华中师范大学计算机科学与技术考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-华中师大人工智能教育学部计算机科学与技术考研经验与备考诀窍
考研资深辅导
2024年10月24日 07:20:25
华中师范大学计算机科学与技术考研经验与备考诀窍
考研政治方面：
政治这块我真是有发言权，虽然政治拉分不大，但是容易拖后腿，政治建议出了大纲后开始复习，大纲大概九月中出，出了后，请迅速购买，时间宝贵。然后仔仔细细的看一遍大纲，我当时规定是每天看30页，第一部分马原比较难，每天二十页，争取每句话都看到看懂。看完之后，开始做配套的1000题（每天同步做）。做完对答案，把每道题和每道题的解析再看一遍（心里默记），特别是错的题在大纲上用不同颜色的笔标注，虽然后面你不会再有时间看大纲，但是画得过程就是记忆。总之，你从复习政治的那一天开始就要开始记忆，千万别拖到最后。看完大纲做完1000题之后大概就到10月中旬了，对，我之所以这么计算每天看的页数，就是掐准复习的节奏。接下来就开始找一本类似1000题的练习题了，个人推荐的选择有大纲解析配套的习题册或者风中劲草。这次就可以快速刷一遍题了，刷题就是记忆，重要的事说一遍，做错的题一定要返回大纲或者看解析弄懂。大概十一月上旬就可以结束刷题了，十一月非常关键，因为你要再刷一遍1000题，看一到两遍风中劲草背诵版知识点，做完肖秀荣八套卷，看一遍肖秀荣的时政小册子。十二月就是题海战术，把所有你能找到的模拟题都买来做，做选择题，最重要的当然是肖爷爷的四套卷。考前两周开始背四套卷大题，开始背不住没关系，反正你在考试前一定要背熟，不然你就别睡觉了，通宵背。这里有一个非常重要的贴士，我喜欢找重点，不喜欢做无用功，所以我会找几套比较重要的不同机构的模拟题放在一起对比，看看大题重合率，重合率高的一定是重点，没有重合的一定不要放弃，不然就有可能掉坑里。因为去年就反押题了，我记得当时四套卷里只压中了一道题，但是我非常幸运的发现其它题曾经在某地看过，记得大概的知识点。所以，这告诉我们一个道理，一定要训练过目不忘的本领，没有重合的题至少要认真看两遍，有个印象，万一考到呢。对了，考前一定要再复习一遍时政小册子，因为感觉对选择题帮助很大。最后说一下我的政治复习时间，12月之前都是一上午，早上八点到中午十二点，12月会适当延长，至于延长多少看个人的进度，主要是要协调好每一科的时间。
考研数学方面：
数学是一门会给人成就感也容易打击人的科目，想学好数学必须肯钻研，不能浮躁，而且专注度要高，勤于复习反思。9月开始看课本，10月20号开始做真题，大约5天做三到四套，剩下的时间用来整理错题并温习相应的知识点。我把30年的真题都做完了，如果时间不够的可以从九几年的开始做，毕竟前面那几套相对容易，和现在的真题相比还是有些差距的。模拟题我做的很少，没有什么深刻的印象，到考试前几天我还是在看真题中的错题，我的建议是真题为主，把真题吃透弄懂就能够拿一个不错的分数啦，如果学有余力，可以做一些模拟题拔高。在做真题的时候要有自己的做题顺序和针对性，在考试当中用最快的速度拿下这几道题。
考研英语方面：
我使用的资料包括：便于携带的考研英语词汇书、英语真题集、完形填空练习、阅读理解和王江涛的作文教程。英语学习是一个逐步积累的过程，培养语感至关重要。通过阅读，你能更好地掌握单词并提升理解能力。我通常利用零碎时间记忆单词，当复习课本感到疲倦时，我会切换到做一篇阅读或完型填空，定期进行翻译训练，并阅读作文以搜集一些精彩句式。我认为每门学科都需要一段专注的时间去深入探究，否则学习效率会大打折扣。
考研专业课方面：
数据结构是计算机科学的基础，它关乎如何有效地组织和管理大量数据。理解并掌握各种数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及它们的时间复杂度和空间复杂度分析，是至关重要的。例如，栈的应用在于函数调用、表达式求值；队列用于任务调度；二叉树则在文件系统、数据库索引等方面有广泛应用。我建议多做实践，凭编写代码来实现这些数据结构，这会帮助你深入理解其内在逻辑。
C语言是编程的基础，也是许多高级语言的基础。你需熟练掌握C语言的基本语法，包括变量、运算符、流程控制、函数、指针等。对指针，它是C语言的灵魂，理解其工作原理和使用技巧至关重要。我习惯凭编写小程序来加深对知识点的理解，比如用C语言实现数据结构，这样既能巩固C语言技能，又能强化数据结构知识。
数据结构与C语言结合的部分，即C语言程序设计，是考察实际编程能力。你需学会如何用C语言实现各种数据结构的操作，并解决实际问题。例如，使用链表实现队列，或者用二分查找优化搜索效率。这部分需大量的编程练习，尝试参加一些在线编程竞赛，或者解决LeetCode等平台上的问题，这将极大地提升实战能力。
理解和应用算法是关键。无论是排序（冒泡、选、插入、快速、归并等）还是查找（线性、二分、哈希等），都需深入理解和动手实现。你凭阅读《算法导论》等经典教材，或使用在线资源如AlgoExpert进行训练。