北京语言大学计算机科学与技术考研经验与复习诀窍
考研政治方面：
政治的复习不必着急，从下半年9月份开始复习足够了，我是在出了考纲之后开始系统复习政治的，那时候我的英语单词书已经背了二遍，张剑的阅读黄皮书已经做过一遍，专业课看过两遍书。由于我是理科生，没有文科生那么好的政治底子，因此月份之后我大部分时间都用来复习政治了。政治中哲学，马克思是重点也是难点，建议下一届多抽点时间好好复习一下，每年的多选题，单选和论述都会有，并且比较难理解，是拉开差距的地方。政治不建议自己去看考纲，因为里面知识点太多。建议基础不好的同学还是报一个班比较稳妥，毕竟老师会比较重点的给你讲解。除了上课，考研必备就是需要做大量的习题来稳固你的理解和加强你的记忆，推荐练习风中劲草的习题和肖秀荣的一系列的习题，特别是考前的最后几套题，因为我觉得里面的知识点比较贴近，并且题目答案解析比较明确。到了12月份左右。就像今年政治考题比较偏，很多重点热点都没有考，大题出的也比较怪，那么如果你一味的把宝压在机构上那么会吃很大的亏。当然今年考得难，明年应该相对会简单一点，下一届考政治应该会有福气哈。
考研数学方面：
满分为150分，数学对于考研的成功至关重要，堪称决定性因素。许多我的同窗就是因为数学得分不足，以至于总成绩无法达标，这种情况屡见不鲜。因此，你需要在这门学科上下大功夫。我从三月份就开始着手准备数学，首先研读的是高等数学教材，并且完成了所有的课后习题，仔细审视了每个定理的证明。初次学习的重点是掌握课本中的定理和公式，基础题目能做就行，不必过分深入，留待第二次复习时再详细探究，以便更有效地利用时间。第一次复习时，记笔记并不是必需的。大约在暑期来临前，我完成了第一轮学习，接着用一个月的时间巩固知识点，随后专注于专项练习和提升，不断重复做历年真题。最终的成绩让我感到非常满意。数学虽然概念不复杂，但需要灵活运用，且对精确度要求极高。毕竟，在备考后期，细心程度可能是决胜的关键。
考研英语方面：
从四月起直至暑假之前，我坚持每日一章张剑的《阅读150篇（基础版）》。在此期间，重要的是别太在意正确率，目前的重点是培养英语阅读的习惯和语感，内容优于答案。也许有人会问，在阅读过程中是否需要记住不熟悉的单词呢？这得看个人情况，如果你觉得时间充足，可以尝试记忆；如果觉得已有足够的词汇书在手，不必强求。完成《150篇》后，差不多就到了暑假，那时我会开始做97至04年的真题阅读，依旧选择张剑的黄皮真题集。至于每天的数量，随你喜好，我个人选择一天一篇。在做真题的过程中，你需要收集新词，并结合后面的解析来理解段落、解析问题、剖析复杂句子，甚至全文翻译。尽管97-04年的试题风格与近几年有所不同，但接触一下也无妨。暑假过后，我转向05年至今的真题练习，这是个关键阶段，题目的参考价值逐年增加。同样的，你需要记忆单词、解析问题、分析段落和长难句。每个人做真题的方法各有千秋，有些同学可能会每天处理一年的阅读部分，标记新词、研究长难句，第二遍分析文章，第三遍再分析题目，如此循环多次。这种方法似乎很流行。然而，我采取的方式稍显独特，我只做一遍，对于一些难度较大的文章，我会做第二遍。我每天仅做一篇阅读，当天就会标出词汇、长难句，分析文章和题目，翻译全文等。因此，这样的复习策略较为另类，学弟学妹们不宜盲目效仿，应根据自身实际情况调整。我这个人可能偏向于深入钻研，无论是政治大纲还是英语阅读，我都仔细对待，解题时也会反复思考，这就导致进度缓慢，没有多余的时间再来一遍。你们必须找到自己的得心应手的学习工具，形成独特的解题和阅读方法，最适合自己的，才是最佳的。别忘了，真题不能一次性做完，要保留最后三年的，用于考前半个月的模拟测试，严格把控时间。
考研专业课方面：
数据结构是计算机科学的基础，它涉及到如何组织和管理大量数据，以便于高效地访问和操作。对数据结构，理解每个结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）的特性及其适用场景至关重要。例如，栈用于回溯和递归，队列用于先进先出的任务调度，二叉树则常用于搜索和排序问题。你需深入理解它们的操作（如插入、删除、查找），并能熟练运用这些操作解决实际问题。
程序设计主要考察的是编程能力和算法理解。C++或Java是最常见的编程语言选，但具体使用哪种取决于你个人的熟悉程度。我建议多做编程题来提高编程能力，比如LeetCode、HackerRank上的题目。理解并掌握基础算法，如排序（冒泡、快速、归并）、查找（线性、二分）、图算法（DFS、BFS、最短路径）等，这些都是常考点。
再者，对数据结构与程序设计的结合部分，比如动态规划、贪心算法、回溯法等高级算法，需深入理解和实践。这些算法往往需综合运用到数据结构，解决复杂的问题，比如背包问题、八皇后问题等。凭编写和调试代码，你更好地理解和掌握这些算法。
理论知识的理解和实际应用的结合是非常重要的。你尝试参加一些编程竞赛或者项目实践，将所学应用到实际问题中，这不仅能检验学习效果，也能提升解决问题的能力。
