北京交通大学人工智能考研经验与备考指南
考研政治方面：
政治8月前花的时间不要太多，主要学习一下马哲和近代史等，9月份就要开始系统的学习了，这时候就是看大纲，刷1000题，我刷了三四遍，命中率还算满意，等到8套卷出来就可以用来做模拟，看看自己的选择题究竟能拿多少分，然后查漏补缺，其中的分析题也可以看看，学习一下答题思路，等4套卷出来（基本已经12月上了），就要认真做模拟，分析题全部背诵。
考研数学方面：
我基础还好，最早当然是好好看课本，之后看数学分册，做个两遍左右吧，确保上面的知识完全搞懂，10月前，我把知识点复习的比较全面一些。10月份以后呢做做800题，把这个要是能搞懂，问题真的不是很大了，你也可以去看看前几年的原题，难度确实不大。。在做800题的时候每天保证做个30道左右，有时兴致来了就多做十几道：第一遍我是先用铅笔在题目旁边不写过程只写答案的（也可以写在纸上），疑惑不定的题我在序号下打一横，做错的画个圈，这一遍主要是训练正确率；第二遍我在草稿纸上把做了横杠或者圈圈标记的题认真地把全过程写下来（有时间的话建议除了比较基础的题之外）。
考研英语方面：
背单词是基础，一定要坚持背诵，根据单词书上认真过一遍单词，考研大纲上虽然只有5500个单词，但是单词有多个意思，所以得好好掌握每个单词。配合考研真题阅读练习巩固，掌握重点单词，你会发现有些单词会多次出现在真题中但是可能代表的含义不同。后来又买了一本真题卷子做了几遍。但事实证明，光做卷子不看详解，是绝对不够的。
考研专业课方面：
数据结构是计算机科学的基础，对人工智能专业的学生尤为重要。它不仅涉及到如何有效地组织和存储数据，还关乎到算法的设计和分析。在我复习的过程中，我发现理解并熟练掌握四种基本的数据结构：数组、链表、栈和队列是基础中的基础。这些基础知识会在后续的学习中频繁出现，需深入理解它们的工作原理和操作特性。
数组是最基础的数据结构，它的优点是访问速度快，但插入和删除操作相对较慢。链表则弥补了这一缺点，虽然访问速度稍慢，但在动态改变数据时更为灵活。栈和队列是两种特殊的线性结构，"后进先出"（LIFO）的栈常用于递归和表达式求解，"先进先出"（FIFO）的队列则广泛应用于任务调度和缓冲区设计。
接下来，树和图是更高级的数据结构，对解决复杂问题至关重要。二叉树、平衡树如AVL和红黑树，以及图的各种遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索，都是需重点掌握的内容。这些数据结构的理解和应用能力会直接影响到你解决问题的能力。
在实际应用中，排序和查找算法也是重要的一环。快速排序、归并排序、堆排序等都是常见的排序算法，需理解其工作原理，并能按实际情况选合适的方法。至于查找，二分查找、哈希表等都是高效的工具，尤其在大数据处理中作用显著。
对数据结构的学习，理论知识和实践操作要两手抓。多做题，凭编程实现数据结构和算法，加深理解，提升解决问题的能力。利用在线平台如LeetCode进行实战训练，检验自有的学习效果。
