适用学校、专业：清华大学数据科学和信息技术

课程名称：数学与数据方向基础综合

授课老师：新祥旭授课老师

考研形势分析：

数据科学专业最近一些年一直是热门专业，热度在逐渐升高，2020年和2021年分数线均为校线，2022年和2023年均已高出校线数十分，录取均采用差额复试，对考生各方面能力要求均较高，考生不但要具备较扎实的专业知识，还要拥有较强的英语交流能力。

考研真题分析：

首先明确学习方向:考试内容主要考察数据结构中的核心知识点，其中树和图的相关算法考察密度最高，这方面简单来说，主要内容有各种二叉树的定义和遍历，以及图的遍历，其中图的深度优先和广度优先算法为考察重点。哈希表和排序算法部分主要内容有哈希表的定义和冲突，各种排序算法比较，其中哈希表的冲突解决算法是重中之重，为每年必考。初试中主要有选择填空和解答题三种题型，其中选择和填空题较少，解答题方面占比较高，比较考验分析能力。主要的考察点在树的三种遍历方法，Dijkstra算法，图的深度优先和广度优先算法，和各种排序算法比较。总体来说难度适中但是对于408知识点的理解要达到一定深度。清华大学的真题资源较少，往年主要包括选择题、填空题和计算类，证明题等，最近几年的考题类型比较固定。

新祥旭学员一对一复习指导：

学生分析：

学生为跨考生，此前没有接触过数据结构的课程，但学生有一定的理工科基础，熟悉c语言编程等内容，因此数据结构这门课对学生而言并不复杂，仅需多复习巩固就可以逐渐掌握这门课程的主要内容。学生自学这门课程内容时很容易错过重要知识点，知识体系可能不够完善，因此需要老师针对学生的特点来指定学习和复习计划，学生需要按照计划逐步学习。

课程目标：

针对此考生的特点复习分五步走（考生水平不一样，考试目标不一样，均需采用不一样的复习计划，此方法只针对此考生）：1.从课本基础知识开始，把所有的知识点过一遍且考生要理解，课本例题学习透彻；2.严蔚敏课本知识点全部学习一遍，课后题不建议参考，可以使用新祥旭408数据结构习题，上课前先预习一下下节课要讲的内容，并讲课后题提前做一下，先不要看答案，上完课再看；3.由于真题很难获得，因此可以以408考试的数据结构篇内容作为真题资源，实际难度近似，做三到五套真题，充分了解考试的难度与考点，查漏补缺性复习；4.综合理解，严蔚敏的课本再过第二遍，并可以自己从数据结构题库中找一些题练一练；5.考前回归，配合练习真题与课本知识的再认识，对所有的知识，做题方法进行归类，做到模板式答题。

上述五个步骤可以归纳为三个阶段：

1.基础阶段

962数据科学概念梳理，把严书上的知识点大致过一遍，先讲简单的数据结构类型，例如顺序表和链表等，随后介绍树的概念，重点讲解二叉树的相关算法，图的遍历和搜索算法，哈希表的相关知识，各种排序算法之间的比较。最后，将会讲解一下算法题的答题方法和伪代码的书写规则，还会补充一些算法设计与分析中的内容。

2.强化阶段

专业课重难点解析。主要是讲解专业课中的重难点部分，另外，课前收集学生对专业课学习过程中遇到的难点问题，课上进行讲解。掌握408数据结构中的重难点，掌握真题套路，因为真题里面的题目会反复考，只不过采取另一种形式出题，同时透过真题掌握专业课的出题方向和答题技巧。

此方法的好处是，可以在学生基础非常薄弱的基础上，使学生能够在特定的时间内针对特定的考试考出较好的成绩。缺点是对课本知识的实际理解会下降，偏向应试考试的技巧性学习。

课程主要内容：

本学校（清华大学）的数据结构专业课考试，主要的教材是c++版的数据结构。整个8章内容划分为对数据结构的讲解：

1.基础数据结构部分的知识学习。此部分内容主要是1—6章内容，重点是顺序表和链表、二叉树的定义和遍历，以及图的遍历，难点是Dijkstra算法，图的深度优先和广度优先算法。

2.哈希表和排序算法。此部分内容主要是7—8章内容，此部分占比不多但也是必考内容。按照往年的情况来看，考试集中在树的三种遍历方法，Dijkstra

算法，图的深度优先和广度优先算法，和各种排序算法比较，因此这些部分的重点也是参数估计和假设检验的内容，这也是整本书的难点，需要记忆与理解的内容较多。

鉴于课时有限，教学主要采用引导式复习方法,针对课程目标中的教学方法的五步走，各部分时间安排如下（具体可视学生复习进度调整）：

基础阶段：42小时；强化阶段：16小时；冲刺复习：2小时；共60小时。

课程考核：

习题主要采用408数据结构试题和往年的MIT考试习题。经过复习考生的能力会得到较大幅度的提高。

必看参考书目：

《数据结构》严蔚敏

《408数据结构考研复习指导书》

《新祥旭408计算机考研内部讲义》

《数据结构》邓俊辉(可有可无，当然有了更好，建议买上，学有余力可以多了解一下)

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