杭州电子科技大学数字媒体技术考研经验与备考方法
考研政治方面：
我在六月初就买了肖秀荣三件套（精讲精练+1000题+命题人讲真题上下）,学习一章，做一章的1000题。在我暑假开始看政治的时候，身边很多同学都觉得开始太早浪费时间。我认为政治暑假开始并不会太早，因为基本上暑假是刚开始认真备考阶段，心也没有很急。到9月整个人已经开始浮躁，对于政治的包容心就更小了。像我最一开始说的，一旦松懈很容易垮掉。七月份你觉得九月份开始就够了，九月份看着那么多要背的和那么多要做的阅读就想着等肖四肖八蒋五就好，哪有真的能够完全押中题的说法，如果能够提前做更充分的准备，为什么要让自己变得手足无措。全程的辅导班班是分几个阶段不停地精炼内容，但这几个阶段也会重复地让你去背最基础最重要的知识点，温故而知新才是硬道理。刷完1000题可以去刷徐涛的优题库。政治还是跟着老师比较好，书是没有逻辑的，但是老师可以给你找出容易记住的逻辑或方法。到后期冲刺的时候我把市面上的一些冲刺押题卷都做了，没有五十套也有三十套吧。
考研数学方面：
我不是否认以题型为中心的学习方法，事实上，我也经常运用这种方法，毕竟我的能力还未达到无所不能的程度。然而，我个人的学习策略或许与你的不同。我倾向于先深入理解理论知识，然后结合题型归纳来巩固学习效果。对于仅仅关注题型本身的学习方式，我并不提倡甚至持有异议。举个实例，2018年的数学一、三科目的概率论试题中出现了一道涉及“离散型+离散型”随机变量分布的问题，而在之前的复习资料中通常只涉及“离散+连续”（如2016、17年）、“连续+连续”或“最大值、最小值分布”。我遍览了各类题型书籍，都未发现针对此类题型的解析。这不是一个新的题型，因为它实质上仍然是对我们已学的复合随机变量问题的考查，从知识本质上讲，并非超出范围。但在题型角度，却成了一个“超纲题”。如果一本题型书仅凭题型就想覆盖所有考试内容，不仅是降低了研究生入学的标准，也低估了出题教师的专业水准。近年来的实际考题就充分证明了这一点。说到这里，我想你应该已经理解了我的观点。
考研英语方面：
使用张剑的黄皮书来研习阅读理解，初期阶段可以选择基础版本，之后再逐步提升难度，尽管这可能比实际考试更难，不过可以作为技能训练，不用过于纠结。单词书选择无序编排的，因为原书体积大且重，我将其拆分成小部分，便于携带和学习。起初，只需专注于记忆单词和阅读文章。进入中段，转而着手真题练习，张剑的资料依然适用，各有其特点。真题应多刷几遍，购买试卷版并复制几份会更加实用。到了后期，尝试了几种模拟卷，感觉不佳便放弃了，真心推荐还是集中精力重复刷真题。即使答案记得滚瓜烂熟，也要持续阅读文章，这对提高写作水平也大有裨益。初期的目标只是帮你进入做题的状态，保持这种状态即可。关于作文，我在一个月前开始练习，但由于我的作文基础薄弱，觉得进步缓慢，所以最终决定舍弃。毕竟，客观题更为关键。至于完形填空（我没有专门训练）、翻译（在不断做真题的过程中顺便练习，每完成一次就全文翻译一遍）和新题型（做了一部分，后来为了政治复习而暂停了）。
考研专业课方面：
理解数据结构的本质至关重要。它并非单纯的技术，是一种思维方式，是解决复杂问题的基础。数据结构主要研究如何在计算机中组织和存储数据，以便高效地获取和修改这些数据。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等，每种都有其独特的特性和应用场景，需深入理解并灵活运用。
对数组，应掌握其连续存储的特点，理解索引访问的效率优势；链表则需理解指针的概念，了解其动态改变内存的优势；栈和队列是两种特殊的线性结构，要理解它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则，并能应用到实际问题中，如递归、回溯等问题；树和图则是非线性结构，如二叉树、平衡树、图的遍历等，它们在算法设计中扮演着重要角色。
学习数据结构，动手实践是关键。凭编写代码实现各种操作，如插入、删除、查找等，深化理解。我推荐使用C++或Java进行实践，因这两种语言对数据结构的支持较好。刷题是提升能力的有效途径，LeetCode、牛客网等平台提供了丰富的题目，从基础到高级，涵盖各种数据结构的应用。
理论与实际相结合也是很好的学习方式。尝试将数据结构的知识应用于数字媒体技术的实际项目中，例如，图像处理、视频编码等领域，你会发现数据结构的魅力无处不在。
学习过程中遇到困难是很正常的，这时不要气馁，多查阅资料，参与讨论，甚至寻求导师的帮助。坚持就是胜利，只有深度理解和熟练应用，在考试中游刃有余。
