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T2 跳 檔的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦左程雲寫的 程序員代碼面試指南：IT名企演算法與數據結構題目最優解（第2版） 可以從中找到所需的評價。
國立中正大學 機械工程學系暨研究所 姚宏宗所指導 鄭宜仁的 結合實驗與數值分析預測射出EVA發泡成型之膨脹形狀 （2011），提出T2 跳 檔關鍵因素是什麼，來自於有限元素分析、發泡倍率、熱傳模擬、膨脹模擬、類神經。
而第二篇論文國立交通大學 科技法律研究所 林志潔所指導 莊宇真的 認知神經科學於刑法體系之應用 - 以證據法為中心 （2011），提出因為有 證據法、刑法第十九條、認知神經科學、功能性核磁共振的重點而找出了 T2 跳 檔的解答。
程序員代碼面試指南：IT名企演算法與數據結構題目最優解（第2版）
為了解決T2 跳 檔 的問題，作者左程雲 這樣論述：
《程序員代碼面試指南：IT名企演算法與數據結構題目最優解（第2版）》是一本程序員代碼面試"神書」！書中對IT名企代碼面試各類題目的最優解進行了總結，並提供了相關代碼實現。針對當前程序員面試缺乏權威題目匯總這一痛點，本書選取將近300道真實出現過的經典代碼面試題，幫助廣大程序員的面試準備做到接近萬無一失。"刷」完本書後，你就是"題王」！ 《程序員代碼面試指南：IT名企演算法與數據結構題目最優解（第2版）》採用題目解答的方式組織內容，並把面試題類型相近或者解法相近的題目盡量放在一起，讀者在學習本書時很容易看出面試題解法之間的聯繫，使知識的學習避免碎片化。書中將所有的面試題從難到易依次分為"將」「
校」「尉」「士」四個檔次，方便讀者有針對性地選擇"刷」題。本書所收錄的所有面試題都給出了最優解講解和代碼實現，並且提供了一些普通解法和最優解法的運行時間對比，讓讀者真切地感受到最優解的魅力！ 《程序員代碼面試指南：IT名企演算法與數據結構題目最優解（第2版）》中的題目全面且經典，更重要的是，書中收錄了大量新題和最優解分析，這些內容源自筆者多年來"死磕自己」的深入思考。程序員們做好準備在IT名企的面試中脫穎而出、一舉成名了嗎？這本書就是你應該擁有的"神兵利器」。當然，對需要提升演算法和數據結構等方面能力的程序員而言，《程序員代碼面試指南：IT名企演算法與數據結構題目最優解（第2版）》的價值也是
顯而易見的。 左程雲，本科和碩士先後就讀于華中科技大學和芝加哥大學，在多家國內外互聯網公司工作多年。自2010年起專注刷題至今，從2015年開始利用業餘時間在牛客網平臺針對代碼面試與演算法開始教學工作。 第1章 棧和佇列 1 設計一個有getMin功能的棧（士 ★☆☆☆） 1 由兩個棧組成的佇列（尉 ★★☆☆） 5 如何僅用遞迴函數和棧操作逆序一個棧（尉 ★★☆☆） 7 貓狗佇列（難度：士 ★☆☆☆） 9 用一個棧實現另一個棧的排序（士 ★☆☆☆） 12 用棧來求解漢諾塔問題（校 ★★★☆） 13 生成視窗最大值陣列（尉 ★★☆☆） 18 單調棧
結構（尉 ★★☆☆） 20 求最大子矩陣的大小（校 ★★★☆） 26 最大值減去最小值小於或等於num的子陣列數量（校 ★★★☆） 31 可見的山峰對數量（原問題 士 ★☆☆☆ 進階問題 將 ★★★★） 33 第2章 鏈表問題 41 列印兩個有序鏈表的公共部分（士 ★☆☆☆） 41 在單鏈表和雙鏈表中刪除倒數第K個節點（士 ★☆☆☆） 42 刪除鏈表的中間節點和a/b處的節點（士 ★☆☆☆） 45 反轉單向和雙向鏈表（士 ★☆☆☆） 47 反轉部分單向鏈表（士 ★☆☆☆） 48 環形單鏈表的約瑟夫問題（原問題 士 ★☆☆☆ 進階 校 ★★★☆） 50 判斷一個鏈表是否為回文結構（普通解法 士
★☆☆☆ 進階解法 尉 ★★☆☆） 55 將單向鏈表按某值劃分成左邊小、中間相等、右邊大的形式（尉 ★★☆☆） 59 複製含有隨機指針節點的鏈表（尉 ★★☆☆） 63 兩個單鏈表生成相加鏈表（士 ★☆☆☆） 66 兩個單鏈表相交的一系列問題（將 ★★★★） 69 將單鏈表的每K個節點之間逆序（尉 ★★☆☆） 74 刪除無序單鏈表中值重複出現的節點（士 ★☆☆☆） 77 在單鏈表中刪除指定值的節點（士 ★☆☆☆） 79 將搜索二叉樹轉換成雙向鏈表（尉 ★★☆☆） 81 單鏈表的選擇排序（士 ★☆☆☆） 84 一種怪異的節點刪除方式（士 ★☆☆☆） 86 向有序的環形單鏈表中插入新節點（士 ★☆
☆☆） 87 合併兩個有序的單鏈表（士 ★☆☆☆） 88 按照左右半區的方式重新組合單鏈表（士 ★☆☆☆） 90 第3章 二叉樹問題 93 分別用遞迴和非遞迴方式實現二叉樹先序、中序和後序遍歷（校 ★★★☆） 93 列印二叉樹的邊界節點（尉 ★★☆☆） 100 如何較為直觀地列印二叉樹（尉 ★★☆☆） 104 二叉樹的序列化和反序列化（士 ★☆☆☆） 107 遍歷二叉樹的神級方法（將 ★★★★） 111 在二叉樹中找到累加和為指定值的最長路徑長度（尉 ★★☆☆） 119 找到二叉樹中的最大搜索二叉子樹（尉 ★★☆☆） 121 找到二叉樹中符合搜索二叉樹條件的最大拓撲結構（校 ★★★☆） 12
4 二叉樹的按層列印與ZigZag列印（尉 ★★☆☆） 132 調整搜索二叉樹中兩個錯誤的節點（原問題 尉 ★★☆☆ 進階問題 將 ★★★★） 137 判斷t1樹是否包含t2樹全部的拓撲結構（士 ★☆☆☆） 142 判斷t1樹中是否有與t2樹拓撲結構完全相同的子樹（校 ★★★☆） 144 判斷二叉樹是否為平衡二叉樹（士 ★☆☆☆） 146 根據後序數組重建搜索二叉樹（士 ★☆☆☆） 148 判斷一棵二叉樹是否為搜索二叉樹和完全二叉樹（士 ★☆☆☆） 150 通過有序數組生成平衡搜索二叉樹（士 ★☆☆☆） 152 在二叉樹中找到一個節點的後繼節點（尉 ★★☆☆） 153 在二叉樹中找到兩個節點的
最近公共祖先（原問題 士 ★☆☆☆ 進階問題 尉 ★★☆☆ 再進階問題：校 ★★★☆） 155 Tarjan演算法與並查集解決二叉樹節點間最近公共祖先的批量查詢問題（校 ★★★☆） 160 二叉樹節點間的最大距離問題（尉 ★★☆☆） 168 派對的最大快樂值（尉 ★★☆☆） 169 通過先序和中序數組生成後序數組（士 ★☆☆☆） 172 統計和生成所有不同的二叉樹（尉 ★★☆☆） 173 統計完全二叉樹的節點數（尉 ★★☆☆） 176 第4章 遞迴和動態規劃 179 斐波那契系列問題的遞迴和動態規劃（將 ★★★★） 179 矩陣的最小路徑和（尉 ★★☆☆） 185 換錢的最少貨幣數（尉 ★★☆
☆） 189 機器人達到指定位置方法數（尉 ★★☆☆） 192 換錢的方法數（尉 ★★☆☆） 199 打氣球的最大分數（校 ★★★☆） 204 最長遞增子序列（校 ★★★☆） 210 信封嵌套問題（校 ★★★☆） 214 漢諾塔問題（校 ★★★☆） 217 最長公共子序列問題（尉 ★★☆☆） 220 最長公共子串問題（校 ★★★☆） 223 子陣列異或和為0的最多劃分（校 ★★★☆） 227 最小編輯代價（校 ★★★☆） 230 字串的交錯組成（校 ★★★☆） 233 龍與地下城遊戲問題（尉 ★★☆☆） 236 數位字串轉換為字母組合的種數（尉 ★★☆☆） 238 運算式得到期望結果的組成種數
（校 ★★★☆） 240 排成一條線的紙牌博弈問題（尉 ★★☆☆） 245 跳躍遊戲（士 ★☆☆☆） 247 陣列中的最長連續序列（尉 ★★☆☆） 248 N皇后問題（校 ★★★☆） 249 第5章 字串問題 253 判斷兩個字串是否互為變形詞（士 ★☆☆☆） 253 判斷兩個字串是否互為旋轉詞（士 ★☆☆☆） 254 將整數字串轉成整數值（尉 ★★☆☆） 255 字串的統計字串（士 ★☆☆☆） 258 判斷字元陣列中是否所有的字元都只出現過一次 （按要求1實現的方法 士 ★☆☆☆ 按要求2實現的方法 尉 ★★☆☆） 261 在有序但含有空的陣列中查找字串（尉 ★★☆☆） 263 字串的調整與
替換（士 ★☆☆☆） 265 翻轉字串（士 ★☆☆☆） 267 完美洗牌問題（將 ★★★★） 270 刪除多餘字元得到字典序最小的字串（尉 ★★☆☆） 276 陣列中兩個字串的最小距離（尉 ★★☆☆） 279 字串的轉換路徑問題（尉 ★★☆☆） 281 添加最少字元使字串整體都是回文字串（校 ★★★☆） 285 括弧字串的有效性和最長有效長度 （原問題 士 ★☆☆☆ 補充問題 尉 ★★☆☆） 290 公式字串求值（校 ★★★☆） 292 0左邊必有1的二進位字元串數量（校 ★★★☆） 294 拼接所有字串產生字典順序最小的大寫字串（校 ★★★☆） 297 找到字串的最長無重複字元子串（尉 ★★
☆☆） 300 找到被指的新類型字元（士 ★☆☆☆） 302 旋變字串問題（將 ★★★★） 303 最小包含子串的長度（校 ★★★☆） 310 回文最少分割數（尉 ★★★☆） 314 字串匹配問題（校 ★★★☆） 316 字典樹（首碼樹）的實現（尉 ★★★☆） 320 子陣列的最大異或和（校 ★★★☆） 324 第6章 大資料和空間限制 330 認識布隆篩檢程式（尉 ★★☆☆） 330 只用2GB記憶體在20億個整數中找到出現次數最多的數（士 ★☆☆☆） 335 40億個非負整數中找到沒出現的數（尉 ★★☆☆） 336 找到100億個URL中重複的URL以及搜索詞彙的top K問題（士 ★☆☆
☆） 337 40億個非負整數中找到出現兩次的數和所有數的中位數（尉 ★★☆☆） 338 一致性雜湊演算法的基本原理（尉 ★★☆☆） 339 島問題（原問題 尉 ★★☆☆ 進階問題 將 ★★★★） 342 第7章 位運算 348 不用額外變數交換兩個整數的值（士 ★☆☆☆） 348 不用做任何比較判斷找出兩個數中較大的數（校 ★★★☆） 349 只用位元運算不用算數運算實現整數的加減乘除運算（尉 ★★☆☆） 350 整數的二進位表達中有多少個1（尉 ★★☆☆） 355 在其他數都出現偶數次的陣列中找到出現奇數次的數（尉 ★★☆☆） 357 在其他數都出現k次的陣列中找到只出現一次的數（尉 ★★
☆☆） 359 第8章 陣列和矩陣問題 361 轉圈列印矩陣（士 ★☆☆☆） 361 將正方形矩陣順時針轉動90°（士 ★☆☆☆） 363 “之”字形列印矩陣（士 ★☆☆☆） 364 找到無序數組中最小的k個數 （O(Nlogk)的方法 尉 ★★☆☆ O(N)的方法 將 ★★★★） 366 需要排序的最短子陣列長度（士 ★☆☆☆） 371 在陣列中找到出現次數大於N/K的數（校 ★★★☆） 372 在行列都排好序的矩陣中找數（士 ★☆☆☆） 376 最長的可整合子陣列的長度（尉 ★★☆☆） 378 不重複列印排序陣列中相加和為給定值的所有二元組和三元組 （尉 ★★☆☆） 380 未排序正數陣列
中累加和為給定值的最長子陣列長度（尉 ★★☆☆） 382 未排序陣列中累加和為給定值的最長子陣列系列問題（尉 ★★☆☆） 384 未排序陣列中累加和小於或等於給定值的最長子陣列長度（將 ★★★★） 386 計算陣列的小和（校 ★★★☆） 392 自然數陣列的排序（士 ★☆☆☆） 394 奇數下標都是奇數或者偶數下標都是偶數（士 ★☆☆☆） 396 子陣列的最大累加和問題（士 ★☆☆☆） 397 子矩陣的最大累加和問題（尉 ★★☆☆） 398 在陣列中找到一個局部最小的位置（尉 ★★☆☆） 401 陣列中子陣列的最大累乘積（尉 ★★☆☆） 402 列印N個陣列整體最大的Top K（尉 ★★☆☆）
404 邊界都是1的最大正方形大小（尉 ★★☆☆） 406 不包含本位置值的累乘數組（士 ★☆☆☆） 409 陣列的partition調整（士 ★☆☆☆） 411 求最短通路值（尉 ★★☆☆） 413 陣列中未出現的最小正整數（尉 ★★☆☆） 415 陣列排序之後相鄰數的最大差值（尉 ★★☆☆） 416 做項目的最大收益問題（尉 ★★☆☆） 418 分金條的最小花費（尉 ★★☆☆） 421 大樓輪廓問題（將 ★★★★） 423 加油站良好出發點問題（校 ★★★☆） 432 容器盛水問題（校 ★★★☆） 439 第9章 其他題目 444 從5隨機到7隨機及其擴展
結合實驗與數值分析預測射出EVA發泡成型之膨脹形狀
為了解決T2 跳 檔 的問題，作者鄭宜仁 這樣論述：
對於直接射出發泡成型製程來說，準確並且快速的預測縮小模的形狀是一個困難且重要的工作。 而這個製程被廣泛的運用到製鞋工業(球鞋)以產生抗震的鞋子中底。 而根據原始設計的鞋子中底形狀並使用最佳化方法去修改縮小模形狀，則是快速並準確的獲得縮小模形狀的關鍵所在。 本研究對於發泡乙烯-醋酸乙烯共聚物材料(EVA)採用一系列具有不同厚度大小的方塊試片建立起溫度-時間曲線與發泡倍率的關係，並採用熱膨脹方法來模擬發泡放大的過程。 並且採用真實的運動鞋中底來驗證我們模擬正確性，並且發展及應用3D定位與牛頓最佳化方法來獲得縮小模的形狀。 同時最後我們也真實的去製造縮小模並生產球鞋中底成品，並與原來設計的大3D
CAD比對，最後結果，其最大誤差皆落在4mm以內，可以符合鞋廠的需求。 故此方法可以大幅的減少鞋廠嘗試錯誤的次數。
認知神經科學於刑法體系之應用 - 以證據法為中心
為了解決T2 跳 檔 的問題，作者莊宇真 這樣論述：
人類的「瘋狂」行為始終與人類歷史如影隨形。由於其怪異本質與一般人大相逕庭，使人類對其產生疑惑之餘，更添幾許神秘的色彩。因此，於科學蓬勃發展的近兩百多年來，許多專門領域諸如心理學、醫學、神學、神經科學、認知心理學等之研究人員，紛紛參與研究關於人類瘋狂行為之解釋。其中，以西方的演進史而言，由心理分析學派首先獨佔鰲頭，接著是精神醫學；自1980年代以降，則由認知神經科學主導關於人類腦與心之間的行為研究。對於刑事法學而言，人類的「瘋狂」行為一旦涉及犯罪，首當其衝的則是行為人罪責判斷的問題。隨著「瘋狂」行為侵害之法益情節重大，對於罪責判斷之標準理當益發嚴密。然而，對於人類瘋狂行為之研究演進歷程，我國與
西方之發展迥然不同；長久以來，直接跳過對於心理分析學派之理解，由精神醫學主導一切，無論是臨床領域，抑或是司法領域。精神醫學於司法領域之應用，一般以精神鑑定稱之。所謂鑑定，屬於刑事訴訟程序裡關於證據之法定調查方法之一，於有鑑定必要性時由法官或檢察官方發動；而所謂鑑定必要性，係指當與案件事實具關聯性、有調查必要性、且有調查可能之證據，需仰賴特別專門知識方能予以判定。換言之，發動鑑定之目的，係為輔助法院對於案件事實與證據的了解、並基於其了解作成判斷。惟精神鑑定於實務上運行長久以來，縱使在2005年刑法第十九條修法之後，關於其實際上對於輔助法院了解事實與證據之角色，始終存在高度不確定性的問題。如同前述
提及，隨著「瘋狂」行為侵害之法益情節重大，基於踐行刑事法學追求真實、正義、與維護社會秩序之精神，對於行為人罪責之判斷，期能提供一於現行精神鑑定以外、相對客觀的鑑定意見作為法院心證形成之輔助。是故，本文以介紹認知神經科學發展、以及討論其與刑法交錯之時點為開端；接著，針對認知神經科學研究一旦作為鑑定證據時，必須先行了解其原理與可能之誤差；最後，透過美國實務上對於認知神經科學證據使用之發展與現況，對我國實務上將來引入認知神經科學證據，其使用時機、證據能力與證明力之判斷標準，提出具體建議。