《刺杀骑士团长》读后感

读完《刺杀骑士团长》,谈一下我的一些感受。

首先,村上春树的行文节奏越来越慢。实际故事的梗概想来几百字就可以叙述得清楚明白,然而村上却花了几十万字,其中的细节与内心历程相关的文字十分多。例如在进入由“无面人”开启的地下世界后,对其中每一处细节的描绘都堪称细致至极(森林、隐喻之河等)。看网上有人评论“废话连篇”,不过我想这倒并非废话。在我看来,这种行文是一种对当前现实世界的对抗。我们已经习惯了快节奏的生活,快节奏的阅读(公众号、今日头条,甚至是抖音),我们习惯了那些耸人听闻、吸引人眼球的词语(震惊、万万没想到、竟然是……),我们也习惯了光鲜亮丽的画面和谈不上有多高级的搞笑(抖音上微笑几十秒的哥哥姐姐、西瓜视频上刷不完的相声小品)。我们习惯了不喜欢看就翻到下一条,一个简单的动作(一划即可),或者一次简单的点击(点击“不喜欢”按钮)。我们在网络上不断寻求刺激,寻求新的别样的快感。而村上春树选择用一种缓慢至极的文字来过滤读者,用另一种方式来寻找(或者是培养)真正意义上的读者。甚至,作为他本人是没有这个意思的,他只是表达了他的“理念”,以文字的形式。

其次,小说中依旧表达了一种真切的人文关怀。村上春树小说中的主角大都是相当自律的,且拥有值得肯定的兴趣爱好(古典音乐、阅读,这其中不乏作者自身的现实投影),而这样的主人公所遇到的事情又多是“情感受挫”,例如妻子出轨、身为备胎,或者长久单身。总而言之,在“爱”这一层面上收到了伤害。可是,主人公永远有着惊人的自律,并且不会因为受到伤害而陷入抑郁等心理上的陷阱。这在一定程度上鼓励以及温暖着那些同样受到伤害的读者。不能自暴自弃,因为生活必须自律地进行下去,人因自律而自由,更不能陷入抑郁症结,因为较之于我们受到的伤害,这世界上还有诸多值得追求的事物(未听过的音乐、未读完的书)。受伤的创口,终究会随着时间而愈合,心境的成长,则是受到伤害后涅槃重生的救赎。书中还有诸多有趣的比喻和对话,在睡前看这本小说像是有助眠的效果,因为在一天劳累后,这样的小说给人惬意、温暖,像是一个拥抱。

最后,我想谈一谈小说的内容。这是一部很“村上”的小说,哪怕把作者姓名遮去,我想村上的大多数读者也能一眼认出村上的文风。现实与想象混叠在一切,让人虚实难辨,大量无法道明的隐喻让小说的内容显得荒谬。我读完后认为有两点是村上很想表达的。第一,战争的记忆不能忘却,如今世界的确看似和平,然而战争却无时无刻不在酝酿,对于二战时日本犯下的罪行,村上用小说手法进行了回顾。小说不能写为历史书,但是小说在提及“南京大屠杀”时,这样的词语就足以让后世去探寻这个词语背后的故事了。读者至少应该会问一句“什么是南京大屠杀”吧。第二,自我救赎的前提,主人公失去了妹妹,失去了妻子,放弃了工作,但是生活似乎总是绝处逢生,前提是作为自身,需要足够勇敢与自律。如电影《肖申克的救赎》中,主人公在监狱中数年如一日地挖着隧道,并在绝境中找到了生机与希望,在电影结尾又完成了一次绝妙的反杀。所有的希望都是建立在数年的耻辱、痛苦、绝望与坚持之上的,可以说主人公在监狱中完成了洗礼与涅槃。《刺杀其实团长》是一样的道理,虽然不够惊心动魄(不过我想有些部分足够惊悚,因为这是村上成其为村上的原因),但是主人公一样历经洗礼,完成了一次人生的“反杀”。

### P1902 刺杀大使 的 Java 实现分析 #### 问题背景 P1902 刺杀大使 是一个经典的算法竞赛题目,通常涉及路径规划、动态规划或者贪心策略等问题。该问题的核心在于如何通过最优的方式完成一系列目标节点的访问并返回起点。 以下是基于此问题的一个可能的解决方案及其核心逻辑: --- #### 动态规划解法概述 对于此类问题,可以采用 **状态压缩动态规划** 来解决。其基本思路是利用二进制位来表示当前已经访问过的节点集合,并记录到达某个特定节点时所需的最小代价[^1]。 具体来说,设 `dp[mask][i]` 表示已访问节点集合为 `mask` 并且最后停留在第 `i` 个节点时的最小总成本,则转移方程如下: \[ dp[mask | (1 << j)][j] = \min(dp[mask | (1 << j)][j], dp[mask][i] + cost[i][j]) \] 其中: - \( mask \) 是一个整数,用于存储当前已访问节点的状态。 - \( i, j \) 分别代表两个不同的节点编号。 - \( cost[i][j] \) 表示从节点 \( i \) 移动到节点 \( j \) 所需的成本。 最终答案可以通过枚举所有可能的结束节点得到。 --- #### Java 实现代码 下面是一个完整的 Java 实现代码片段,适用于上述描述的问题场景: ```java import java.util.*; import java.io.*; public class Main { static final int INF = Integer.MAX_VALUE; public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String[] input = br.readLine().split(" "); int n = Integer.parseInt(input[0]); // 节点数量 int m = Integer.parseInt(input[1]); // 边的数量 // 初始化邻接矩阵 int[][] graph = new int[n][n]; for(int i=0; i<n; ++i){ Arrays.fill(graph[i], INF); graph[i][i] = 0; } // 输入边的信息 for(int i=0;i<m;++i){ input = br.readLine().split(" "); int u = Integer.parseInt(input[0])-1; int v = Integer.parseInt(input[1])-1; int w = Integer.parseInt(input[2]); graph[u][v] = Math.min(graph[u][v],w); // 可能存在重边 } // Floyd-Warshall预处理最短路 floydWarshall(graph,n); // DP部分 int totalMask = 1<<n; int startNode = 0; // 假定起始节点为0号节点 long[][] dp = new long[totalMask][n]; // 初始化DP数组 for(int mask=0; mask<totalMask; ++mask){ Arrays.fill(dp[mask],INF); } dp[1<<startNode][startNode] = 0; // 状态转移 for(int mask=0; mask<(1<<n); ++mask){ for(int lastVisited=0; lastVisited<n; ++lastVisited){ if( (mask & (1<<lastVisited)) != 0 ){ for(int nextVisit=0; nextVisit<n; ++nextVisit){ if( (mask & (1<<nextVisit))==0 && graph[lastVisited][nextVisit]!=INF ){ int newMask = mask | (1<<nextVisit); dp[newMask][nextVisit] = Math.min( dp[newMask][nextVisit], dp[mask][lastVisited]+graph[lastVisited][nextVisit] ); } } } } } // 计算最终结果 long result = INF; int fullMask = (1<<n)-1; for(int end=0;end<n;end++){ if(graph[end][startNode]==INF || dp[fullMask][end]==INF) continue; result = Math.min(result, dp[fullMask][end] + graph[end][startNode]); } System.out.println((result==INF ? -1 : result)); // 如果无法完成则输出-1 } private static void floydWarshall(int[][] dist,int N){ for(int k=0;k<N;k++)for(int i=0;i<N;i++)if(dist[i][k]<INF)for(int j=0;j<N;j++)dist[i][j]=Math.min(dist[i][j],dist[i][k]+dist[k][j]); } } ``` --- #### 关键点解析 1. 预处理阶段采用了弗洛伊德(Floyd-Warshall)算法计算任意两点间的最短距离[^2]。 2. 使用了二维数组 `dp[mask][i]` 存储子问题的结果,从而避免重复计算。 3. 时间复杂度主要由两部分构成:Floyd-Warshall 的时间复杂度为 \(O(N^3)\),而状态转移的时间复杂度为 \(O(2^N * N^2)\)[^3]。 ---
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