北京化工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》-北化工信息科学与技术学院计算机科学与技术考研复习技巧与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月15日 16:59:58
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常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








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南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








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北京化工大学计算机科学与技术考研经验与复习技巧

考研政治方面:

政治的话我就全部都是买了肖秀荣的书。一些书籍就是《知识点精讲精练》《1000题》从8月中旬就开始看吧,每天给大约一个半小时的时间在政治上面,然后就是每天看一个章节然后就会去做相对应的1000题上面的题目。建议大家用铅笔做,然后就只要在答案那里做个标记就行了。这样做的原因是1000题应该是要做个三遍左右才能很好的掌握下来。就这样第一轮看完《知识点精讲精练》《1000题》的时间大约是在10月左右。这一段时间就是了解下,知道能考什么东西,心里有个大致的方向就行了。第一轮政治结束后,就开始第二轮了,这轮的政治是最重要的了。这次也是两个结合起来做,但是《知识点精讲精练》上面的知识一定要自己理解,不要全部都背,不要全部都背,不要全部都背。重要的说三遍。自己理解了,然后就只要背一点点那些重要的知识点,和一些时间点发生过什么事情,两个理论之间的区别。形势与政策,这个可以放到冲刺的时间来吧。

考研数学方面:

从四月直至暑假,主要任务是研读教材。我们要对同济大学第六版的高等数学和线性代数按照考研要求进行梳理,确保理解和牢记所有关键的概念、定理及公式。课后的习题无需全部完成,挑一些当初老师指定的题目来做就足够了。进入暑假后,我会开始阅读二李的《复习全书》,这是一本不容错过的权威书籍,至少需要通读三遍。初次阅读可能会觉得难度较大,这是正常现象,标记难点,待第二次阅读时解决,大约需要一个月的时间。然而,《复习全书》只需关注高等数学部分,对于线性代数,推荐李永乐老师的《线代讲义》。在十一月中旬以前,需完成《全书》的复习,并着手进行历年真题的训练。真题是最具价值的参考资料,至少要重复两次,特别是最近五年内的题目,建议做三次。至于模拟试题,可挑选一部分进行练习,我发现市场上大多数模拟题的质量难以与真题相媲美。

考研英语方面:

阅读不仅涉及词汇量,还包括阅读速率。因此,定期练习阅读以提升速度是必要的。我强烈建议尝试《张健的150篇,基础与提高》系列,以及针对临考的《最后5套》。此外,《胡敏200篇》也是个好选择,它按照从简单到复杂的层次设计,让你可以从初级开始逐步挑战。当你能在20道题目中全部答对时,那种内心的满足感和成就感是无法言表的。实际上,学习就是一个循序渐进的过程,先在初级阶段取得好成绩,然后逐渐过渡到更高级别的内容,错误也会相应减少。我个人就非常欣赏这个过程。值得注意的是,《胡敏200篇》每年的内容会有所不同,你可以选择12、13或14版,我自己使用的是12版的。

考研专业课方面:

数据结构是计算机科学的基础,它研究的是数据如何在计算机中有效地组织、存储和检索。理解并掌握各种数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图等的基本概念、操作以及它们的时间复杂度是至关重要的。例如,栈的后进先出特性在递归、括号匹配等问题中广泛应用;队列的先进先出原则常用于任务调度;二叉树则在搜索、排序等领域有重要应用。

算法设计与分析也是数据结构的重点。递归、分治、动态规划等算法思想需深入理解和熟练运用。例如,快速排序、归并排序、堆排序等经典排序算法的原理及实现,以及它们的时间复杂度分析。对查找算法,二分查找、哈希表查找等也需熟悉其工作原理和效率。

再者,实际编程能力的考察也不可忽视。你需能够用C++或Java等语言实现这些数据结构和算法,并能进行调试和优化。动手实践是巩固理论知识的最佳方式,建议多做练习题,比如LeetCode或者ACM竞赛题目,这将极大地提升编程能力和问题解决能力。

对数据结构的抽象思维和问题建模能力也需培养。面对一个新的问题,能否迅速地选合适的数据结构和算法来解决,这是衡量你是否真正理解这门学科的关键。

阅读和理解数据结构相关的学术论文也是提高深度的好方法,这帮助你了解最新的研究成果和技术趋势。

The End