北京交通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》-北交大计算机与信息技术学院计算机科学与技术考研备考诀窍与经验
考研资深辅导
2025年02月13日 16:46:07
北京交通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：
我是9月份开始的，先看肖秀荣的精讲精练，然后做肖秀荣的1000题，1000题里错的题最好在课本里划出来以加深印象。我是结合自己的思维自主选择的资料。课本可以是红皮书，可以是任汝芬的序列一 ，或者是肖秀荣那本核心知识点详解。马原，看的是任汝芬的序列一。毛中特，我看的是肖秀荣的课本。史纲，多是高中学的历史，用的是红宝书。思修，用的是红宝书。我后来还看了小草，但时间有限，小草没吃透，只过了两遍。考试前，买了肖秀荣的最后4套卷、任汝芬的4套卷以及20天20题，最后十几天狂背肖秀荣的4套卷。马原较难，我先学习的毛中特，之后是史纲和思修，最后是马原。建议8月份就开始入手政治，1000题多做几遍，小草上面标出了考过的知识，可以拿来做参考。
考研数学方面：
今年的试题颇具挑战性，颇有张宇风格。数学的核心在于稳固的基础，对于教材中的每一种解题技巧和问题，都应全力以赴地掌握。我个人研读的是张宇的高等数学，李永乐的线性代数，以及李永乐的全书。每位作者的书籍都有其独特之处，我将李永乐的全书通读了两次，张宇的高数更是阅读超过三次，李的线性代数也同样如此。从10月起，我开始做历年真题，每次得分通常都在130分以上。接着是张宇的八套卷和李的6+2，这些相当棘手，不需要严格按照三小时完成，遇到难题不必太过纠结，不懂的话直接查看答案。同时，我会匀出一些时间重温全书内容。随后，我完成了张宇的最后四套卷，难度颇高，但与今年的实际考题相仿。之后的真题，我以两小时一套的速度完成，因为很多题已在全书中练习过，所以分数可能不太准确。这段时间主要用来回顾错题和笔记。最终迎来考试，面对大题时，我感到困惑，许多题目束手无策。因此，减少错误至关重要。我的复习分为三个阶段，首先是对上述教材的学习，同时解决课后习题，从五一劳动节后开始，到7月中旬结束第一轮，包括课本和习题。全书我按照章节稳步学习，每个问题都要亲自动笔，理解并能正确解答，起初进度较慢，原计划9月前完成，实际延迟了一周。我想提醒大家，全书的难度略高于真题，但它设计得很好，想要在数学上取得佳绩，至少要看两遍全书。9月完成全书第一遍后，开始了第二轮，直至10月中旬，期间穿插完成了660题，这些题侧重于概念和陷阱，难度适中，完成后有助于提升后期的冲刺状态。从10月中旬到11月初，我每两天完成一套真题，很快便完成了大部分真题，之后用一周时间归纳和消化错题。从11月下旬开始，我尝试模拟题，由于难度较大，初期倍感压力，但逐渐适应了这种强度。模拟题结束后，我再次回归全书，配合真题，构建知识体系，并在最后阶段做了两套模拟题作为实战演练。关于上述的时间规划，我建议大家根据自己的复习进度适当调整。初期我每天大约花费半天时间学数学，后期则减至三小时，到了11月下旬，由于政治复习的需求，只剩大约两小时。总的来说，我通读了一遍课本，精读了三遍全书，两遍真题，一次模拟题，每次学习后都需要留出时间反思和找出弱项。
考研英语方面：
针对考研英语，关注重点应落在真题上，尤其是阅读部分，因为除作文外的其他题型实质上都是阅读理解的延伸。我初期尝试过精译五篇阅读，效果不错，推荐大家一试。至少要做五遍真题，这样才能洞察其考查的重点所在。考研英语有着明显的规律性，初期可能你会遇到明明看懂了文章却选错答案的情况，但一旦掌握了诀窍，你会发现正确率能迅速提高，甚至在不完全理解文章的情况下也能选出正确选项。这是一种高效的学习方法，能帮助你快速领会考研英语的策略，同时，在一天疲惫的晚上当作一种放松来做，也是个不错的选择。
考研专业课方面：
计算机专业基础涵盖了数据结构、算法分析、操作系统、计算机网络等多个子领域，这些都是构建计算机知识体系的基础。在复习时，我将每个部分都视为独立但相互关联的知识模块，逐个击破。
数据结构是核心，理解并熟练掌握各种数据结构（如数组、链表、树、图、栈、队列等）的特性及其应用至关重要。要深入理解排序和查找算法，例如快速排序、归并排序、二分查找等，这不仅需理论知识，更需凭编程实践来提升。
操作系统部分，重点在于理解进程与线程的区别，内存管理机制，磁盘I/O操作以及文件系统。这部分需理论与实践相结合，凭模拟实现简单的操作系统功能来加深理解。
计算机网络则要求理解TCP/IP五层模型，熟悉各层的主要协议，如HTTP、TCP、UDP等，并能解决实际的网络问题。我建议多做些网络实验，比如使用Wireshark抓包分析，这样直观地看到网络通信的过程。
在准备这些科目时，我一直坚持“理解为主，记忆为辅”的原则。对每一个概念，我都尽量去理解其背后的逻辑，不仅仅是死记硬背。我也会定期进行自我测试，比如编写代码实现一个算法，或者设计一个简化的操作系统模型，以此检验自有的学习效果。
我非常推荐使用在线资源，如LeetCode、Coursera、Stack Overflow等，它们提供了丰富的习题和讨论，有助于深化理解。参加一些编程比赛或项目实践也是很好的锻炼机会，将理论知识转化为实际技能。