对于数据结构的复习战术分析

　　知己知彼百战不殆，考研复习也要对复习科目的特点有针对性的复习。技术层面分析是知彼，心里层面分析是知己。

技术层面分析：

数据结构从难度上分4个层次：

1）基本概念，基本算法的思想，基本算法的操作执行步骤。

2）基本数据类型定义的算法，基于数据结构类型的常见操作算法如：遍历，插入，删除等。相关算法数学复杂度的计算，例如：求顺序进栈的出栈顺序数。

3）程序伪代码算法，查找，排序，相关算法，还有经典算法如 prim，dijkstra ，floyd等经典算法，贪心算法，kmp等。还有相关算法复杂度计算。

4）给出现实世界的一些问题，要求使用数据结构相关算法解决。这个难度是比较大的，通常在北大的考研题中出现。例如：有1000个苹果和10个箱子，问：如何将苹果放到箱子里就可以让别人拿走箱子就得到他想要的苹果数。现在统考应该不会太难。

心里层面分析：

1）数据结构内容抽象，不好掌握。（跨专业考生瓶颈）

2）知识点都会了，不会做题尤其是算法写不出来。（本专业考生瓶颈）

3）知识点都差不多，容易混淆，比如：二叉树，平衡二叉树，二叉排序树等。

4）复习好多遍了，还是对着一本书复习，很郁闷。

下面探讨一下复习方法：

分轮次复习结合技术难度层次。

1）现在复习可以准备一个专门的数据结构的笔记。将书中的知识点梳理成为一个自己的纲要。复习数据结构的宗旨：按照逻辑结构和存储结构的组合来复习。比如逻辑结构有：线性表，树，图，那么我们组合一下存储结构都有什么：顺序结构的线性表=顺序表，链式线性表=链表（细分为：单链表，双向链表）等。以这样的结构组合作为复习的纲要和主线，复习起来就明朗了。

2）第一轮复习，针对第一层次技术难度。弄清概念，算法执行操作，术语，注明容易混淆的概念，比如复习到排序，出现二叉排序树，那么在前面的二叉树的笔记当中记录一下区别。第一轮复习解决不了第三，四层次的难度。所以不要在心里上产生恐惧，在笔记上标注不会，没看懂。

3）第二轮复习，仍然使用第一轮的笔记，在其上增加笔记，请教同学老师，或有针对性的听辅导班。有针对性的练习算法代码的编写，尤其是经典算法，记住相应的算法中相关变量和变量使用含义，这样更容易写出代码。

4）总结算法的功能总结一张功能算法对照表来应付第四技术难度。

5）从心理学上看，总结自己的笔记资料无论从笔迹很思路都是最亲切，最自信的，最容易被自己接受的。而且，每一次复习的工作量是递减的，因为复习的内容越来越熟练，最后考试前2个小时可以看笔记复习一科。

　　最后，信心和毅力是考研战略成功的根本，如果目前没有好的工作或创业思路，考研是最好的出路，那就努力奋斗吧。

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