Python2.3中开始使用的timsort应该说算是声名在外了，不管是在稳定性还是在速度上都十分的惊人。 前一段刚刚看了《Python CookBook》中的一些章节，对timsort产生了一些兴趣。于是在网上看到了这边文章，讲的相当清楚明了，于是产生了翻译的念头，也于是有了这篇文章。

这应该算是我翻译的第一篇技术文章，真正做一次才明白能看懂和能翻译出来还是有蛮大的差距的。翻译质量不可谓不差，诸位如果英文阅读无障碍，强烈建议移步原文：Understanding timsort, Part 1: Adaptive Mergesort，如果你不幸看了下面的坑爹译文，欢迎留下各种吐槽！闲话少说，上主菜：

Python的timsort常常被认为是很复杂、可怕的。这是可以理解的，因为其中包含了太多的细节。但是，如果你真正的了解它，你会发现它其实只是对归并排序进行了一系列的改进。其中有一些是很聪明的，而也有一些是相当简单直接的。这些大大小小的改进聚集起来使得算法的效率变得十分的吸引人。

我将会通过一些例子告诉你如何从一个最基本的归并排序开始逐步得到timsort。在本文中我会讲述如何得到timsort的“核心”:基本的适应性归并排序。后续的文章会在此基础上讲述timsort中使用的其他特别的优化。

一起实习的一个兄弟今天离职返校了，临走前聊起了一些关于学校、学习、技术和成绩之类的话题，内容略去不提，但却让我惊醒：我已经是一个大四即将毕业的本科生了。

在学校学习了三年，自己究竟有几斤几两？一年后本科毕业，能否称得上是合格的南大（南京大学）计算机毕业生？思前想后，结果是十分悲观的…作为一个在计算机系学习了三年的本科学生，我完全不及格…最悲哀的是，一直以来在学校里自我感觉良好，但仔细想想，却没有任何一个拿得出手的技术方向！

算起来在厂里实习也将近两个月时间了，早该写篇总结之类的东西，一拖再拖，今天正好无事，就稍微小结下在厂里实习的方方面面，也算是给即将找工作的同学们一点参考。

首先上我厂清晰无码大图：

这不是一篇面经，如果你想看到一篇全面、牛*、高端的面经，我们的面霸鸟哥同志已经写过了，请移步这里。我下面要写的只不过是通过两个月来参加找实习大军的奋战过程中经历和学到的一些经验教训，留作纪念，也算是备忘。

这次找实习过程中总共投了四家公司，华为、腾讯、eBay、百度四家，最后确定了去百度实习。