考研計算機專業學科有都是種報考分類

計算機專業是個一級學科，下面有計算機軟件與理論、計算機系統結構、計算機應用技術三個二級學科。小編為大家精心準備了考研計算機專業學科類型，歡迎大家前來閲讀。

　　考研計算機專業學科分類

計算機軟件與理論主要包括軟件設計、開發、維護和使用過程中涉及的理論、方法和技術。其具體專業方向包括系統軟件、軟件自動化、程序設計語言、數據庫系統、軟件工程與軟件複用技術、並行處理與高性能計算、智能軟件、理論計算機科學、人工智能、計算機科學基礎理論等。

計算機系統結構是從外部來研究計算機系統的一門學科，一般説來，凡是計算機系統的使用者(包括一般用户和系統程序員)所能看到的計算機系統的屬性都是計算機系統結構所要研究的對象。

計算機應用技術是計算機科學與技術專業下設的一個二級學科，是一應用十分廣泛的專業，它以計算機基本理論為基礎，突出計算機和網絡的實際應用。

　　計算機統考專業課複習常見問題

1.複習時間分配的問題。

不少人問，一天要看多少時間的書為好?每天看專業課幾個小時、英語幾個小時、政治幾個小時、數學幾小時，怎麼分配?

針對這些問題，我給大家的建議是：

第一，一天看多少時間的書，可以根據你個人的時間來確定。如果你的事情多，並且每天的是都是不固定的，那麼你可以動態的調整你的時間。在前期複習階段，最好注意時間的規律性，看書的話最好不要再別晚上12點以後睡覺，一定要保證充足的睡眠;當然如果你不看書，還睡的很晚，就更不應該了;

第二，這幾門課怎麼分配，這個問題，要自己來決定，因為每個人的情況都不一樣，每門課的底子不一樣，用的時間也不一樣，所以這個一定要自己確定，參考別人的沒有任何的意義。

2.關於看書的遍數問題。

在我的複習計劃裏，沒有提到看書幾遍幾遍的詞語，我不提倡把書看十遍八遍的習慣。我們學習的是計算機原理課程，每一門課都是需要深刻的理解。不是靠讀書的次數多就能解決的。我更提倡積極的思考，尤其是你可以利用一些閒暇的時間，比如超市排隊付款，你可以想想幾種不同的調度算法，怎樣能使排隊的所有人都能儘快的結賬。足夠的複習次數，似乎是你複習程度的一個外在體現，更重要的是我們要看到，深刻的理解知識，才能活學活用。我希望大家能夠養成細緻的習慣，這樣的人，達到同一目標，那可能一遍就相當於草草看書的人的三遍，那麼這點從數量上來説是不對等的。因此，更應該關注自己實際複習到的程度，完成目標的程度，而不是遍數，這沒有絕對意義。

3.關於效率的問題。

從複習開始，一直到最後上考場，真正起決定作用的是效率問題。這裏只希望你都能更關注自己的效率問題，提高自己的複習效率。

有一種情況最可怕：有些人，在那裏眼睛盯着書，可思維早不在書上了，這樣的看書方式，即使在自習室看20個小時的書，其有效時間可能只是幾個小時;還有些人，看書走馬觀花一樣，幾天就能看一遍，可是什麼都沒留下，其有效數量，可能五遍才頂一遍，所以，要關注的是有效時間，有效數量，這樣才能有效率。

　　考研計算機複習重點：數據結構

一、數據結構的章節結構及重點構成

數據結構學科的章節劃分基本上為：概論，線性表，棧和隊列，串，多維數組和廣義表，樹和二叉樹，圖，查找，內排，外排，文件，動態存儲分配。

對於絕大多數的'學校而言，“外排，文件，動態存儲分配”三章基本上是不考的，在大多數高校的計算機本科教學過程中，這三章也是基本上不作講授的。所以，大家在這三章上可以不必花費過多的精力，只要知道基本的概念即可。但是，對於報考名校特別是該校又有在試卷中對這三章進行過考核的歷史，那麼這部分朋友就要留意這三章了。

按照以上我們給出的章節以及對後三章的介紹，數據結構的章節比重大致為：

概論：內容很少，概念簡單，分數大多隻有幾分，有的學校甚至不考。

線性表：基礎章節，必考內容之一。考題多數為基本概念題，名校考題中，鮮有大型算法設計題。如果有，也是與其它章節內容相結合。

棧和隊列：基礎章節，容易出基本概念題，必考內容之一。而棧常與其它章節配合考查，也常與遞歸等概念相聯繫進行考查。

串：基礎章節，概念較為簡單。專門針對於此章的大型算法設計題很少，較常見的是根據KMP進行算法分析。

多維數組及廣義表：基礎章節，基於數組的算法題也是常見的，分數比例波動較大，是出題的“可選單元”或“侯補單元”。一般如果要出題，多數不會作為大題出。數組常與“查找，排序”等章節結合來作為大題考查。

樹和二叉樹：重點難點章節，各校必考章節。各校在此章出題的不同之處在於，是否在本章中出一到兩道大的算法設計題。通過對多所學校的試卷分析，絕大多數學校在本章都曾有過出大型算法設計題的歷史。

圖：重點難點章節，名校尤愛考。如果作為重點來考，則多出現於分析與設計題型當中，可與樹一章共同構成算法設計大題的題型設計。

查找：重點難點章節，概念較多，聯繫較為緊密，容易混淆。出題時可以作為分析型題目給出，在基本概念型題目中也較為常見。算法設計型題中可以數組結合來考查，也可以與樹一章結合來考查。

排序：與查找一章類似，本章同屬於重點難點章節，且概念更多，聯繫更為緊密，概念之間更容易混淆。在基本概念的考查中，尤愛考各種排序算法的優劣比較此類的題。算法設計大題中，如果作為出題，那麼常與數組結合來考查。

二、數據結構各章節重點勾劃：

第一章　線性表

作為線性結構的開篇章節，線性表一章在線性結構的學習乃至整個數據結構學科的學習中，其作用都是不可低估的。在這一章，第一次系統性地引入鏈式存儲的概念，鏈式存儲概念將是整個數據結構學科的重中之重，無論哪一章都涉及到了這個概念。

總體來説，線性表一章可供考查的重要考點有以下幾個方面：

1.線性表的相關基本概念，如：前驅、後繼、表長、空表、首元結點，頭結點，頭指針等概念。

2.線性表的結構特點，主要是指：除第一及最後一個元素外，每個結點都只有一個前趨和只有一個後繼。

3.線性表的順序存儲方式及其在具體語言環境下的兩種不同實現：表空間的靜態分配和動態分配。靜態鏈表與順序表的相似及不同之處。

4.線性表的鏈式存儲方式及以下幾種常用鏈表的特點和運算：單鏈表、循環鏈表，雙向鏈表，雙向循環鏈表。其中，單鏈表的歸併算法、循環鏈表的歸併算法、雙向鏈表及雙向循環鏈表的插入和刪除算法等都是較為常見的考查方式。此外，近年來在不少學校中還多次出現要求用遞歸算法實現單鏈表輸出(可能是順序也可能是倒序)的問題。

在鏈表的小題型中，經常考到一些諸如：判表空的題。在不同的鏈表中，其判表空的方式是不一樣的，請大家注意。

5.線性表的順序存儲及鏈式存儲情況下，其不同的優缺點比較，即其各自適用的場合。單鏈表中設置頭指針、循環鏈表中設置尾指針而不設置頭指針以及索引存儲結構的各自好處。

第二章　棧與隊列

棧與隊列，是很多學習DS的同學遇到第一隻攔路虎，很多人從這一章開始坐暈車，一直暈到現在。所以，理解棧與隊列，是走向DS高手的一條必由之路，。

學習此章前，你可以問一下自己是不是已經知道了以下幾點：

1.棧、隊列的定義及其相關數據結構的概念，包括：順序棧，鏈棧，共享棧，循環隊列，鏈隊等。棧與隊列存取數據(請注意包括：存和取兩部分)的特點。

2.遞歸算法。棧與遞歸的關係，以及藉助棧將遞歸轉向於非遞歸的經典算法：n!階乘問題，fib數列問題，hanoi問題，揹包問題，二叉樹的遞歸和非遞歸遍歷問題，圖的深度遍歷與棧的關係等。其中，涉及到樹與圖的問題，多半會在樹與圖的相關章節中進行考查。

3.棧的應用：數值表達式的求解，括號的配對等的原理，只作原理性瞭解，具體要求考查此為題目的算法設計題不多。

4.循環隊列中判隊空、隊滿條件，循環隊列中入隊與出隊算法。

如果你已經對上面的幾點了如指掌，棧與隊列一章可以不看書了。注意，我説的是可以不看書，並不是可以不作題哦。

第三章　串

經歷了棧一章的痛苦煎熬後，終於迎來了串一章的柳暗花明。

串，在概念上是比較少的一個章節，也是最容易自學的章節之一，但正如每個過來人所瞭解的，KMP算法是這一章的重要關隘，突破此關隘後，走過去又是一馬平川的大好DS山河了，呵呵。

串一章需要攻破的主要堡壘有：

1.串的基本概念，串與線性表的關係(串是其元素均為字符型數據的特殊線性表)，空串與空格串的區別，串相等的條件

2.串的基本操作，以及這些基本函數的使用，包括：取子串，串連接，串替換，求串長等等。運用串的基本操作去完成特定的算法是很多學校在基本操作上的考查重點。

3.順序串與鏈串及塊鏈串的區別和聯繫，實現方式。

算法思想。KMP中next數組以及nextval數組的求法。明確傳統模式匹配算法的不足，明確next數組需要改進之外。其中，理解算法是核心，會求數組是得分點。不用我多説，這一節內容是本章的重中之重。可能進行的考查方式是：求next和nextval數組值，根據求得的next或nextval數組值給出運用KMP算法進行匹配的匹配過程。

第四章　數組與廣義表

學過程序語言的朋友，數組的概念我們已經不是第一次見到了，應該已經“一回生，二回熟”了，所以，在概念上，不會存在太大障礙。但作為考研課程來説，本章的考查重點可能與大學裏的程序語言所關注的不太一樣，下面會作介紹。

廣義表的概念，是數據結構裏第一次出現的。它是線性表或表元素的有限序列，構成該結構的每個子表或元素也是線性結構的，所以，這一章也歸入線性結構中。

本章的考查重點有：

1.多維數組中某數組元素的position求解。一般是給出數組元素的首元素地址和每個元素佔用的地址空間並組給出多維數組的維數，然後要求你求出該數組中的某個元素所在的位置。

2.明確按行存儲和按列存儲的區別和聯繫，並能夠按照這兩種不同的存儲方式求解1中類型的題。

3.將特殊矩陣中的元素按相應的換算方式存入數組中。這些矩陣包括：對稱矩陣，三角矩陣，具有某種特點的稀疏矩陣等。熟悉稀疏矩陣的三種不同存儲方式：三元組，帶輔助行向量的二元組，十字鏈表存儲。掌握將稀疏矩陣的三元組或二元組向十字鏈表進行轉換的算法。

4.廣義表的概念，特別應該明確表頭與表尾的定義。這一點，是理解整個廣義表一節算法的基礎。近來，在一些學校中，出現了這樣一種題目類型：給出對某個廣義表L若干個求了若干次的取頭和取尾操作後的串值，要求求出原廣義表L。大家要留意。

5.與廣義表有關的遞歸算法。由於廣義表的定義就是遞歸的，所以，與廣義表有關的算法也常是遞歸形式的。比如：求表深度，複製廣義表等。這種題目，可以根據不同角度廣義表的表現形式運用兩種不同的方式解答：一是把一個廣義表看作是表頭和表尾兩部分，分別對錶頭和表尾進行操作;二是把一個廣義表看作是若干個子表，分別對每個子表進行操作。

第五章　樹與二叉樹

從對線性結構的研究過度到對樹形結構的研究，是數據結構課程學習的一次躍變，此次躍變完成的好壞，將直接關係到你到實際的考試中是否可以拿到高分，而這所有的一切，將最終影響你的專業課總分。所以，樹這一章的重要性，已經不説自明瞭。

總體來説，樹一章的知識點包括：

二叉樹的概念、性質和存儲結構，二叉樹遍歷的三種算法(遞歸與非遞歸)，在三種基本遍歷算法的基礎上實現二叉樹的其它算法，線索二叉樹的概念和線索化算法以及線索化後的查找算法，最優二叉樹的概念、構成和應用，樹的概念和存儲形式，樹與森林的遍歷算法及其與二叉樹遍歷算法的聯繫，樹與森林和二叉樹的轉換。