考研数据结构用什么语言

计算机视觉的研究是非常火热的，无论你是计算机专业的，还是非计算机专业的，都可以考计算机视觉方向的研究生，成功考研后，用人单位对你的水平认可度会提高很多。至于，数据结构和算法二选一，这个得看你的选择。我建议你最好还是先把这两本书看完。算法是专业知识。数据结构是程序语言基础。我建议你先掌握好数据结构。你才大二，想考研数据结构跟算法都要学好学扎实，算法可以先不管，但是数据结构是必须要掌握的。其实我觉得你可以先看数据结构，因为我考研有给他们出很多数据结构的题，不用看算法，最好把那几本习题都做了。如果你报考985.211，其实这些书都是给出差不多100道题。一般也就几十道数据结构习题，多做其他模拟题和真题，不看算法。个人经验，看书+做题是最好的。个人推荐算法，数据结构也可以看，但是你说想报考985，那么也是算法重要，除非你很感兴趣数据结构，否则你看这些个书觉得不知道里面的代码会干嘛，可能在知乎上有些博主会说要跟着算法实现代码，但是这只能在你真正敲代码的时候才去看代码，对于你的复习其实没有任何意义，到时候别人考数据结构你考算法，别人报计算机专业，你报的数据结构你考你专业。一句话说回来，学习，先弄明白每个知识点对应什么问题？哪些是重点？哪些是次重点？哪些是一点就通？哪些是做很多题看很多遍都不会犯错？计算机视觉首先算法和数据结构是必须要看的我自己考研的时候也是先看的算法吧，很重要数据结构可以不学，看经典算法了解性格。数据库也可以不学，看自己水平了。计算机视觉根据经验来说数据结构最重要，本科数据结构实验一定要当作最后一次实验做的人面对我。专业课怎么考，看你自己了。报考什么方向，看自己水平了。说白了看院校。如果有面试，注意事项注意事项注意事项。问老师问问题专业问题自己去知网上面找看着，一定要谦虚。在报考方向里，你现在不懂的很重要的。一定要早点看。每一个网课都看完。解惑出成绩是最重要的。你这么早就开始考虑考研问题？先看算法，后看数据结构，还要多刷算法题，算法提前看了，后面时间冲突可以放到后面看。看个人情况吧，你觉得哪个难学哪个。本科没有高数的话，数据结构先放一放，考研数据结构难度较大。我认为数据结构跟算法同等重要，应该都要考到。其实，考研只是复习的过程，过后要自己总结一下重点。都要学，数据结构重要。重点可以看算法，你说的数据结构是指参考书数据结构与算法分析然后很多数据结构考这些？如果你想按时间顺序考研，先看算法。

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。

第二章 线性表2.1 线性表的基本定义定义：相同数据类型数据元素的有序序列特点：唯一前驱（除头结点）、唯一后继（除尾结点）、唯一头/尾节点操作：增删改查、创建销毁、判空求长2.2 线性表的顺序存储结构（顺序表）2.2.1 线性表的基本描述静态描述：#define Maxsize 50; //链表允许的最大长度typedef struct{char data[Maxsize]; //存放链表元素的数组int length; //链表当前元素的长度}Sqlist;动态描述：#define InitSize 50; //链表初始化最大长度typedef struct{char * data; //指向链表的指针int MaxSize,length; //length链表当前元素的长度,MaxSize链表当前最大长度}Sqlist;2.2.2 基本操作这个太多了，直接拍照笔记吧，有不明白的在下方留言，我会解答的

考研专业课要从什么时候开始复习还得具体问题具体讨论。院校专业不一样，考生素质不一样，目标分数不一样，还有其他诸多方面的考量。惊呼君姑且整理出以下几种主要因素，供大家判断自己当前的复习进度进展如何：①是否跨专业？本专业学生在时间和基础上比较有优势，所以平常要好好听课；②专业课指定教材？通常参考书越多考试范围越广，备考越吃力；③真题难易程度？书多但考的比较简单的也可以勉力一试；④公共课复习进度？四门科目掌握程度都不一样，需要具体衡量。如果你基础差，书又多又难，考试要求也颇高，那就尽早准备；如果你对专业课相对熟悉，考试内容比较少且考得也简单，那就可以晚点儿再开始复习。取这两种情况为端点，在两者之间找到属于自己的位置就具体展开复习，通常建议九月前就必须开始。前期准备：确定考试大纲，熟知真题风格关于考试大纲：有的学校会给，但要等到九月中旬左右才会公布，这种情况可以先参考往年大纲，变动一般不大；对于不提供大纲的院校可以联系直系研究生学长学姐来获知相关信息，也可以根据真题来自己确定考试范围，最好两种方法相结合。1、把收集到的所有真题集合在一起如果是电子版最好给打印下来，纸质材料记笔记还是更方便一点；2、统计真题数据把具体年份、考试题型及分值占比（选择题、填空题和论述题等等）和考试题量（每种题型多少道题以及全卷题量）等逐一记录好，部分院校可能专业目录有过较大变动。可以画一个简单的表：3、分类整理真题打开word按照选择、填空、简答和论述等题型分别整理真题，把考查同一知识点的题目整合在一起并标注好考查年份。（相同题目不必重复整理但要标注清楚年份）示例：4、分析具体题型的复习方法经过上一步的数据整理后可以对考察形式有了宏观认知，接下来就是分析哪些考点频繁出现？都会考查几种题型？是只需要死记硬背还是要结合论述或者还得锻炼计算能力？5、结合以上数据复习教材在完成前四步后基本就能有针对性地看教材了。因为你已经知道哪些是重点且需要多花时间和精力，对于考得少或是根本就没考过的过一遍就行。中期强化：反复琢磨真题，吃透考点前期准备完成后就可以重点攻克真题啦，一定要先自己做一遍！这样你才能更深刻地感觉到和正确思路之间的差距，也能检测之前的复习还有哪些不足，做完一套对一套的答案，整理完错题之后再做下一套。整理错题过程如下：1、标注选择题和填空题的正确答案：在分析完错题后把之前分类整理记录好的那份word翻出来，不看答案重新做一遍；2、整理简答题和论述题的正确答案：同样把之前的word翻出来（方便修改），根据参考答案理清答题模式和思路并锻炼语言组织能力；论述题可适当添加行业当前分析以及个人观点，整理过程中可做简单背诵；3、锻炼计算题的解题能力：要考计算题的同学还需要熟记相关公式和解题套路，真题题量不够的话还可以找其他高校的同类习题来练习。总之就是要多写多算，不可大意。之前惊呼君有跟大家说过一个复习政治的小程序惊呼考研政治，上面可以整理错题，还有标记考点的出题概率。点击直达“惊呼考研政治”小程序专业课也有这样的小程序，比如计算机的有刷数据结构还有C语言的题，大家都可以去找一下，平常排队啊坐车啊这些碎片时间都可以利用起来！后期冲刺：系统练习真题，背诵答题模板到了考前一个月左右就需要营造考试氛围来模拟冲刺了，设定好考试时间认真完成一套真题。常见的解题技巧一定要牢记：（1）单选或多选：基础题比较多，多数是教材上的原话，计算题的话多练习几次把握思路；（2）填空：复习方法类似选择题，概念背诵和计算题要求更严；（3）名词解释：这类题很简单粗暴——就是背！答题时要注意简明扼要，写不出关键词句拿不到分，写多了口水话也会浪费时间；（4）论述题：论述题的解答方法建立在名词解释上，先阐述清楚概念，再给出观念。前沿性强的专业可适当结合实事动态整理出自己的答题模板和素材，避免无话可写的同时也凸显出个人思想和特色；（5）计算题：不同专业计算类型和计算量也不同，但都和刷数学题类似。“掌握概念→大量刷题→拓宽答题思路→总结题型”这样一个步骤下来拿下计算题问题不大。到了冲刺期还有错题就一定要注意了！再把之前整理的那份word翻出来（这份word真的很重要，可以让你直观看到真题数据，也可以反复多次利用真题），选择题和填空题直接用电子版每星期刷一两次，简答题和论述题打印下来早中晚背诵，最好动手写写关键句，计算题一定要理解思路后多写多算，积累题感！为方便模拟真题，可以做一个通用的专业课答题卡。（不同院校会稍有差异，但影响不大）示例：- End -考研专业课总的来说就是需要将知识概念融会贯通后针对考试内容进行复习。说起来容易做起来难，整理分析的过程也会比较繁琐和漫长，但到冲刺期重新刷题的时候就会轻松很多，同时也给公共课腾出更多的复习时间，有效减缓备考压力，专业课拿到一个好分数在复试时也会更有优势！So，各位还是能早准备就早准备，特别是书多加上公共课也比较吃力的同学！

现在有太多的学生想要考研，有的学生可能是因为现在的工作太不好找了，所以就想要去考研，想着让自己的学历再往上提升一些，那有的想要考研的学生，有可能是因为不想在毕业以后选择直接就业，所以就选择了考研。但是现在这几年考研的“竞争”是非常的大地，报考的学生也是非常的多，每一年都是只增不减，能考研通过的学生也不是那么的多，而且并不是每一个考研的专业，都会学得那么的容易，甚至有的专业会让学生们觉得很累。本期小编就带大家来来了解一下，哪些专业考研会让学生们“苦不堪言”。这些专业考研会让学生们“苦不堪言”1. 计算机专业计算机专业的考研，跟其他的专业考研相比，这个专业考研还是可以让学生们喘一口气的，因为这个专业不用学生们去背诵，但是这个专业去考研可是特别的“辛苦的”，因为学习这个计算机专业考研主要是考学生们数据结构和程序的设计，好友操作的系统，来组成原理和编译原理等方面的知识。所以说学习这个专业考研的学生，是有敲不完的代码的，虽然这个专业考研会很辛苦，但是就业发展还是非常的不错的。2. 医学专业大家都知道学生学习医学专业是非常辛苦的，尤其是在考研以后，学习这个专业的学生在本科开始学的时候，就已经很困难了，有很多的专业性知识需要学生们去背，学习医学专业除了要考研以外，学生们还要考医学综合，这个就更让学生们头疼了，学生们不仅仅要把医学的基础知识都给学好，而且还要懂得疾病产生的原理，有很多的学生都是“含泪”坚持下来的。3.会计学专业会计学专业的考研，它是需要英语数学还有政治都是全国一起来考的，在此之外会计专业要考研的研究方向是有成本管理会计理论与实务的，这个专业的学习听起来很简单，但是事实上学生们学起来是“非常的辛苦”，学生研究每一个研究方向都很困难，所以说学生们才会觉得会“苦不堪言”，不过学生们在考研以后找工作会有很大的帮助，而且薪资待遇也是不错的。4.汉语言文学专业这个专业不考研，是一个很难有出路的，这个专业的就业市场并不是很乐观，学生们在考研之后可以在一些单位或者出版社里从事工作，这个专业最缺少的就是高端的人才，那些普通的毕业生很难就业，如果学生们对文学没有一些足够的兴趣，那么想要考研是很难的，而且这个专业，也是需要学生们每天都要背的，甚至有的学生都已经背的“崩溃”了。非常适合考研的专业1. 金融专业这个专业一直都是属于热门的专业，但是这门多年来都没有什么太大的进展，有可能是因为这个专业不太好学习吧，这个金融专业其实没有学生们想象的那么简单，其实金融这个行业竞争特别的大，竞争也是特别的激烈，所以说那些学习金融专业的学生不可以仅限于本科毕业了，学习金融专业的学生，一定要去考研，这样才可以在行业中有落脚之地。2. 建筑专业现在建筑专业是越来越好发展了，这个专业一直都是家长和学生都很喜欢的专业之一，建筑专业基本上都是男同学选择的比较多，这个专业在十几年前不算是一个很好的专业，但是由于现在的社会发展越来越好，建筑专业也是越来越热门了，但是学习建筑学知识表面上的知识，可是读研究生的话，那就不一样了，所以说现在社会上都比较认可建筑专业的研究生，毕竟学习建筑专业的学生的学历是很重要的。总结总之，学生们想要自己以后的生活，特别的美好，在学习这一方面一定要肯吃苦，不要惧怕吃苦，同学们一定要相信这一句话，总是会先苦后甜的，所以说学生们一定要为自己的未来去努力。今日话题：你认为还有哪些专业让学生们“苦不堪言”？欢迎大家积极评论。小编的分享今天就到这里啦，这里会有很多的知识等着你哦，喜欢小编的文章可以添加收藏或分享，您的支持就是小编最大的动力！（图片均来源于网络，侵权删除）

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~

首先，当前一部分高校的计算机相关专业在考研的初试阶段确实会考察C语言，而目前计算机专业又是培养大数据方向研究生的主要渠道之一，所以如果打算考研的话，还是应该重视C语言的学习。学习C语言的难度并不大，而且掌握C语言对于学习数据结构和计算机操作系统等专业课也都有一定的帮助，所以C语言往往也是计算机相关专业的重要课程之一。目前C语言的应用场景依然比较多，比如操作系统开发、嵌入式开发等领域都在广泛应用C语言，而且未来在工业互联网时代，C语言依然是比较重要的编程语言之一。如果课程体系当中没有C语言，那么在学习C语言的过程中，要重视三方面内容，其一是要重视多做实验，对于具有Python编程基础的同学来说，实验环境应该并不是障碍，其二是要重视学习的系统性，可以围绕考研的要求来制定学习计划，其三是要重视与专业老师的交流，交流的过程也能够帮助自己提升学习效率和突破学习障碍。按照历史经验来看，入门C语言的过程并不会遇到太大的障碍，而要想提升对于C语言的理解，除了要重视实验和交流等环节之外，在学习的过程中，还应该适当刷刷题，这对于提升C语言的初试成绩会有比较直接的影响。最后，目前计算机专业的考研复试阶段往往还会设置上机考察环节，所以在学习C语言的过程，也会为考研复试奠定基础。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！

作者 | 刘欣这是来自我的星球的一个提问：“C语言本身用什么语言写的？”换个角度来问，其实是：C语言在运行之前，得编译才行，那C语言的编译器从哪里来？用什么语言来写的？如果是用C语言本身来写的，到底是先有蛋还是先有鸡？我们假设世界上不存在任何编译器，先从机器语言说起，看看怎么办。 机器语言可以直接被CPU执行，不需要编译器。然后是汇编语言， 汇编语言虽然只是机器语言的助记符，但是也需要编译成机器语言才能执行，没办法只能用机器语言来写这第一个编译器了（以后就不用了）。 汇编语言的问题解决了，就往前迈进了一大步，这时候就可以用汇编语言去写C语言的编译器，我们说这是C编译器的老祖宗。 有了这个老祖宗，就可以编译任意的C语言程序了，那是不是可以用C语言本身写一个编译器？只要用老祖宗编译一下就可以了。OK，这么一层层上来，终于得到了一个用C语言写的编译器， 真是够麻烦的。 到这个时候，之前那个汇编写的C语言编译器就可以抛弃了。 当然，如果在C语言之前，已经出现了别的高级语言，例如Pascal，那就可以用Pascal来写一个C语言的编译器。第一个Pascal的编译器据说使用Fortran写的。而做为第一个高级语言的Fortran，它的编译器应该是汇编语言写的。关于编译器，这里边有个有趣的传说：传说Unix 发明人之一的 Ken Thompson在贝尔实验室，大摇大摆的走到任何一台Unix机器前，输入自己的用户名和密码，就能以root的方式登录！ 贝尔实验室人才济济，另外一些大牛发誓要把这个漏洞找出来，他们通读了Unix的C源码，终于找到了登录的后门，清理后门以后编译Unix , 运行，可是Thompson 还是能够登录进去。有人觉得可能是编译器中有问题，在编译Unix的时候植入了后门，于是他们又用C语言重新写了一个编译器，用新的编译器再次编译了Unix，这下总算天下太平了吧。可是仍然不管用，Thompson 依然可以用root登录，真是让人崩溃 ！后来Thompson 本人解开了秘密，是第一个C 语言编译器有问题，这个编译器在编译Unix源码的时候，当然会植入后门，这还不够，更牛的是，如果你用C 语言写了一个新编译器，肯定也需要编译成二进制代码啊，用什么来编译，只有用Thompson写的那第一个编译器来编译，好了，你写的这个编译器就会被污染了，你的编译器再去编译Unix , 也会植入后门 :-)说到这里我就想起了几年前的XcodeGhost 事件，简单来说就是在Xcode（非官方渠道下载的）中植入了木马，这样XCode编译出的iOS App都被污染了，这些App就可以被黑客利用做非法之事。 虽然这个XCodeGhost和Thompson的后面相比差得远，但是提醒我们，下载软件的时候要走正规渠道，从官方网站下载，认准网站的HTTPS标准，甚至可以验证一下checksum。可能有人问：我用汇编写一段Hello World都很麻烦，居然有人可以用它写复杂的编译器？这可能吗？当然可能，在开发第一代Unix的时候，连C语言都没有，Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 可是用汇编一行行把Unix敲出来的。WPS第一版是求伯君用汇编写出来的，Turbo Pascal 的编译器也是Anders 用汇编写出来的，大神们的能力不是普通人能想象得到的。 对于编译器来说，还可以采用“滚雪球”的方式来开发：还是以C语言为例，第一个版本可以先选择C语言的一个子集，例如只支持基本的数据类型，流程控制语句，函数调用...... 我们把这个子集称为C0。然后用汇编语言写个编译器，只搞定这个语言的子集C0，这样写起来就容易不少。C0这个语言可以工作了，然后我们扩展这个子集，例如添加struct，指针.....把新的语言称为C1。 那C1这个语言的编译器由谁来写？自然是C0。等到C1可以工作了，再次扩展语言特性，用C1写编译器，得到C2。 然后是C3、C4......最后得到完整的C语言。这个过程被称为bootstraping ， 中文叫做自举。作者简介：刘欣，畅销书《码农翻身》作者，15年以上开发经验，前 IBM 架构师，领导过多个企业应用架构设计和开发工作；洞察技术本质，擅长用故事去讲解复杂技术。【END】

我是2015级的，现就读于华侨大学计算数学专业，研究方向是偏微分方程数值解。我考研初试报考专业是数学，初试科目是数学分析、高等代数、英语一、政治，我的一志愿是暨南大学。调剂到华侨大学参加复试：初试排名第八，总成绩排名第二。有不少师弟师妹好奇考研是怎么准备的，那么现在我来和大家分享一下我备战考研的一些经验吧.择校结合地区、师资、学校知名度、学科实力、是否有硕博士点等因素，筛选出自己喜欢的不同层次的几个学校，方便后期自己根据复习情况更换学校，做好准备，不至于到时候要重新收集信息。最好选的学校初试复试参考书目差不多。招生人数也很关键，优先选择招生多的，要看专业招生人数而不是院招生人数。找不到真题的学校尽量不要报。最近是录取期，要抓紧收集心仪学校的各种信息，复试方案和拟录取名单及时下载，有时间限制的。特别关注一下往几年这个学校是否在本专业有调剂名额，边查资料一定要边整理，最后才能对比筛选。总之，信息掌握得越多，自己的考虑就会更周到，选择也更全面。一些师弟师妹经常会问我，师姐我想考985名校，你觉得可能吗？其实我是比较鼓励考名校的。第一、人往高处走，更好的学校意味着更好的资源，拼一把有何不可呢。第二、高目标会一直鞭策自己进步，可能过程会有很多绝望，但信念的力量是很强大的，即使失败了，自己也尽力了，而且考不上一志愿可以选择调剂，一志愿报名校在调剂中是占绝对优势的，比如我现在的学校招调剂生只招报考学校是985和211的或者你本科是名校。当然如果你不是非名校不读的话，更建议根据自己的备考情况选择一个更适合自己水平的学校，要仰望天空，也要脚踏实地嘛。备考1.收集信息，确定目标学校、目标专业，可以选择几个2.根据自身情况，制定整体的复习时间安排表3.针对每科的特点，制定每科复习计划，可以细化到每周需要完成的任务4.抓紧时间，坚持下去英语政治是统考，真题资料很方便购买，或者直接报班也行。英语相比政治更重要，特别在调剂中，很多学校会卡英语线的，70分左右就不错了。但是政治更好拿分，个人觉得政治是付出和努力最成正比的学科了。好学，好考，只要你努力。复习专业课，信息很关键，得靠自己去收集。学校不同，题型侧重点都不同，这会导致你复习的方向不同，针对性就不强。比如有些学校证明计算各一半，有些计算题偏多，有方向才能更好的复习。所以选学校要慎重，如果想考名校，更要有充足的时间去准备。不过知识点是一样的，所以前期就认真啃书，夯实基础，做好笔记，刷题，自己时间多就细致一点。时间紧就粗糙一点。因为只有在你最终确定学校后，你才能有复习最正确的方向。有些学校官网会有往年大纲和真题，但大部分没有，自己多找找，可以去淘宝上看看，或者考研帮，qq群这些途径去找，虽然很多是假资料，自己要学会辨别。买到资料后，一定要认真看一下那些题目，看一下答案，估计一下难度和自己的实力。如果不行，趁早换学校，不要过分高估自己，考的学科自己从前基础如何自己最清楚，需要花多少时间自己也要有数，备考时间就那么多，梦想是要有的，但不是不切实际。当然不是说名校的题就难，每个人对难的标准也不一样。数分和高代的复习，核心就是刷书+刷真题，真题至少刷个两三遍，可以留一套进行模考。一定要买报考学校的参考书，不要为了省钱将就手中的书，因为课后题的难度差不多就是考研的难度，参考价值很大。如果时间充足，书上的题都可以做，即抓基础知识和考点，时间不够，就挑着做，每复习完一节就做一节的题，一个类型做一道，不要把书看完在做题，那时你基本不记得什么东西了。在复习的过程中，要对知识有理解，因为面试会问到专业基础问题，高代和数分的基础知识含义、经典思想、经典定理都有可能被问到，就是老师在考察你是否真的理解这些东西。调剂初试过了国家线但没有被报考学校录取是可以申请调剂到未招满生源的学校，开放调剂系统后，填报调剂学校，好像可以同时报3个，如果接到通知就可以去复试了。如果初试分数稳上报考学校，就安心准备该学校复试就好。关于复试复试核心：笔试+面试笔试：考得较基础面试：专业综合面试+英语面试（占面试比重5%-20%）；如果本科简历有关学习、学术、论文、比赛等方面比较出彩的，一定要带简历！很重要的环节，占比很高，一般是复试成绩的50%-70%，一些导师在面试时就会挑选自己的学生了。初试成绩出来后，询问了几个老师和暨大的师姐，感觉进暨大的希望不大，所以我关注了调剂。调剂信息是一点点出的，有些学校会提前发布，有些学校又很晚才会发布，所以每天都要去看，去关注，去查这个学校的复试方案，招生人数。每个学校的复试差别真的很大，比如有些学校复试笔试考常微分，有些考概率论，有些考数学综合，有些甚至会考数据结构，数学建模，复变函数，泛函分析等等，好多我都没学过。不确定学校前，根本没法复习。不过总结一下，大部分复试考的还是集中在常微分方程，概率论与数理统计，复变函数这三门。有些还会考查专业英语。复试面试环节的专业综合面试会考查数分高代及其它学科的基础知识，也有一些不考察。还有英语口语和听力，有些学校不考听力，有些学校会考，所以都要准备一下。华大复试：华大复试的话，笔试是常微分+专业英语（翻译一篇数学英文文章，我觉得还挺简单的），面试会问数分高代复变还有你选择的方向的专业书，比如我选计算数学方向，就会问一些数值分析方面的问题。遇到不会的问题也不要慌张，跟老师礼貌解释一下，然后遇到自己擅长的问题就可以多讲讲，面试时严格计时和录像的，总之，不要一问三不知。一进去就是中英文自我介绍，我运气比较好，没有英文问答，有些考场有；然后我把带的简历发给了每个老师，我准备了10份，因为不知道老师人数，老师们还算感兴趣，问了很多简历的相关信息，那些问题我自己基本都猜到了，回答起来就很容易，复试氛围整体很轻松，感觉一会会就结束了。考研教训1.总是想太多，总是觉得要想清楚了才能开始行动，所以浪费了很多时间其实后面我发现有些东西一定要做过后才有答案的，实践出真知。不管做什么，不要想太多，不要心急，不要想着别人是怎样的，时间和你自身的情况会给你答案的，安安心心的抓好学习就好了。2.过分高估自己，备考太晚我一开始目标定得很高，我想考川大，可是我专业复习太晚了。当时买了真题没细看，后面发现太难了，高代几乎是证明，做不了，自己的复习时间根本不够自己达到那个高度。9月份，我换成了暨南大学，我当时就是想，至少试一下考个211，暨大题目整体不难，但它和川大的出题风格差别太大，参考书也不一样，我又赶紧买了书，发现简单很多。可是即使这样，时间还是感觉不够，内容太多了，十年真题重合点不多，每年考试侧重点不太相同，所以每块知识点都得扎实。还要整理笔记，后面感觉每天学五个小时的数分都不够。可是我还要学习高代，英语，政治，光是英语，已经感觉力不从心了。心里很急，但没办法，只能抓重点。先把真题做了，标注好每题的考点，知识点所在页数，因为没有时间整理，就很粗略。高代还好，就一本书，我把书上的题目和真题都刷了一遍。3.英语是最大的失败我前期学了很久的英语，花了很长时间学单词，发现怎么都记不住，真题也刷得不够，还是好多单词不认识，背了总是记不住。后面放弃单词背作文，每天去吃饭，从图书馆回寝室都在背作文。阅读还做了一大本逐句翻译的笔记。但是英语每一块都不是孤立的，我应该联系着学习。考试前一个月，因为政治需要花很多时间，专业课时间也不够，我就几乎放弃了英语，导致后面考得很差。语言这种东西，越到后面越不能放弃，哪怕每天学习一个小时也好。最后我们信计暑假学院要组织实习，一个月，这个时间真的很心疼，因为它卡在你备考的中间，多少会让你分心。这样每天学习的时间不多，但也要利用好，不能浪费，也不要焦虑，因为没用。我们大四上学期还有课，备考中还有很多不确定因素，所以实际备考时间往往没有想象中的多，可能至少会少一到两个月，所以抓紧学，把每一个月当作考试前一个月，这样越到后面你才是主动争取，而不是被动选择。遇到难题自己多想办法，尽量独立解决，因为考过没考过，其实很多人经验都很片面，且每年情况都不一样，自己多看看经验贴多找资料，结合自身情况再决定。备考很孤独，有时候会很崩溃，但其本质就是学习而已，安安静静、日复一日的学习。决定了就用心专注的去做这件事就好了，不要太注重结果，太纠结得失。我读研已经大半年多了，总体而言自己还是比较喜欢现在的生活，更有挑战更充实。最后再给师弟师妹们一点小建议，如果你是学硕，已经被录取并且确定好导师了，千万不要浪费暑假时间，找一两本和自己研究方向相关的基础书，好好看看琢磨琢磨，可以让导师推荐，不然到时候看论文会很痛苦。最后希望师弟师妹们都能考上心仪的学校或者找到一份满意的工作，坚持与放弃没有对错，适合自己的就是最好的。