始终

最近用 Python 的时候，踩了一个坑。

主需求，是将横向排列为主的二维数组，读入序列化为纵向排列为主的二维数组。为此，需要先确定原数据的列数，然后建立一个特定长度的空列表:

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[[], [], [], ... [], []]

2013 年我接触 Python 的时候，就听闻 Python 的网络编程能力十分强大。因此，在熟悉 Python 的基本语法之后，我就和几个小伙伴一起合作，试着用 Python 的 urllib 和 urllib2 库构建了一个百度贴吧 Python 客户端。

然而，使用的过程中，我发现两个标准库的语法并不自然，甚至可以说十分反人类——用着很难受。又有，我平时使用 Python 甚少涉及到网络编程的内容。因此，Python 的网络编程就被我放下了，直到我认识了 requests 库。

排列组合是高中数学中比较难的部分。用我高中数学老师的话说，叫做「会者不难，难者不会」，说是排列组合基本靠悟。

高中数学中，排列组合相关的题目，重点是求在某个场景下，排列/组合的可能数是多少，并不要求学生列出这些可能的排列/组合分别是什么。在实际工程应用中，有些场景却会有这样的需求。

在 Python 中，标准库 itertools 提供了排列、组合、笛卡尔积的方法。然而在 C++ 中，标准库只提供了 next_permutation 和 prev_permutation，通常来说不太够用。

这里，我们给出两种思路的算法。

最早由王昭礼编写制作的 mcmthesis 模板，服务了许多届参加美国大学生数学建模竞赛（简称：美赛）的大学生。2014 年我接手了模板的开发和维护工作，将模板由宏包改为文档类，并上传至 CTAN。截至今日，TeX Live (2015 及之后的版本) 和 MiKTeX 均收录了这个模板。

这篇文章将介绍一下模板的基本情况和用法。

LaTeX 是一些理工专业论文排版的事实标准。既然是论文排版，就不可避免会涉及到参考文献的处理。Oren Patashnik 和 Leslie Lamport 在 1985 年开发的 BibTeX 是在 LaTeX 社区相当流行的参考文献格式化工具。

其实网络上流传的 BibTeX 教程很多，本不用我再来插一句嘴。不过这么多年来，始终有很多朋友会对几个问题反复提问。这让我感到，现有的教程恐怕是不够的。这篇文章尝试将 BibTeX 的基本用法讲解清楚，同时适当地提及一些处理流程，争取在有限的篇幅里，讲清楚 BibTeX 的来龙去脉。