江苏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》-江大计算机科学与通信工程学院计算机科学与技术考研备考要点与经验

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2025-04-22 动态更新
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石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








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常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








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常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








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南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








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金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








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江苏大学计算机科学与技术考研经验与备考要点

考研政治方面:

我专注于完成所有市面上能找到的模拟试卷中的选择题部分,这项工作始于10月中旬。接着,我会复习这些题目中涉及的概念点,并观看了一些针对模拟卷选择题的讲解视频,通常是每天解决两份试卷,总计完成了大约50余份。在最后阶段,我在肖8和肖4上的平均得分约为40分左右(因为这两份试题相对较易)。对于主观大题,我选择了徐涛的小黄书作为背诵资料,只需专心记忆即可。

考研数学方面:

数学是学习的重中之重,拉分太厉害了。好多人都说课本要多看,但是我认为把定理和例题看会了就行了,不用非得弄懂定理是怎么证出来的,浪费时间而且偏离考试方向。要把复习全书至少做两遍,第一遍每道题都做,第一遍做的时候会感觉很多都不会,没关系,刚开始都那样。要结合最近三四年的真题题型来做题。真题要做两遍,特别是近几年的题型要多研究。我觉得大家可以先把课本过一下,不会的尽量问。一定要把基础打牢!

考研英语方面:

我英语本身只能说还行,算不上好。四六级一次通过,但分数不高。好在我阅读也还可以。考研英语最重要的就是阅读。刚开始准备的时候,我就是简单的背单词,我喜欢绿皮乱序的那本,个人原因,觉得顺序的红宝书什么的背的太枯燥。背单词虽然说的容易,但坚持下来还是不容易的。那时快到六月。刚开始准备的时候很放松,早上一小时,晚上一小时,背完就好,买了本黄皮书,张剑的那一本,分上下册,下册要到后来才出版。我先做基础版,开始觉得比较难,各种读不懂,但是没关系,硬着头皮做下去,同时坚持背单词,渐渐的就会觉得在进步。考研英语的阅读是四篇,所以黄皮书每一单元也是四篇,建议尽量完整做。我做完之后,会把不认识的单词一个个查出来,然后抄在一个大笔记本上。其实到后来都没有看的时间,但是在这过程中,很多常见单词不知不觉就记住了。黄皮书的十年真题可以买后,我就开始做真题。已经有了单词和阅读的基础,自测情况都还行。那时候已经是暑假,事情不多,所以每次做真题,我都尽量按照考试的模式来,我觉得这一点很重要,找感觉嘛。真题做完后,我还是照旧,查单词,不过这次不认识的单词就不多了,总共整理了二十几页的样子,后期抱着背的,觉得收获很大。

考研专业课方面:

理解并掌握数据结构的基本概念至关重要。数据结构不仅仅是关于如何存储和组织数据的方式,更是算法设计的基础。你需深入理解线性表、栈、队列、链表、树、图等基本数据结构,以及它们各自的特性和应用场景。例如,栈是后进先出的数据结构,常用于函数调用、表达式求值等;树则广泛应用于文件系统、数据库索引等。

对每种数据结构,你需熟练掌握其插入、删除和查找操作的时间复杂度。这是分析算法效率,进行问题解决的关键。例如,二分查找法在有序数组中的时间复杂度为O(logn),但在无序数组中就失去了优势。

再者,实际的编程能力也不能忽视。你需能够使用C++、Java或Python等至少一种语言实现这些数据结构,并能编写相应的算法。比如,链表的反转、二叉树的遍历等都是常见的编程题型。编程实践不仅能帮助你更好地理解数据结构,也是考试中的重要考核部分。

,理解和应用排序算法是数据结构的重要部分。快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等各有优缺点,需按具体问题选合适的方法。特别是快速排序和归并排序,它们的平均时间复杂度为O(nlogn),但最坏情况下分别为O(n^2)和O(nlogn),理解这一点对优化算法很有帮助。

对图论部分,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的理解和应用也非常重要,它们在解决许多实际问题如路径寻找、最小生成树等问题时非常有用。

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