【计算机考研辅导班】计算机考研十大核心考点总结

【计算机考研辅导班】计算机考研十大核心考点总结计算机考研是一场实力、努力、心态、运气的较量，实力是可以根据后天的努力来弥补的，所以不要因为自己过去的种种失败而妄自菲薄。计算机考研实力可以决定你的下限，同时运气可以决定你的上限。认真评估一下自己能否做到计算机考研的坚持，能否做到对计算机的专注，能否做到计算机考研的自信，如果你有信心完成以上几点，完全有能力去突破自己，向计算机考研更好的学校冲击。

计算机专业，是当今比较热门的考研专业，其热门专业及研究方主要有软件工程、人工智能、大数据、计算机应用等。

计算机专业热门学校为：清华大学、北京大学、上海交通大学、中国科学院大学、北京航空航天大学、北京理工大学、北京邮电大学、北京工业大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、天津大学、南开大学等。

想要冲击计算机985.211大学，计算机专业课定向辅导才是硬道理。

为什么计算机考研非985.211不考？

因为，985.211背景牛，国家重点实验室重点项目、名导、专业牛；BAT谷歌校招是个看身份的时代，首选名校研究生；普通学校研究生三年后毕业价值不如本科程序员工作三年。而选择启道计算机考研定向辅导，可以扫除计算机名校考研顾虑

一、准确把握专业课重点，突破难点。

计算机考研辅导专家都对考研大纲、考研命题趋势、考试的机构、考查知识点等有很好的把握，比较正规的考研专业辅导机构也会投入大力的人力、物力去研究考研专业课。通过参加考研统考专业课辅导班，可以在较短的时间内准确掌握专业课考试重点，突破难点。

二、合理规划专业课复习

计算机考研辅导一般都是按照一定的复习计划安排授课，目前计算机考研辅导的老师会根据考生的学习基础，单独制定学习计划，使考生的专业课复习计划更合理，辅导也更有针对性。

下面启道计算机考研辅导班来和大家分享计算机考研十大核心考点总结

核心考点一：队列和栈结构的概念理解

栈是仅限制在表的一端进行插入和删除运算的线性表，称插入、删除这一端为栈顶。表中无元素时为空栈。栈的修改是按后进先出的原则进行的。通常栈有顺序栈和链栈两种存储结构。

队列是一种运算受限的线性表，插入在表的一端进行，而删除在表的另一端进行，允许删除的一端称为队头，允许插入的一端称为队尾，队列的操作原则是先进先出的。队列也有顺序存储和链式存储两种存储结构。

核心考点二：对无向连通图特性的理解

无向图的每条边，在顶点计算度的过程中，都要两次参与计算(与边两关联的2个顶点)，因此所有顶点的度之和为偶数。

具有n个顶点的无向连通图，其边数大于或等于n-1。

在无向连通图中，所有顶点的度数都有可能大于1。

核心考点三：二叉树的遍历

遍历的过程就是把非线性结构的二叉树中的结点排成一个线性序列的过程。

二叉树遍历方法可分为两大类，一类是“宽度优先”法，即从根结点开始，由上到下，从左往右一层一层的遍历;另一类是“深度优先法”，即一棵子树一棵子树的遍历。

从二叉树结构的整体看，二叉树可以分为根结点，左子树和右子树三部分，只要遍历了这三部分，就算遍历了二叉树。设D表示根结点，L表示左子树，R表示右子树，则DLR的组合共有6种，即DLR，DRL，LDR，LRD，RDL，RLD。若限定先左后右，则只有DLR，LDR，LRD三种，分别称为先(前)序法(先根次序法)，中序法(中根次序法，对称法)，后序法(后根次序法)。三种遍历的递归算法如下：

1.先序法(DLR)

若二叉树为空，则空操作，否则：访问根结点先序遍历左子树先序遍历右子树。

2.中序法(LDR)

若二叉树为空，则空操作，否则：中序遍历左子树访问根结点中序遍历右子树.

3.后序法(LRD)

若二叉树为空，则空操作，否则：后序遍历左子树后序遍历右子树访问根结点.

核心考点四：完全二叉树中有关结点个数计算

完全二叉树的定义：深度为k，有n个结点的二叉树当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时，称为完全二叉树。

完全二叉树的叶子数为(n+1)/2取下整。

核心考点五：线性表中单链表相关算法设计与实现

一些基础但又重要的单链表相关算法，如：

1.打印单链表，voidPrintList(Listlist);使用一个指针遍历所有链表节点。

2.两个升序链表,打印tarList中的相应元素，这些元素的序号由SeqList指定，voidPrintLots(ListtarList,ListseqList);使用两个指针分别遍历两个链表，每次取出序列链表的一个序号后，根据该序号，到达目标链表指定节点。

3.两个升序链表的交集，ListIntersect(Listl1,Listl2);

4.两个升序链表的并集，ListJoin(Listl1,Listl2);

5.单链表就地置逆，voidReverse(Listl);使用三个指针表示前驱，当前和后继节点，每次将当前节点的Next指向前驱节点，然后向后遍历直到链表末尾。

核心考点六：森林与二叉树之间的转换以及转换过程中结点之间的关系

将一棵树转换为二叉树的方法是：

1.树中所有相邻兄弟之间加一条连线。

2.对树中的每个结点，只保留其与第一个孩子结点之间的连线，删去其与其它孩子结点之间的连线。

3.以树的根结点为轴心，将整棵树顺时针旋转一定的角度，使之结构层次分明。

森林转换为二叉树的方法如下：

1.将森林中的每棵树转换成相应的二叉树。

2.第一棵二叉树不动，从第二棵二叉树开始，依次把后一棵二叉树的根结点作为前一棵二叉树根结点的右孩子，当所有二叉树连在一起后，所得到的二叉树就是由森林转换得到的二叉树。

树和森林都可以转换为二叉树，二者的不同是:树转换成的二叉树,其根结点必然无右孩子，而森林转换后的二叉树，其根结点有右孩子。将一棵二叉树还原为树或森林，具体方法如下：

1.若某结点是其双亲的左孩子，则把该结点的右孩子、右孩子的右孩子、……都与该结点的双亲结点用线连起来。

2.删掉原二叉树中所有双亲结点与右孩子结点的连线。

3.整理由1、2两步所得到的树或森林，使之结构层次分明。

核心考点七：对m阶B树定义的理解

一棵m阶的B树满足下列条件：

1.每个结点至多有m棵子树。

2.除根结点外，其它每个分支至少有m/2棵子树。

3.根结点至少有两棵子树(除非B树只有一个结点)。

4.所有叶结点在同一层上。B树的叶结点可以看成一种外部结点，不包含任何信息。

5.有j个孩子的非叶结点恰好有j-1个关键码，关键码按递增次序排列。结点中包含的信息为∶(p0,k1,p1,k2,p2,…,kj-1,pj-1)

其中，ki为关键码，且满足ki

核心考点八：堆排序

大根堆的定义：完全二叉树，任一非叶子结点都大于等于它的孩子，也就是说根结点是最大的。而且显然大根堆的任一棵子树也是大根堆。

堆排序的基本思想：记录区的分为无序区和有序区前后两部分;用无序区的数建大根堆，得到的根(最大的数)和无序区的最后一个数交换，也就是将该根归入有序区的最前端;如此重复下去，直至有序区扩展至整个记录区。

具体操作可按下面步骤实现：

1.建大根堆

2.交换根和无序区最后一个数

3.重建大根堆，因为交换只是使根改变了，所以左右子树依然分别是大根堆。

4.比较根，左子树的根和右子树的根，如果根最大，则无须再作调整，树已经是大根堆了;如果左子树的根最大，交换它与根，再递归调整左子树;如果右子树的根最大，交换它与根，再递归调整右子数。

5.递归调整到叶子的时候，树就是大根堆了。

核心考点九：带权图的最短路径算法及应用

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法求单源最短路径，算法思想：

设S为最短距离已确定的顶点集(看作红点集)，V-S是最短距离尚未确定的顶点集(看作蓝点集)。

1.初始化：初始化时，只有源点s的最短距离是已知的(SD(s)=0)，故红点集S={s}，蓝点集为空。

2.重复以下工作，按路径长度递增次序产生各顶点最短路径，在当前蓝点集中选择一个最短距离最小的蓝点来扩充红点集，以保证算法按路径长度递增的次序产生各顶点的最短路径。当蓝点集中仅剩下最短距离为∞的蓝点，或者所有蓝点已扩充到红点集时，s到所有顶

点的最短路径就求出来了。

注意：①若从源点到蓝点的路径不存在，则可假设该蓝点的最短路径是一条长度为无穷大的虚拟路径。②从源点s到终点v的最短路径简称为v的最短路径;s到v的最短路径长度简称为v的最短距离，并记为SD(v)。

核心考点十：各类排序算法的特点及比较

几种主要的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、Shell 排序、堆排序等。

冒泡排序算法思想：将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。

选择排序算法思想：选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。

插入排序算法思想：经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。第i遍处理仅将L插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i]又是排好序的序列。

快速排序算法思想：快速排序的基本思想是基于分治策略的。对于输入的子序列L[p..r]，如果规模足够小则直接进行排序，否则分三步处理：1.分解(Divide)：将输入的序列L[p..r]划分成两个非空子序列L[p..q]和L[q+1..r]，使L[p..q]中任一元素的值不大于L[q+1..r]中任一元素的值。2.递归求解(Conquer)：通过递归调用快速排序算法分别对L[p..q]和L[q+1..r]进行排序。3.合并(Merge)：由于对分解出的两个子序列的排序是就地进行的，所以在L[p..q]和L[q+1..r]都排好序后不需要执行任何计算L[p..r]就已排好序。

归并排序算法思想：分而治之(divide-conquer)。每个递归过程涉及三个步骤：1.分解，把待排序的n个元素的序列分解成两个子序列，每个子序列包括n/2个元素。2.治理，对每个子序列分别调用归并排序MergeSort，进行递归操作。3.合并，合并两个排好序的子序列,生成排序结果。

Shell排序算法思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。

堆排序算法思想：用大根堆排序的基本思想：1.先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆，此堆为初始的无序区。2.再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换，由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n]，且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key。

3.由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质，故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。

启道计算机考研辅导班，提醒大家，考研倒计时约140天，请合理规划时间进行有效复习，最后，预祝大家考研金榜题名！