计算机考研算法

上篇文章说到了择校，其实还漏了一个选择，那就是军校地方生！虽说这个是无军籍的，但是这些军校实力一点也不差，比如信息工程大学、空军工程大学。类似院校还有好几个，基本各个区域都会有。由于军校大家不容易注意到，所以竞争相对更小，导师和同学更强，毕业出路看个人选择了，主要是分数线许多都还不到300分。当然，至于21考研的情况咱也不敢预测，只是在此提供一个思路哈。毕竟往年的冷门实力院校就那么一说，当年考研人数就爆满了，考研择校真的很玄学！那么话不多说，我们直插主题！空军工程大学现在已经是三月份了，那就从现在开始算吧。一般三月到七月为基础准备篇，七月到十月底复习巩固篇，十一月模拟一下并回顾常错的题目（模拟修正篇），加深记忆，尤其那些经常要翻书的公式，十二月至考前为冲刺篇。大致流程是这样，当然要考的学校比较好的话，建议再稍早一些进入学习状态。这里先只谈前期准备。前期因为涉及到择校，专业课方面往往不好复习，因此这段时间一般会把比较多的时间分配给公共课，如数学和英语，政治可以每天保证一小时左右往后推进即可。英语和数学又根据学硕专硕的不同分为英语一、英语二和数学一、数学二。可以肯定地说，英语二难度要低一些，不论是阅读还是新题型难度都要较英语一低。这两也可以一并归为阅读，本质上就是考察词汇和阅读然后进行分析、选择和概括的能力。而一般来讲，数学一难度高于数学二。为什么是一般来讲呢？因为数学一考察范围广题目不见得考察得很深，且高数所占比例没有数学二那么高。而数学二的高数考察超过100分，且考察深度会有所增加，并且无论数学一还是数学二，难点还是在高数部分。这里是针对本科就是计算机及相关专业的同学，需要考虑是就是学硕专硕以及数学的选择问题（当然有一些院校专硕也考数学一，如东南大学）。前几年考研英语平均分跨考的同学，可以大致分为三类：第一类是本科专业专业为信息管理、信息科学、机械、数学、地理信息等学过数学的。这一类实际上算不上跨考，顶多机械能算得上名副其实的跨考，其他比如信息管理、信息科学和地理信息等，本科学习阶段大多接触过计算机专业的相关课程。这一类同学可以选择考数学的院校和相关科目，数学的复习难度和其他计算机专业考生是一样的，甚至数学专业的同学在这点上就占了很大优势。在人工智能、算法被国家高度重视的今天，导师也更青睐学数学的考生，毕竟有的算法实质上就是求高维偏微分求导，这无异于在数学层面研究算法。地理信息科学而数学在本科教学不太多的就是第二类了，但是这类同学还有交叉学科这个选择。本科专业为生物、材料、心理学和语言类等。这些专业现在已经有一些院校开设了交叉学科，比如北京语言大学，他们的主要研究方向就是计算机语言处理之类的课题。还有华东师范大学的生物信息学，这个专业里最出名的就是生物医学工程了，只是生物医学工程一般是要考数学的，而其他方向可以考数学亦可以换成其他专业课作为业务课一来考察。再如兰州大学计算机科学与技术学硕，业务课一可以考实验心理学。对于第二类同学，如果觉得数学难，就可以选择这些交叉学科，一般竞争相对较小。计算语言学除了以上两类的其他专业考生就属于第三类了。不过，在每年的考研中，不乏高分考生，据说浙大每年的初试第一就是跨考考生（据传，真实性待确认），这说明跨考考生是能通过考研实现自己换专业换行业的愿景的，只是在院校选择、复习策略以及努力程度上需要比另外两类付出更多心思，但这个过程也能锻炼自己的信息搜集和处理、权衡利弊和结合实际的能力，考研政治里边常说的不就是要结合实际吗？所以这里建议这类考生结合自身实际选择院校，复习跨度可以再长一些，比如大三上学期开学之后就可以开始了。考研信息搜集和处理尤为重要最后就是英语的学习了，一定要坚持背单词，结合早些年的阅读进行巩固和词汇拓展意思的记忆。在复习过程中你会发现阅读里考察的并不一定是单词的常见含义，有的是平时比较少见的词义。所以背单词的同时建议结合阅读去巩固记忆，并锻炼下阅读的感觉，每次做一到两篇阅读熟悉一下感觉，慢慢可以增加阅读练习的篇数。具体在这期内容就不详细展开了。对于考研前期准备和文章提到的一些地方，尤其是提到跨考的相关内容，有疑问的可以评论交流哈！

首先，从当前的行业发展趋势和人才需求趋势来看，未来算法工程师的发展空间还是非常大的，而且算法工程师的岗位附加值也相对比较高，从这个角度来看，当前围绕算法工程师的岗位要求来制定学习规划是不错的选择。当前主攻大数据方向的研究生是从事算法岗位的主力，而当前能够培养大数据方向研究生的专业，除了计算机专业之外，还包括统计学、金融学和经济学等领域，而这几个专业往往也是财经类大学的传统优势专业，所以财经类大学出身并不会影响自己的就业，在某些领域（金融等），财经类大学出身还是一种优势。近些年来，财经类大学非常重视大数据人才的培养，在我担任某大数据比赛评委的过程中，发现财经类大学都非常重视这些专业比赛，不仅会派出多支参赛队伍，同时也会给予参赛学生很多支撑，这也给我留下了比较深刻的印象。从最终的参赛结果来看，财经类大学参赛选手的整体比赛成绩还是不错的，也有财经类大学的参赛队伍获得了一等奖。对于财经类大学的同学来说，考研计算机专业研究生还是具有一定难度的，所以一定要早做准备，要重点准备一下专业课。当前很多大学计算机专业考研都要求考408，这会让考生面对较大的复习压力，尤其是跨考生，一定要做好学习规划，同时要为自己营造一个较好的复习环境。最后，在目标学校的选择上，要考虑到学科实力和地区这两个重要因素。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

万学海文从往年计算机统考大纲数据结构部分及其相关知识点可以看出：数据结构占了45分，和计算机组成原理部分同一个比重，这足以体现计算机专业研究生选拔对数据结构课程的重视程度。针对这样的情况，为我们的考生们精心准备了一些数据结构重难点解析和复习建议。统考大纲对数据结构的考查目标定位为掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法，掌握数据的逻辑结构、存储结构以及基本操作的实现；能够对算法进行基本的时间复杂度和空间复杂度的分析；能够运用数据结构的基本原理和方法进行问题的分析求解，具备采用C、C 或JAVA语言设计程序与实现算法的能力。当然，考生也不必因此而专门复习一遍C或C 程序设计，毕竟复习时间有限，而且数据结构要求的重点在于算法设计的能力，而不是编写代码的能力，因此，只要能用类似伪代码的形式把思路表达清楚就行，不用强求写出一个没有任何语法错误的程序。下面我们来解析一下知识点：线性表这一章里面的知识点不多，但要做到深刻理解，能够应用相关知识点解决实际问题。链表上插入、删除节点时的指针操作是选择题的一个常考点，诸如双向链表等一些相对复杂的链表上的操作也是可以出现在综合应用题当中的。栈、队列和数组可以考查的知识点相比链表来说要多一些。最基本的，是栈与队列FILO和FIFO的特点。比如针对栈FILO的特点，进栈出栈序列的问题常出现在选择题中。其次，是栈和队列的顺序和链式存储结构，这里一个常考点是不同存储结构下栈顶指针、队首指针以及队尾指针的操作，特别是循环队列判满和判空的2种判断方法。再次，是特殊矩阵的压缩存储，这个考点复习的重点可以放在二维矩阵与一维数组相互转换时，下标的计算方法，比如与对角线平行的若干行上数据非零的矩阵存放在一维数组后，各个数据点相应的下标的计算。这一章可能的大题点，在于利用堆栈或队列的特性，将它们作为基础的数据结构，支持实际问题求解算法的设计，例如用栈解决递归问题，用队列解决图的遍历问题等等。树和二叉树：这一章中我们从顺序式的数据结构，转向层次式的数据结构，要掌握树、二叉树的各种性质、树和二叉树的不同存储结构、森林、树和二叉树之间的转换、线索化二叉树、二叉树的应用(二叉排序树、平衡二叉树和Huffman树)，重点要熟练掌握的，是森林、树以及二叉树的前中后三种遍历方式，要能进行相应的算法设计。这一部分是数据结构考题历来的重点和难点，复习时要特别关注。一些常见的选择题考点包括：满二叉树、完全二叉树节点数的计算，由树、二叉树的示意图给出相应的遍历序列，依据二叉树的遍历序列还原二叉树，线索化的实质，计算采用不同的方法线索化后二叉树剩余空指针域的个数，平衡二叉树的定义、性质、建立和四种调整算法以及回溯法相关的问题。常见的综合应用题考点包括：二叉树的遍历算法，遍历基础上针对二叉树的一些统计和操作(比如结点数统计、左右子树对换等等)，判断某棵二叉树是否二叉排序树，以上这些都要求能用递归的和非递归的算法解决，特别要重视非递归的算法，线索化后二叉树的遍历算法，如查找某结点线索化后的前驱或后继结点的算法以及给出Huffman编码等等。图：在这一章中需要识记的是图以及基于图的各种定义，存储方式。要熟练掌握图的深度遍历和广度遍历算法，这是用图来解决应用问题时常用的算法基础。需要掌握基于图的多个算法，能够以手工计算的方式在一个给定的图上执行特定的算法求解问题。常见的应用问题直接给出或经过抽象，会成为下列问题：最小生成树求解(PRIM算法和KRUSKAL算法，两种方法思想都很简单，但要注意不要混淆这两种方法)，拓扑排序问题(这里会用到数组实现的链表，可以注意一下)，关键路径问题(数据结构的较大难点，要把概念理解透，能做出表格找出关键路径)，最短路径问题(有重要的应用背景，也是贪心法不多的能给出最优解的典型问题之一)。查找：这一章，需要识记关键字、主关键字、次关键字的含义;静态查找与动态查找的含义及区别;平均查找长度ASL的概念念及在各种查找算法中的计算方法和计算结果，特别是一些典型结构的ASL值，B-树的概念和基本操作冲突解决方法的选择和冲突处理过程的描述，B 树的概念(新增考点)，特别要注意B-树和B 树概念的对比，以及Hash表相关的概念。要熟练掌握顺序表、链表、二叉树上的查找方法，特别要注意顺序查找、二分查找的适用条件(比如链表上用二分查找就不合适)和算法复杂度。排序：最新的大纲将去年的内部排序范围扩展为排序，排序既是重点，又是难点。排序算法众多，今年大纲还加上了外部排序，总共10种，各种不同算法还有相应的一些概念定义需要记住。选择题常见的问题包括：给定数列要求给出某种特定排序方法运行一轮后的排序结果，或者给出初始数列和一轮排序结果要求选择采用的排序算法，给定时间、空间复杂度要求以及数列特征要求选择合适的排序算法等等。如果排序这一考点出现在综合应用题中则常与数组结合来考查。数据结构的复习要紧扣参考书，把书认真看几遍，深入理解大纲相关的知识点。

首先，对于计算机专业的同学来说，如果对于编程和算法都不感兴趣，那么自身的发展空间会受到较大的限制，以大数据方向为例，当前大数据开发岗位和大数据分析岗位都是比较热门的岗位，而且岗位附加值也比较高，但是如果对于编程和算法都不感兴趣，那么这两大类岗位都不太适合。从当前大的技术发展趋势来看，大数据、区块链和人工智能这三大方向都有比较不错的发展前景，而这三大方向都离不开编程和算法，所以如果想在这些领域走得更远，即使对于编程和算法不感兴趣，也应该制定一个适合自己的学习规划。对于有读研计划的同学来说，如果想继续在计算机专业读研，编程和算法几乎是不可能绕过去的。按照历史经验来看，不少计算机专业的同学，之所以不能建立起学习编程和算法的兴趣，一个重要的原因是没有及时获得学习的成就感，而要想解决这个问题，应该选择一个适合自己的学习方式，尽快获得学习的成就感，从而逐渐对编程和算法产生兴趣。对于当前大一和大二的同学来说，如果想尽快建立起学习编程和算法的兴趣，应该积极参加一些专业比赛，通过专业比赛的锻炼能够全面促进对于编程和算法的理解，也能够通过比赛来建立起一定的学习信心。对于已经处在大三和大四阶段的同学来说，应该重视实践过程，通过实践来建立起学习编程和算法的信心。最后，如果实在对于编程和算法不感兴趣，那么在读研的时候最好能够选择一个非计算机专业。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

美国心理学家曾提出过一个六度分离理论。它指的是“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过五个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”根据这个理论，你和世界上的任何一个人之间只隔着五个人，不管对方在哪个国家，属哪类人种，是哪种肤色。可以看出，我们生活在一个复杂的像蜘蛛网一样的世界，我们每个人并不是单独的个体，而是和其他人有联系的。在当今这个大数据时代，数据即财富。所以我们需要用计算机存储、分析大量的数据，提取出对我们来说有价值的数据。我们每个人每天都在产生数据，例如我们在APP里聊天、在网络商城购物都会产生大量的数据。正如人和人之间有很多联系一样，数据和数据之间也会有许多联系，没有哪个数据是单独存在的，即使有，这种数据也没有利用价值，我们没有必要去分析，研究它。数据结构恰恰就是用来囊括数据以及数据与之间关系的一种集合。数据结构的起源是研究如何将相关联的数据存储到计算机中，并为后续分析提供有效的数据源。好的数据结构，能让我们做起事来事半功倍。精心选择的数据结构可以带来更高的计算速度和存储效率。什么是数据结构？“数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。”程序=数据结构+算法，数据结构属于静态的部分，算法的调用为动态部分为什么要学习数据结构？数据结构是所有计算机专业的同学必学的一门课程。数据结构研究的是数据如何再计算机中进行组织和存储，使得我们可以高效的获取数据或者修改数据。计算机专业的学生都开设过数据结构课程，它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。数据结构作为计算机专业的专业基础课程，是计算机考研的必考科目之一，如果有打算报考计算机专业的研究生，这门数据结构你是必须要学好它的，同时，工作以后的同学，会有想去报考计算机 软考 、计算机 等级考试的，数据结构也是必考的内容之一，科学技术在飞速发展，但是作为基石的科学技术没有动摇，由于近年来算法工程师的高薪火爆，使得数据结构的重视程序空前高涨，总而言之，既然我们已经与计算机接轨就必须掌握好它。常见的数据结构：1.数组2.栈3.队列4.链表5.图6.树7.前缀树8.哈希表1．数组数组(Array)大概是最简单，也是应用最广泛的数据结构了。比如栈，队列等其他数据结构也都是由数组演变而来。下图是包含四个元素（1、2、3、4）的简单数组。每一个数组元素都关联一个正数值，我们称它为下标或者索引(index)。大多数编程语言将初始索引定义为0。根据维度区分，有 2 种不同的数组：· 一维数组(如上图所示)· 多维数组(数组的元素为数组)数组的基本操作· Insert - 在某个索引处插入元素· Get - 读取某个索引处的元素· Delete - 删除某个索引处的元素· Size - 获取数组的长度2. 栈Ctrl+Z，这是著名的撤销操作，在大部分编辑类软件中都支持这一操作。但你想过它是怎么实现的吗？解决问题的思路就是应用状态（有限个）保存到内存中，将最后的状态排在最先的位置。就比如常用的图像处理软件Photoshop中最大支持1000步的历史纪录。这时我们使用栈（stack）实现这个功能就非常方便了。栈中的元素采用 LIFO (Last In First Out)，即后进先出。举个例子：先放进桶里的大米总是最后才盛出来使用，这就是先进后出。下图的栈有 3 个元素，3 在最上面，因此它会被第一个移除：栈的基本操作· Push — 在栈的最上方插入元素· Pop — 返回栈最上方的元素，并将其删除· isEmpty — 查询栈是否为空· Top — 返回栈最上方的元素，并不删除3. 队列队列(Queue)与栈类似，都是顺序存储的数据结构。它们的区别在于栈采用 LIFO 方式即后进先出，而队列FIFO，即先进先出。举个例子：排队买票，先进入队伍的先拿到票然后离开队伍。后来到的则排到队伍的队尾，即先进先出。下图展示了一个队列，1 是最上面的元素，它会被第一个移除：队列的基本操作· Enqueue — 在队列末尾插入元素· Dequeue — 将队列第一个元素删除· isEmpty — 查询队列是否为空· Top — 返回队列的第一个元素4. 链表链表(Linked List)也是另一个重要的数据结构，乍一看可能像数组，但它们在内存分配方式、内部结构和插入删除操作方式上均有所不同。链表是一系列节点组成的链，每一个节点保存了数据以及指向后续节点的指针。链表还包含一个头指针，它指向链表的第一个节点，如果链表为空，则头指针指向null或空。链表可以用来实现文件系统、哈希表和邻接表。下图展示了一个链表，它有 3 个节点：链表分为 2 种：· 单向链表· 双向链表链表的基本操作· InsertAtEnd — 在链表结尾插入元素· InsertAtHead — 在链表开头插入元素· Delete — 删除链表的指定元素· DeleteAtHead — 删除链表第一个元素· Search — 在链表中查询指定元素· isEmpty — 查询链表是否为空5. 图图(graph)是由多个网络形式相互连接的节点(vertex)构成。(x, y)表示一条边(edge)，它表示节点 x 与 y 相连。边可以包含权值(weight/cost)，即从顶点x到y所需的成本。图分为两种:· 无向图· 有向图在编程语言中，图有可能有以下两种形式表示：· 邻接矩阵(Adjacency Matrix)· 邻接表(Adjacency List)遍历图的两种算法· 广度优先搜索(Breadth First Search)· 深度优先搜索(Depth First Search)6. 树树(Tree)是一种层级式的数据结构，由节点和连接节点的边组成。树是一种特殊的图，它与图最大的区别是不存在循环。树被广泛应用在人工智能和一些复杂算法，它能提供高效的存储结构。下图是一个简单的树以及与树相关的术语：树有很多分类：· N 叉树(N-ary Tree)· 平衡树(Balanced Tree)· 二叉树(Binary Tree)· 二叉查找树(Binary Search Tree)· 平衡二叉树(AVL Tree)· 红黑树(Red Black Tree)· 2-3 树(2–3 Tree)其中，二叉树和二叉查找树是最常用的树。7. 前缀树前缀树(Prefix Trees 或者 Trie)也可以称之为“字典树”，与树类似，在处理字符串相关的问题时非常有效。它可以实现快速检索，常用来实现词典中的单词查询，也可以用于搜索引擎的自动补全甚至被用于IP的路由。下图展示了在前缀树中如何存储“top”, “thus”和“their”三个单词：单词是按照字母从上往下存储，“p”, “s”和“r”节点分别表示“top”, “thus”和“their”的单词结尾。8. 哈希表哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。哈希表通常由数组实现。哈希表的性能取决于 3 个因素：· 哈希函数· 哈希表的大小· 哈希冲突处理方式下图展示了有数组实现的哈希表，数组的下标即为哈希值，由哈希函数计算，作为哈希表的键(key)，而数组中保存的数据即为值(value)：以上就是八种常见的数据结构，欢迎评论区留言~

这场历尽艰辛的战役，终于……终于以胜利告终。有人问我，录取的感觉是什么？对于苦苦追逐多年的我来说，它无疑是这么多年以来，最令我开心的事情。可是，正如久旱的土地不会因为天降甘霖便立即抽出嫩芽，我的内心，也处在那样一种筋疲力竭的状态中，久久没有回过神。喜悦并未如同预想中的那样如狂风暴雨般扑面而来，但却如细流如清泉般，点点渗透在我干涸多年的心田上。多久没有过这样的感觉了？我不知道，从什么时候开始，自己就躲在了一个冷漠的壳里，一个逃避现实的壳里，一个走向堕落的壳里。曾经我以为，高考的失利是这一切的根源，是我人生最大的挫折。可是后来的经历让我明白，高考，对我而言，只是一个分割命运的界点，是高考后的几年，成为了这些年苦苦挣扎的根源。刚刚来到北理的时候，我是那么意气风发，竞选学委，积极自学，度过了一段十分充实的生活。直到，我开始沉迷游戏。沉迷游戏，那是与普通玩游戏完全不同的体验。何为沉迷？举个例子吧。我曾经吃住在网吧长达一个多月，秋衣进网吧，出来的时候已经是寒冬。室友见我总不回宿舍，便报告导员说我失踪了，全系久经搜寻无果，便通知了我远在安徽的父母，当他们千里之外赶来的时候，却撞见了因花光生活费不得不回到宿舍的我。于是，仅仅大一下，我便挂够了理应劝退的30学分，学校跟父母打了电话，通知了对我的处理结果：退学！我永远无法忘记，我的父母，心急如焚的一个一个打电话求学校领导，争取对我的宽大处理，最终，学校同意再对我观察一个学期，若无挂科，此事揭过。于是，我的母亲，远在安徽的母亲，放弃了晋升的机会，放弃了自己的假期，每两周便来一次北京查看我的情况。可是，我没有心，沉迷游戏的人，是没有心的。我在她没来的日子，依然泡在网吧，仅仅在她来的那天回宿舍，装作一切正常，并在她回宾馆的那个晚上，依然不放弃一点点时间，继续网吧通宵。时至今日，我都为自己的母亲感到心痛，为自己的所作所为感到羞愧。可是，那时的我，没有心，我的世界，天空永远是灰蒙蒙的，万物隔着一层纱，对亲情甚至对生死的感觉都淡漠到了极点。这样的我，自然没可能完成学校的最后通牒，在本学期第一门考试《概率论与数理统计》开考前夜，我坦白了一切，表示我不可能过这门考试。于是，父母又是一轮哀求，学校对我坚决的退学处理，变成了留级。在留级回去的日子里，我依然与我的梦魇进行了艰苦卓绝的斗争。后来的我，依然无法与游戏决绝，只不过，这一次，我开始畏惧挂科，它，是我的另一个梦魇。我就这样与游戏展开了拉锯战，一边补上挂科，一边又有新的挂科，幸运的是，补全速度与挂科速度基本持平，我的挂科总分始终维持在了30学分以内，于是我艰难地保住了自己的学籍，但是我的本科绩点可谓惨不忍睹，毫无悬念的成为了全系倒数第一。考研季来临，我从众的与大家一起准备考研，可是，久未学习的我，又怎么可能快速进入状态呢？要知道，那时候的我，高数线代概率论和数据结构等都还处于挂科状态，可是我就是那么鬼使神差的报考了，清华大学计算机系。很不可思议的决定，但是现在回忆起来，当初我做这个决定的原因，可能仅仅只是想在报考的时候风云一次吧。可是，上天似乎在有意玩弄我，这一次，我竟然过线了，这让我心头震动，难道？老天这是要给我翻盘的机会吗？当时的我并不知道，真正艰难的征程，才刚刚开始。过线后，我竟然奇迹般的压制住了自己的网瘾，积极准备复试，可是上天又给我开了一个玩笑。在复试资格审核前，我惊恐地发现了一件事，以我当时的挂科和补考分布情况来看，无论如何，我都不可能按时拿到毕业证，在与本科学校确定了这件事情以后，我把这件事情告诉了研招办的老师，老师说这件事情他们会认真讨论。清华效率很高，当天便给出结论，无论如何，我的录取结果都是无效的，当时我便感觉仿佛一盆冷水给我浇了个透心凉。那是计算机内卷前的2018年，也是以我的实力可能上岸的最后机会，我却以这样一种戏剧性的方式失败了。失败后的我，发誓再也不会碰考研了，可是，我又想到了之前得知过线后眼前似乎触手可及的梦想。于是，在外面浪迹了大半年后，我回到了家中，再次开启了2019年的备考。这一次，我又过线了，我仿佛又看到了希望的光，可是，那个掩埋在内心深处的魔鬼，它又出来了，网瘾的梦魇，又一次覆盖了我。2019年1月到2019年3月，我又一次过上了毫无节制的游戏生活，一如本科的那个我。其实，说再次，或许不准确，因为，我从未与游戏决裂过，即使在准备考研期间，我也常去通宵，不断的浪费，却又不断的后悔，悔恨交织着补救，勉强推着我过线了。可是初试后，这种欲望决堤了，我又一次被淹没。于是，复试，我又失败了，被残酷的竞争狠狠地击败。我至今仍然记得，机试考砸的那个晚上，我绝望的看着我看过的别人的简历，当时小狐狸告诉我：你应该永远记住这种弱小的感觉。弱小的无力感啊，让我又悔恨又自责，我不知道自己是怎么撑过面试的，但是显而易见，这一次，我又失败了！可是这一次，梦魇远没有结束，父母命令我，必须选择调剂！于是，我开始四处调剂，四处碰壁！这个时候我才明白，自己究竟有多弱小，清华拒绝了我，中科院拒绝了我，北科也拒绝了我，我尝试了所有可以尝试的机会，最终，中农给我抛来了橄榄枝。这里没有任何黑中农的意思，中农实际上正好踩在了我可以接受的底线上，可是，接不接受呢？最终，我还是选择了拒绝。当时的我，是没有再战的心思了的，可是，我也不知道，为何我最终还是拒绝了。两次失败了，我茫然的走在北京的大街上，失去应届生身份的我，即使想要参加工作，也困难重重。同时，这样的我，也实在没有任何理由窝在家里啃老。初试时期认识的朋友也失败了，他们还要再战，他们邀请我去天津，于是，我来到了天津，这个我考研征程中的最后一站。可是我首先要考虑的不是接下来考不考研，而是生存下去，于是我降低了要求，寻了一份可以温饱的工作。同时，在这期间，我备考了托福，来弥补本科期间没有考过六级的缺陷。没有比赛经历，我便参加了csp认证，同时在codeforces上比赛，尽我所能地提高自己的竞争力。时间到了九月，我该做出抉择了，最终，研招网上我用颤抖的双手，点在了那个让我头破血流的校名上！初试压力巨大，有过经验的我自然明白，考场上的我永远不可能发挥出正常状态，于是开始探索负重训练等方法。虽然时间剩余不多，但是我始终直面自己存在的一切问题，一些曾经自己不愿面对的烧脑的问题，那是我的死穴，却也是我寻求突破的契机。最终，我的初试得分为414分，这是一个远超我自己预期的分数。如果是前两年的我考出了这样的分数，我可能又会侥幸的认为我不可能被刷，进而开始懈怠，所幸的是，这一次，我没有！因为，多次的失败让我明白，哪怕是有任何一丝失败的可能，也必须防患于未然。于是，又是一轮艰苦的准备，这一次的复试准备，比往年的任何一次都要长得多，于是我陷入了刷题-比赛-刷题的连轴转。可是，考试的奇妙性就在于，你永远不知道它会给你一个什么结果。考场巨大的压力下，我看错了题意，机考，再一次崩盘了。机考崩盘的那天，我的天空仿佛又陷入了黑暗。我无法理解，为啥我没能踢好这临门一脚，这么久的训练，却换来了又一次惨烈的失败，我不知道自己刷了这么多题打了这么多比赛的意义是什么。我心口发凉，可是我知道，自己不能就这么放弃，奋斗了这么久，还有一场更重要的终极考试--面试！5月11日到5月14日这几天，是我最煎熬的几天，悔恨于机试，却不得不面对面试。我忍受着胸口的窒息感，一遍遍地练习着自我介绍，项目问答，学科问答。但是只要一停下来，我的胸口就有一阵绞痛，痛心于我的机试。于是我不停地，一遍又一遍练习，随着越来越熟练，我似乎重新又获得了自信。那一天终于还是来了，进入给定的房间号，老师们围成一圈，在他们的脸上，我看到了一种鼓励的眼神。我开始做自我介绍，无数次练习，这些东西我早已滚瓜烂熟，于是我流畅的说出了自我介绍，自信，在我的内心慢慢扩散。在回答了几个问题之后，邓俊辉老师，这位我网上学习算法的启蒙老师，发问了：你的简历表明你的算法功底不错，可是你的机试成绩为何并不理想？这个问题还是来了，可是我已做好准备：老师，这次我发挥失常，我无可辩驳。但是，我依然相信我自己的算法能力！邓老师问了我几个算法问题后，开始就最后一个问题展开了：你确定你的方法可以通过所有数据吗？我回答：我确定！邓老师继续说：我给你一个提示，数据范围是……我坚定的回答：老师，您不用多提示，可能还有其他的方法，但是我的方法一定可以实现！此时我的心里终于明白，一切的训练，一切的努力，都不会白费，只不过，它可能会以你意想不到的方式，悄悄给予你意想不到的收获！最终，虽然机试拖了我的后腿，但是依靠初试和面试，我终于幸运的录取了。录取结果出现的刹那，我知道，我终于获得了这场阶段性战役的最终胜利！我有什么值得自傲的吗？似乎，并没有。考研加延毕加留级，已经耗费了我太多的时间，我已经被同龄人远远甩在了身后。可是，我又有什么自卑的吗？貌似，也不必。诚然，与我同龄的朋友或许已经即将升入博士，曾经，一想到这，我的心中就会产生令人窒息的痛苦，噩梦困扰着我，后悔、自责等情绪伴随着我。可是，当我确定录取的时候，这一切忽地就烟消云散了。即使与最初的规划有所偏差，即使与同龄人相比我已落后，那又如何，人生是一场马拉松，每一步都可能放慢脚步甚至迷失方向，可是，只要还在前进，那就不至于万劫不复！与当初那个陷入深渊的自己比起来，我喜欢现在的我自己。现在的我，把名字写在了中国工科圣地的拟录取名单上，虽然迟到，但并未缺席；现在的我，踏过了重重黑暗与迷雾，穿越了不堪回首的回忆，重新走在了阳光下，再一次活成了自己想要的样子；现在的我，经历了人生峰峦的起起伏伏，终于明白，一时的挫折不能决定我们最终的样子，阶段性的成功也不过是获得一个新的起点罢了。清华从隐隐绰绰的梦里浮现出来，凝结成现实的光景，我走向了这个落满光与雨的地方。这里，沉淀过太多人的梦想。这里，把荣誉与竞争一并交给你。这里，将是我未来三年生活的地方，而这一次，我再也不会沉沦。我仿佛回到了多年前那个夏天，我乘着北理的校车来到了学校，穿上了绿色的军装，憧憬着新生活。没有走好的过去，其实并不妨碍以后的生活。我依然憧憬着新生活，我依然相信，未来的自己，一定会成为最好的自己！

北京科技大学于1952年由天津大学(原北洋大学)、清华大学等6所国内著名大学的矿冶系科组建而成，现已发展成为以工为主，工、理、管、文、经、法等多学科协调发展的教育部直属全国重点大学，是全国首批正式成立研究生院的高等学校之一。1997年5月，学校首批进入国家“211工程”建设高校行列。2006年，学校成为首批“985工程”优势学科创新平台建设项目试点高校。2014年，学校牵头的，以北京科技大学、东北大学为核心高校的“钢铁共性技术协同创新中心”成功入选国家“2011计划”。2017年，学校入选国家“双一流”建设高校。2018年，学校获批国防科工局、教育部共建高校。北京科技大学计算机与通信工程学院源于1973年成立的计算机及应用专业，经过近40年的建设，学院在学科建设、科学研究水平和教育教学质量上实现了跨越式的发展与大力提升。学院目前设有计算机科学与技术系、软件工程系、通信工程系、物联网与电子工程系、信息基础科学系5个系以及计算机与系统科学研究所、知识工程研究所、先进网络技术与新业务研究所等多个研究所。学院现有教职工118人，专任教师90人，其中中科院院士1人、长江学者特聘教授1人、国家杰出青年科学基金获得者1人、教育部新世纪优秀人才3人，教授24人（其中博士生导师17人），副教授37人。还有一支以中国工程院原副院长邬贺铨院士领衔的20余名国内外知名教授组成的兼职教授队伍。学院的学科建设与专业设置始终紧紧围绕信息技术领域的国际前沿和国家需求。学院拥有计算机科学与技术、软件工程2个一级学科博士点，通信与信息系统1个二级学科博士点以及计算机科学与技术、软件工程、信息与通信工程3个博士后流动站，计算机系统结构、通信与信息系统2个二级学科北京市重点学科。学院拥有计算机科学与技术、软件工程、信息与通信工程、电子科学与技术4个一级学科硕士点和计算机技术、软件工程、电子与通信工程3个工程硕士点，拥有计算机科学与技术、通信工程、信息安全、电子信息工程、物联网工程5个本科专业。现有本科生1500余人，博士和硕士研究生600余人，留学生100余人。一、考试科目初试科目①111 单独考试思想政治理论②240 单独考试英语③610 单独考试数学④871 计算机综合一（含计算机组成原理、数据结构）"复试科目:549 计算机综合二（含系统结构、操作系统）二、参考书目[1] 蒋本珊．计算机组成原理（第3版）．清华大学出版社，2013[2] 唐朔飞．计算机组成原理（第2版）．高等教育出版社，2008[3] 齐悦，夏克俭，姚琳．数据结构、算法与应用．清华大学出版社[4] 严蔚敏，吴伟民．数据结构（C语言版）．清华大学出版社三、分数线2019年公共课39专业课59总分2702018年公共课39专业课59总分2702017年公共课36专业课54总分260四、考研真题五、经验分享一、学校选择◆因素一：学校水平。考研最好还是报考一些211/985，双非“双一流”也可以考虑，要对比学校之间的水平，可以参考2017年教育部评估，这个是最权威的。◆因素二：报考难度。对比报考难度，可以参考分数线，而报录比更为可靠，要看整体报录趋势，也会出现一年简单一年难的现象。北科17年计算机专硕报266人，录46人，而18年报381人录40人，后来扩招到47人。◆因素三：专业课科目。我选择北科就是因为它考计算机组成原理，个人感觉比较擅长组成，这次我也是靠专业课成功逆袭。二、公共课学习考研最好看一些老师的视频，切忌闷头学，既枯燥效果也不好，下面给大家推荐一些老师的课程和书籍。◆数学二：张宇，汤家凤，李永乐（线代）。高数上册以张宇视频为主，下册以汤家凤视频为主，线代看李永乐的视频就可以了。关于用书，复习全书和张宇十八讲最好都做完，线代用李永乐的线代讲义。划重点：18数学比较变态，其实大家都考的比较烂，并没多大差距，而19不会太难了，所以容易拉开差距，好好学就能拿高分，所以，18考研比拼专业课，19考研要更加重视数学。◆英语：先推荐一款记单词APP墨墨背单词，效果极好，被我推荐的同学都说好！英语大部分课程我都看的育明考研的，语法可以看看田静的《句句真研》配套视频课程，完型强烈推荐陈文笠的真题讲解视频。◆政治：特别强烈推荐处女座徐涛全套。他的书比较难买，早下手，其实大家过于神话肖秀容，肖比较有价值的是1000题和肖8/4，论视频课程和书，还是推荐徐涛，他的核心考案有很多表格整理，比肖秀容的大书好太多，小黄书押题分专题和角度，逻辑清晰，比肖四更好背！去年几乎全压中，而且很多题干都一样。划重点：建议暑假就开始拿出时间看徐涛的视频课，看他的视频课就当是放松了，但切忌别沉迷，前期主攻选择题，十二月份开始背小黄书大题即可。三、专业课学习这里主要介绍北科的专业课学习方法。北科初试数据结构和组成原理，复试操作系统和系统结构，我初试123，复试115，不是很高，但足以逆袭。◆开始时间：暑假开始，必须从暑假就得开始专业课，不然到后面时间会越来越不够用。◆推荐用书：数据结构，课本用北科夏克俭的，里面的算法比较重要，真题考过里面的算法，但里面印刷错误较多，习题用王道。组成原理课本用蒋本珊的，习题用蒋本珊课本配套习题册。◆真题分析：18年较往年真题有不小的变化，有不少新题目，但题目比较简单，更加注重基础，可能北科出题老师也知道今年数学会很难，不想让我们考的很难堪。划重点：考研专业课，真题最重要！四、考场发挥◆全真模拟：建议十月一之后每周可以进行一到两次数学和英语全真模拟，到12月份进行一到两次政治模拟，不要以为政治考试时间充足，我当时就没做完。。。模拟环境不需要太好，因为考场上也会出现很多干扰因素，全真模拟就是锻炼在有干扰的情况下进行考试，做到临场不乱。为了做到全真模拟可以从淘宝购买答题卡。◆考场心态：紧张是正常的、必须的，不紧张的都是重在参与的，当题目很难时不要心慌泄气，因为你的竞争对手不是这份题，而是同时跟你做这份题的考生，你难他们也难，玩的就是心跳！五、复试准备◆成绩出来前：不管感觉考的怎么样，都要在成绩出来前开始准备复试，先准备个人简历和项目，因为无论是找工作面试还是复试都需要简历，面试官都会问到大学做过的项目。◆联系导师：能联系到最好，联系不到就好好准备复试，只要考上了包分配。六、调剂经验◆调剂选择：成绩出来后，高出分数线较多的，全心准备一志愿复试，擦线或过线不多的，可以适当准备一下调剂，一般在寒假结束后，大部分学校才发布调剂信息，这时适当看一下调剂信息，心中确定几个调剂目标即可，给调剂院校发邮件填预调剂系统之类的其实用处不大（除非你是211/985出身，或分数特别高，能被导师相中），关键还是等调剂系统出来，填写调剂志愿后，学校通过该系统按分数和出身确定调剂资格。◆志愿填写：最多可以同时填写三个志愿，锁定时间为36小时内，建议先保留一个不填，说不定会碰到一个更合适的调剂院校，都填满了就没机会了。◆调剂与一志愿之间的问题：要确保调剂院校复试时间和一志愿不冲突，否则只能舍弃一个。填调剂对一志愿录取并无影响，并且面试老师一般也不会看到你的调剂信息。◆我的调剂经历：我当时先参加北科复试又接着参加的调剂复试（我是在调剂系统出来那天就填写了调剂志愿），调剂复试成绩出来的快，第二天给我发了录取通知，让我在一个小时内接受录取，否则就把名额给别人，当时北科这边成绩还没出来，感觉北科复试面试发挥的很差（面试前几分钟手指割破了，恰巧又要手译，没有写完，所以关键时期一定要远离危险器具），我就接受了调剂录取，原则上我就不能再接受别的学校录取了，在北科成绩公布前一天，我得到消息我能被北科录取，当时的心情真是喜悲交加，我就直接去了调剂院校，经询问，调剂学校这边是可以对录取解锁的，同时也需要联系北科那边，因为此时如果北科那边已经筛选出录取名单，我这边才解锁，那我就两头空了。两边都联系妥当了，在调剂院校这边写申请，找领导签字，几经波折终于解锁成功了，第二天妥妥地被北科录取了。七、复试笔试北科复试笔试比较重要，分数差距比较大，每年都会有很多不及格的，是逆袭的关键◆推荐用书：操作系统，课本我用的是汤小丹的，这本书其实写的不太好，推荐以王道为主。系统结构用尹朝庆的课本和配套习题册，看到输入输出系统那章即可。◆真题分析：题型较为固定，操作系统大多是17年真题改编，17年真题网上有，可有搜一下，系统结构几乎全是尹朝庆习题册原题。八、面试经验北科面试，每个组会有小差别，每人10分钟左右，当时我们组流程是这样的：1.给一张英文短文纸条，然后5分钟时间手写翻译。2.给一本英文书，从中找一段，读一下。3.开始专业课面试，老师会先问你哪门课学的比较好，然后提问一些关于这门课的问题，我当时说的数据库，问题是数据模型有哪些，都是很基础的问题。还会问你擅长哪门语言，会问你该语言如何定义字符串等等，也会问一下综合性问题，比如按一下开机键会发生什么等等。4.介绍大学做过的项目，这个很关键，复试成绩出来前，可以着手准备一下。划重点：切忌不会回答便硬扯，态度要真诚，尊重老师的提问，切忌多嘴。

大家好，我是育明考研小赵老师关于内蒙古大学计算机科学与技术考研信息汇总，请参考一、学院简介内蒙古大学研究生管理机构源于 1978 年成立的内蒙古大学研究生工作办公室， 1988 年，成立研究生处，是自治区高校中最早成立的研究生工作管理的处级建制。 2001 年 3 月，成立研究生院 ( 筹 ) ， 2010 年经学校批准成立研究生院。随着研究生教育规模的扩大，从研究生管理角度出发， 1996 年 12 月成立研究生处党总支， 2007 年 4 月成立研究生工作部。内蒙古大学研究生教育始于 1962 年， 1978 年恢复招生后，经过 30 多年的奋斗，熔炼出一支品德高尚、治学严谨、水平较高的研究生导师队伍，现有博士生导师 123 人，硕士生导师 523 人；目前有 7 个一级学科博士学位授权点， 3 个二级学科博士学位授权点， 26 个一级学科硕士学位授权点， 6 个二级学科硕士学位授权点； 2 个国家级重点学科， 1 个国家级重点培育学科， 18 个自治区重点学科， 8 个自治区重点培育学科，在校研究生近 6000 人。二、考试科目(101)思想政治理论(201)英语一(301)数学一(893)数据结构与操作系统(自命题)三、研究方向不区分研究方向四、参考书《计算机网络 系统方法》 Computer Networks:A Systems Approach (Third Edition((美)Larry L.Peserson Bruce S. Davie 著叶新铭，贾波等译，机械工业出版社五、拟招生人数以及报录比2019年拟招人数：计算机科学与技术：32(不含推免)2018年内蒙古工业大学计算机学院专业硕士报录人数86人，录取人数38人，报录比44.19%。六、历年分数线2019年公共课39专业课59总分2702018年公共课39专业课59总分2702018年公共课39专业课59总分270（研招网国家线）893数据结构与操作系统(自命题)，包含数据结构75分，操作系统75分；同等学力复试加试《数据库概论》、《计算机网络》。七、育明考研策略数据结构数据结构这门课程框架比较确定，算是比较基础的课程，可以作为第一门复习的课程。在复习时建立知识框架，在延伸至具体的知识点以及各种抽象概念等，散而不乱，打好知识基础，然后在辅以做题，比如王道的习题，你就会豁然开朗。算法基本上都需要手写代码，这个你如果感觉上来比较难的话，可以复习一遍之后再进行，推荐第一遍复习选择题，第二遍复习答题（算法），代码一定要手写，不能光看。看完后背下来也要默写一遍。我当时准备了一个本子，写了大概有几十个算法，基本上都还比较基础一些的。计算机网络这门课程知识点繁多且比较杂，需要花费比较多的时间复习，建议作为最后一门课程复习，避免遗忘的太快。这门课程的主要难点及考点基本就是五层协议：物理层，数据链路层，网络层，传输层，应用层。其中下面两层考选择较为多些，上面三层，结合组网之类的会考答题，一般只有一题。网路这部分必须拿到高分，尽量少失分。操作系统操作系统整体分为：进程管理、内存管理、文件管理、设备管理。即操作系统负责硬件管理，可以简单理解为依次管CPU，管内存，管外存，管外设。进程管理：进程和线程的比较，进程的创建和终止。进程的阻塞与唤醒。死锁的判断（四个必要条件），死锁的预防（破坏四个必要条件），死锁的避免（银行家算法等）。内存管理：程序装入的过程与原理，编译与连接，逻辑地址与物理地址。连续分配方式的原理与特点。分页与分段，请求分页与请求分段。缺页中断的处理。虚拟地址和物理地址的转换。

首先，对于想自学编程的同学来说，在学习编程语言的过程中，还需要同步学习很多内容，具体的学习内容要结合自己的主攻方向，比如学习C语言的同学如果想往嵌入式方向发展，就需要按照嵌入式开发的要求学习相关的知识。当前很多编程的初学者会选择从Java开始学起，一方面原因是Java语言本身是全场景编程语言，另一方面原因是Java的人才需求量相对比较大，而且Java岗位对于人才类型的需求也比较多元化，不同知识基础（学历）的程序员都能够找到自己的位置。Java目前比较主流的开发方向有两个，其一是Web开发方向，其二是大数据开发方向，对于初学者来说，可以按照Web开发方向来组织知识结构。Web开发方向除了要学习基本的Java语法之外，还需要学习三方面内容，其一是操作系统和数据库知识，其中数据库知识是比较重要的，其二是学习前端开发知识，其三是学习云计算知识，目前Web开发云端化已经比较普遍了。如果想向大数据方向发展，在学习Java编程的同时，还需要学习大数据平台的相关知识，大数据平台的内容比较多，所以通常并不建议完全采用自学的方式来学习，而是建议在特定的场景下来学习，大数据应用与场景的关系非常紧密。在学习编程语言的过程中，还需要重点学习一下数据结构和算法设计相关知识，如果想在软件研发的道路上走得更远，数据结构和算法是非常重要的，未来不论是从事大数据方向，还是从事人工智能方向，算法都是重要的基础。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！