈的栈顶元素 pre_op与之进行比较：
      • 若 pre_op < c，则将 c 入栈，并读取下一个字符。
      • 若 pre_op >= c，则将 pre_op 出栈并输出。
    5. 若读到的是结束符 @，则把栈中剩余的操作符依次出栈并输出，即可得到转换成的后缀表达式。

后缀表达式求值

后缀表达式求值算法的基本思路如下

  1. 依次读入后缀表达式中的每个字符

    ，直至表达式结束。

    • 若读到的是操作数，则入 OPND 栈。
    • 若读到的是操作符，则在 OPND 栈中退栈两个元素（先退出的是操作符右侧，后退出的是操作符左侧），然后用该操作符进行运算，并将运算结果压入 OPND 栈中。

  2. 后缀表达式扫描完毕时，若 OPND 栈中仅有一个元素，即为运算结果。

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数据结构——线性表

线性表的定义

线性表（List）：零个或多个数据元素的有限序列。

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顺序存储结构

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#ifndef SEQLIST_H
#define SEQLIST_H

#include <iostream>
using namespace std;

// 模板类定义，表示顺序表
template <class T, int MaxSize>
class SeqList {
    T data[MaxSize];  // 存储顺序表数据的数组
    int length;       // 顺序表的长度
public:
    
};

#endif

链式存储结构

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#ifndef LINKLIST_H
#define LINKLIST_H

#include <iostream>
using namespace std;

template <class T>
struct Node {
    T data;
    Node<T>* next;
};

template <class T>
class LinkList {
    Node<T>* head;

public:

};
#endif // LINKLIST_H

归并排序

[归并排序 | 菜鸟教程](https://www.runoob.com/data-structures/merge-sort.html#:~:text=归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效、稳定的排序算法，该算法是采用分治法 (Divide,and Conquer）的一个非常典型的应用。 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。 若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。)

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// 友元函数：合并两个有序顺序表
template <class T, int MaxSize1, int MaxSize2>
SeqList<T, MaxSize1 + MaxSize2> Merge(const SeqList<T, MaxSize1>& list1, const SeqList<T, MaxSize2>& list2) {
    SeqList<T, MaxSize1 + MaxSize2> MergedList;  // 创建一个新的顺序表
    int i = 0, j = 0, n = 0;                    // 定义三个指针，分别表示 list1、list2 和合并表的当前索引

    // 获取两个顺序表的长度
    int length1 = list1.length;
    int length2 = list2.length;

    // 合并两个有序顺序表
    while (i < length1 && j < length2) {
        if (list1.data[i] <= list2.data[j]) {
            MergedList.data[n++] = list1.data[i++];
        }
        else {
            MergedList.data[n++] = list2.data[j++];
        }
    }

    // 将 list1 中剩余的元素插入到 MergedList 中
    while (i < length1) {
        MergedList.data[n++] = list1.data[i++];
    }

    // 将 list2 中剩余的元素插入到 MergedList 中
    while (j < length2) {
        MergedList.data[n++] = list2.data[j++];
    }

    MergedList.length = n;  // 设置合并后的顺序表长度
    return MergedList;
}

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数据结构——类模板

类模板

类模板是一种用于创建通用类的机制，它可以让程序员编写一次类，然后让它适用于多种数据类型，在实际编程中非常实用。

优点：使用类模板时，可以为同一个类使用不同的数据类型，这使得代码更加灵活。例如，一个通用的栈类模板可以用于int、double、char等不同类型，而不需要为每种类型分别定义栈类。

定义方式

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template <class T>
class MyStack {
public:
    // 构造函数、析构函数、入栈、出栈等函数
private:
    T* data;
    int top;
};

template 关键字用于声明类模板

函数声明与定义

类内定义

如果是在类内进行函数定义，则不需添加template<>，如：

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// 类模板
template <class T1,class T2>
class Data {
private:
	T1 a;
	T2 b;
public:
	Data(T1 a, T2 b){
		this->a = a;
		this->b = b;
		cout << "Data的有参构造" << endl;
	}
	void showData()
	{
		cout << a << " " << b <<endl;
	}
};

类外定义

如果成员函数在类外定义

  • 在每个成员函数前必须添加template<>。
  • 作用域需要添加<>修饰。
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template<class T1,class T2>
void Data<T1,T2>::showData()
{
	cout << a << " " << b << endl;
}

友元函数

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//类内声明
friend void MyPrint(Data<T3, T4> &ob);

//类外定义
template <typename T3,typename T4>
void MyPrint(Data<T3, T4> &ob)
{
	cout << "函数模板友元：" << ob.a << " " << ob.b << endl;
}

模板类分文件书写问题

方案一

将类的声明和成员函数的定义全部写在一个.h文件中，如：

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#ifndef _DATA_H_
#define _DATA_H_
#include <iostream>
using namespace std;

// 类模板
template <class T1, class T2>
class Data {
private:
	T1 a;
	T2 b;
public:
	void showData();
};

template<class T1, class T2>
void Data<T1, T2>::showData()
{
	cout << a << " " << b << endl;
}

#endif // !_DATA_H_

方案二

若将函数的定义写在.cpp文件中，main.cpp中调用时，一定要同时include”.h”和“.cpp”文件，否则编译错误

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//main.cpp
#include <iostream>
using namespace std;

#include "Data.h"
#include "Data.cpp"
int main()
{
	// 类模板实例化对象
	
	Data<int, char> ob2(100,'A');
	ob2.showData();
	return 0;
}

参考文献

【035】深入理解C++类模板（最全讲解）：从基础到实战-CSDN博客

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数据结构——广义表

广义表的定义和相关概念

广义表是线性表的推广，其中的元素可以是原子（即不可再分的基本数据项），也可以是子表。广义表的一些常用术语包括： - 长度：广义表的长度是其顶层元素的个数。 - 深度：广义表中元素嵌套的最大深度。 - 表头：广义表中的第一个元素。 - 表尾：去掉表头后剩下的部分。

例子

  • A = ()
  • B = (a, b, c)c)`
  • C = (a, (b, c, d), e)
  • D = (a, b, (e, f, g))
  • E = ((a, b), c, (d, e, (f, g)))
  • F = ((), ((), ()))

下表展示了图片中的几个广义表的长度、深度、表头和表尾的具体值：

广义表 长度 深度 表头 表尾
A 0 1 空 ()
B 3 1 a (b, c)
C 3 2 a ((b, c, d), e)
D 3 3 a (b, (e, f, g))
E 4 3 (a, b) (c, (d, e, (f, g)))
F 3 3 () ((), ((), ()))

广义表的存储结构

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由于广义表中的每个元素可能是原子或子表，因此在广义表的存储结构中存在两类结点：

  1. 原子节点：用于存储单个元素。
  2. 子表节点：用于存储子表的指针。

为了区分元素是原子还是子表，结构中还设置了一个标识域 type

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enum GListNodeType { ATOM, LIST }; // 结点类型：原子或子表

当type值为1，说明存入原子的值；为2，说明存入子广义表的头指针

广义表定义如下：

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typedef char ElemType; // 原子的类型定义为字符类型
typedef struct GListNode {
    GListNodeType type; // 类型域，表示该节点是原子还是子表
    union {
        ElemType data; // 如果是原子节点，则存储数据
        struct GListNode *sublist; // 如果是子表节点，则存储指向子表的指针
    };
    struct GListNode *next; // 指向下一个表节点的指针
} GListNode, *GList; // GList 表示广义表的指针类型
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代码

求广义表长度

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// 求广义表的长度
int LengthGList(GList list) {
    int length = 0;
    GList current = list;
    while (current != NULL) {
        length++;
        current = current->next;
    }
    return length;
}

求广义表深度

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// 求广义表的深度
int DepthGList(GList list) {
    if (list == NULL) {
        return 1;  // 空表深度为 1
    }
    int maxDepth = 1;
    GList current = list;
    while (current != NULL) {
        if (current->type == LIST) {
            int sublistDepth = DepthGList(current->value.sublist) + 1;
            if (sublistDepth > maxDepth) {
                maxDepth = sublistDepth;
            }
        }
        current = current->next;
    }
    return maxDepth;
}

打印

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// 打印广义表
void PrintGList(GList list) {
    if (list == NULL) {
        printf("()");
        return;
    }
    printf("(");
    GList current = list;
    while (current != NULL) {
        if (current->type == ATOM) {
            printf("%c", current->value.data);
        } else if (current->type == LIST) {
            PrintGList(current->value.sublist);
        }
        if (current->next != NULL) {
            printf(", ");
        }
        current = current->next;
    }
    printf(")");
}

线性表章节小结

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数据结构——矩阵压缩

特殊矩阵的压缩

对称矩阵

关键点：

  • 是选择上三角行主序存储还是下三角列主序存储
  • 组的下标是从1开始还是0开始存储
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三件矩阵

注意点：

  • 理解下三角列序和下三角行序的差异，后者是计算a[i][j]后面的元素数量和，再用总数减去后面，得到前面元素数量；前者是直接计算a[i][j]前面元素数量

  • 一位数组空间为n(n+1)/2+1，数组最后一位为0

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对角矩阵

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稀疏矩阵的压缩存储

三元组表

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// 用于表示稀疏矩阵中非零元素的结构体
struct Triplet {
    int row;
    int col;
    int value;
};

// 用于表示稀疏矩阵的类
class SparseMatrix {
private:
    int rows;
    int cols;
    vector<Triplet> triplets; 

public:
    // 构造函数，用于初始化矩阵的维度
    SparseMatrix(int rows, int cols) : rows(rows), cols(cols) {}

    // 添加非零元素到矩阵的方法
    void add_element(int row, int col, int value) {
        if (value != 0) {
            triplets.push_back({ row, col, value });
        }
    }

    // 以三元组形式显示稀疏矩阵的方法
    void display() const {
        for (const auto& triplet : triplets) {
            cout << "行: " << triplet.row << ", 列: " << triplet.col << ", 值: " << triplet.value << endl;
        }
    }

    // 将稀疏矩阵转换为密集矩阵表示的方法
    vector<vector<int>> to_dense() const {
        vector<vector<int>> dense_matrix(rows, vector<int>(cols, 0));
        for (const auto& triplet : triplets) {
            dense_matrix[triplet.row][triplet.col] = triplet.value;
        }
        return dense_matrix;
    }
};

朴素转置

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因为矩阵A的列是矩阵B的行，所以以此遍历A的列，将其存入新的三元组顺序表

不能直接交换i和j的值的原因：因为三元组表是行优先顺序，如果直接交换就是列优先

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vector<Triplet> transposeTripletMatrix(const vector<Triplet>& tripletMatrix) {
    // 获取原始三元组矩阵的行数、列数和非零元素个数信息
    int rows = tripletMatrix[0].row;
    int cols = tripletMatrix[0].col;
    int numNonZero = tripletMatrix[0].value;

    // 创建转置矩阵的三元组顺序表
    vector<Triplet> transposedMatrix;
    transposedMatrix.push_back({cols, rows, numNonZero});

    // 通过列的顺序插入非零元素到转置矩阵中
    if (numNonZero > 0) {
        for (int col = 0; col < cols; ++col) {
            for (int i = 1; i <= numNonZero; ++i) {
                if (tripletMatrix[i].col == col) {
                    transposedMatrix.push_back({tripletMatrix[i].col, tripletMatrix[i].row, tripletMatrix[i].value});
                }
            }
        }
    }

    return transposedMatrix;
}

快速转置

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vector<Triplet> fastTransposeTripletMatrix(const vector<Triplet>& tripletMatrix) {
    // 获取原始三元组矩阵的行数、列数和非零元素个数信息
    int rows = tripletMatrix[0].row;
    int cols = tripletMatrix[0].col;
    int numNonZero = tripletMatrix[0].value;

    // 创建转置矩阵的三元组顺序表
    vector<Triplet> transposedMatrix(numNonZero + 1);
    transposedMatrix[0] = {cols, rows, numNonZero};

    if (numNonZero > 0) {
        // 初始化每一列中非零元素的个数和位置
        vector<int> count(cols, 0);
        vector<int> index(cols + 1, 2);

        // 统计每一列中非零元素的个数
        for (int i = 1; i <= numNonZero; ++i) {
            count[tripletMatrix[i].col]++;
        }

        // 计算每一列在转置矩阵中的起始位置
        for (int i = 1; i < cols; ++i) {
            index[i + 1] = index[i] + count[i - 1];
        }

        // 填充转置矩阵的三元组顺序表
        for (int i = 1; i <= numNonZero; ++i) {
            int col = tripletMatrix[i].col;
            int pos = index[col];
            transposedMatrix[pos] = {tripletMatrix[i].col, tripletMatrix[i].row, tripletMatrix[i].value};
            index[col]++;
        }
    }

    return transposedMatrix;
}

十字链表

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定义

类中定义了两个链表数组，用于存储每一行和每一列的头节点指针

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// 节点定义
struct OLNode {
    int row;         // 行号
    int col;         // 列号
    int value;       // 元素值
    OLNode* right;   // 指向右边的节点
    OLNode* down;    // 指向下面的节点

    OLNode(int r, int c, int val) : row(r), col(c), value(val), right(nullptr), down(nullptr) {}
};

// 十字链表类
class OrthogonalList {
private:
    int rows, cols;
    vector<OLNode*> row_heads; // 行头链表数组
    vector<OLNode*> col_heads; // 列头链表数组
}

构造函数

row_heads.resize(rows, nullptr); 是用于调整 row_heads 向量的大小，使其包含 rows 个元素，并将每个元素初始化为 nullptr。

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OrthogonalList(int rows, int cols) : rows(rows), cols(cols) {
        row_heads.resize(rows, nullptr);
        col_heads.resize(cols, nullptr);
    }

插入函数

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// 插入元素
void insert(int r, int c, int value) {
    if (value == 0) return;

    // 检查是否已存在节点，若存在则更新值
    OLNode* current = row_heads[r];
    while (current && current->col < c) {
        current = current->right;
    }
    if (current && current->col == c) {
        current->value = value; // 更新已有节点的值
        return;
    }

    OLNode* newNode = new OLNode(r, c, value);

    // 插入到行链表中
    if (!row_heads[r]) {
        //如果该行没有头节点，则成为该行头节点
        row_heads[r] = newNode;
    }
    else {
        current = row_heads[r];
        OLNode* prev = nullptr;
        //current向下遍历，直到遍历到该行链表的最后一个，或者到达插入的列的位置
        //注意，该插入方式如果遇到该位置已有节点存在的情况，会用新节点覆盖旧节点
        while (current && current->col < c) {
            prev = current;
            current = current->right;
        }
        //若prev存在，则说明头节点不为零，若为空则说明插在链表最前面
        if (prev) {
            prev->right = newNode;
        }
        else {
            row_heads[r] = newNode;
        }
        newNode->right = current;
    }

    // 插入到列链表中
    if (!col_heads[c]) {
        col_heads[c] = newNode;
    }
    else {
        current = col_heads[c];
        OLNode* prev = nullptr;
        while (current && current->row < r) {
            prev = current;
            current = current->down;
        }
        if (prev) {
            prev->down = newNode;
        }
        else {
            col_heads[c] = newNode;
        }
        newNode->down = current;
    }
}

打印函数

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   // 打印矩阵
    void print() {
        for (int i = 0; i < rows; ++i) {
            OLNode* current = row_heads[i];
            for (int j = 0; j < cols; ++j) {
                if (current && current->col == j) {
                    cout << current->value << " ";
                    current = current->right;
                } else {
                    cout << "0 ";
                }
            }
            cout << endl;
        }
    }
};

参考文献

【数据结构】特殊矩阵的压缩存储/对称矩阵/三角矩阵/对角矩阵（含经典题讲解）_哔哩哔哩_bilibili

【每个人都听得懂的】稀疏矩阵的快速转置算法_哔哩哔哩_bilibili

发表于 更新于 分类于

前言

我从小就不是一个喜欢读书的人，不管是小说还是文学作品，感觉文字始终无法对我产生兴趣，回忆起来，我自从初中开始，书读的可能最多的就是课本，课外甚至没有完整地看下来一本书。但我一直深知读书的重要性，而且把读书的感悟写下是很有意义的一件事，希望自己以后可以多读书，自勉。

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前言

史书上轻轻翻过的一页，便是他们波澜壮阔的一生。鉴史可以明志，知古方能鉴今，以史为镜，可以知兴替。我虽然是一位理科生，但我心里一直深知历史的重要，历史不是冰冷的文字，而是充满温度的生命轨迹。那些沉浮于历史长河中的伟大人物，用他们的智慧与勇气改写了时代的篇章，也为后人留下了宝贵的思想财富。迷茫时读史，退缩时读史，困惑时读史，或许都会有不一样的收获。

刘邦，

38岁，一事无成，骗吃骗喝，娶了老婆。 48岁，被逼无奈，起兵反秦。 50岁，被项羽吓得跪地求饶。 51岁，被项羽打得丢盔弃甲，老婆、父亲都被抓。 54岁，建立汉朝，君临天下。 55岁，干翻曾经对他豪横的人。

七年时间，纵横四海，天下归一。 60岁，出征匈奴。 62岁，衣锦还乡时，写下大气磅礴的《大风歌》：

大风起兮云飞扬， 威加海内兮归故乡， 安得猛士兮守四方。

有人少年得志，有人大器晚成。人生从来没有太晚的开始，尽自己最大的努力，你也只是在等待一个时机。

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前言

我语文不好，始终羡慕那些说话出口成章，底蕴深厚，时不时冒出几句金句的人，所以，为了让我这么一个没有什么文化底蕴的人，说话不至于太俗气，既然我不会说，那我便学名人说，便有了记录名言警句的习惯，此外，这些名言警句背后的哲理，也经常能让我醍醐灌顶。之前在网上看到一些名言警句，就会顺手记录在手机的备忘录上，现在整理下来，希望再看到时能有所收获。我说的名人警句，不光是真正意义上的名人说的，其中也有部分是我看到网友写的，我觉得，学习一切可以学习的，任何人都可以是我的老师，他们很多的文字也能给我很大感触。

1. 励志与挑战

  • 十年运到龙困井，一朝得势入青云
  • 命定的局限尽可永在，不屈的挑战却不可须臾或缺 ——《霍乱时期的爱情》
  • 受任于败军之际,奉命于危难之间 ——诸葛亮《出师表》
  • 他时若遂凌云志，敢笑黄巢不丈夫 ——唐代罗隐
  • 燕雀安知鸿鹄之志 ——《史记·陈涉世家》
  • 攻心为上,攻城为下 ——《孙子兵法》
  • 技不外漏，海不露底，千两黄金不卖道，十字街头送故交
  • 将军不下马，各自奔前程
  • 胜败兵家事不期，包羞忍耻是男儿 ——宋代陆游《秋夜将晓出篱门迎凉有感二首》
  • 大丈夫生于天地之间，岂能郁郁久居人下 ——《三国志·蜀书》
  • 江东子弟多才俊，卷土重来未可知 ——唐代杜牧《题乌江亭》
  • 一位大师曾经说过要像水一样，那我应该就是海啸吧！
  • 命数如织，当为磐石

2. 爱情与亲密关系

  • 我想要爱、激情、真诚和亲密的关系、性，这些使我鲜活，然唯有灵魂的交流使我平静
  • 一顾倾人城， 再顾倾人国。宁不知倾城与倾国？佳人难再得 ——《汉书·李延年传》
  • 不见鹿，不见鲸，亦不见你

3. 人生与哲理

  • 你不妨大胆去冒险，只因生命终将逝去 ——尼采
  • 人生不需要意义，意义需要人生
  • 我曾踏足山巅，也曾进入谷底，二者都让我受益良多
  • 旧游无处不堪寻。无寻处、惟有少年心 ——宋代辛弃疾《南乡子·登京口北固亭有怀》
  • 天下万般兵刃 唯有过往伤人最深
  • 我见青山多妩媚,料青山见我应如是 ——宋代辛弃疾《贺新郎·别茂嘉十二弟》
  • 如果真相带来痛苦，谎言只会雪上加霜
  • 花团锦簇的节日用来铭记逝者，而我，宁愿被人遗忘
  • 坟墓里寂静无比,埋葬你的是所有你没说出口的话
  • 世界既不黑也不白，而是一道极致的灰
  • 梦醒时夜续，惊慌失措

4. 自由与个性

  • 因为生活过于教条，所以格外欣赏自由野性的东西
  • 是俗是雅，我已经分不清了，我只知道月亮正圆，我若不看一眼，倒显得我不解风情了
  • 国王们以世袭的权柄和虚名逼你下跪，诺克萨斯要你站起来，要你在荣耀中重获新生

5. 孤独与感伤

  • 忽有清风化剑气,直斩少年二十意
  • 生活的底片从来都不是遥远的白日梦，而是热爱生活的自己
  • 黄昏见证虔诚的信徒，巅峰诞生虚伪的拥护
  • 假作真时真亦假，无为有处有还无 ——《红楼梦》
  • 林深时雾起，不见归处
  • 海蓝时浪涌，望而却步

6. 经典与历史

  • 朕非亡国之君，臣乃亡国之臣 ——明代崇祯帝与大臣对话
  • 满腹经纶书香气,腹有诗书气自华
  • 天下熙熙，皆为利往 ——《史记·货殖列传》
  • 竹杖芒鞋轻胜马，谁怕？一蓑烟雨任平生 ——宋代苏轼《定风波》
  • 回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴 ——宋代苏轼《定风波》
  • 既生瑜何生亮 ——《三国演义》
  • 欲买桂花同载酒，终不似，少年游 ——宋代刘过《唐多令》
  • 愿以深心奉尘刹，不予自身求利益 ——明代张居正

7.长文

最绝望的人有三种，第一种是始出初之人，他没有同类，而身边全是未知，他无时无刻都在害怕着，你无法想象他是如何作为第一个人活下去的，因为他活着这件事本身，就已经违背了他被创造出来的本能。第二种是终焉之人，他也曾拥有同类，而现在，他便是最后之人，在迎接终焉时，他并不会感到孤单，因为同类早已用别的方式存在于他身上。他只能在可以活动的范围内活动，这使他对环境非常了解，了解到令自己感到绝望。第三种是活着之人，活着本身就是一种折磨，当你足够冷静时，你会发现，你做的一切都对自己没有任何意义，你本是一粒尘埃，最后也终回归尘埃，你认为的有意义只是你本能对你的奴役

我不喜欢读书，但却无比向往哲思的海洋，所以游戏常常成为引导我思考的老师，与其是娱乐消遣的工具，我更愿意把他当做一部艺术品，其背后可以是一次次引人深思的哲理，其背后也可以是作者对某种人，对某件事，对某个价值观的思考，其背后还可以是一部引人入胜的恢宏世界观与史诗，无论是哪一种都令我着迷，引领我思考

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