北京工商大学计算机技术硕士考研辅导班介绍
北京工商大学计算机技术硕士考研辅导班为报考北工商数据科学与人工智能学部计算机技术硕士的学员提供针对性的考研培训课程，根据个人情况与报考院校专业定制指导方案，全程监督陪伴，布置随堂作业，结合命题规律进行模拟实战。根植于多年的积淀，为学员提供有用的北京工商大学计算机技术硕士考研讯息与资源！
北京工商大学计算机技术硕士考研辅导参考资料节选
《北京工商大学计算机技术硕士考研技巧养成与短期突破》
《北京工商大学计算机技术硕士名师精妙点评考研真题》
《北京工商大学计算机技术硕士研之有“悟”考研成功必读15堂课》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研综合考纲同步练习辅导》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构热门考题详解与应试技巧》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研历年真题精选与超精解析》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
巴老师 授课时间：每周五10:04-21:31
段老师 授课时间：每周四11:40-18:07
邵老师 授课时间：每周日11:58-20:27
边老师 授课时间：每周五10:30-16:59
边老师 授课时间：每周三10:09-20:35
仇老师 授课时间：每周日11:38-18:07
注：具体时间以师生实际商议为准。
北工商数据科学与人工智能学部计算机技术硕士考研复习要点与经验
考研英语经验节选
我英语开始就是一直被单词，把5500的过了几遍，然后就开始真题了，英语不用做模拟题，没有啥用，我从97年开始做真题阅读，每天一篇，对答案特别痛苦！！！本来以为阅读答案最痛苦，后来发现完型作文更痛苦！！一下午最多一篇，而且我比较喜欢做笔记，喜欢把长难句抄本子上，结果到快暑假时才把04年的阅读做完。暑假之后就没背过单词，后来没时间看英语，9月狂补专业课，10月开始加上政治，最后直接导致我真题都没做完，14/15的真题都没时间做，最后两个月除了背背作文，都没看过英语，时间安排很重要啊，我就是被自己坑了。英语最后考的不好。
考研数学经验节选
数学真题练习要找一上午或者一下午，整个的三个小时时间，认真写到A4纸上，当作考试对待。然后还是每道题都要看解析，完全弄清楚，不熟悉的知识点标出来，方便再次巩固。真题我是每隔一天做一套，不做真题的时候就把错题拿出来巩固，真题做完又是一个月，今日十二月以后时常看自己总结的错题和知识点，买来了6+2差不多一周练两套，保持手感，查漏补缺就可以了。然后考前巩固一遍需要背诵的公式，做题按部就班不要跳步，整理好思路再往答题纸上写，认真做完就没问题。
考研政治经验节选
政治本人今年不高不低。政治的书籍，我用的是高教版的红宝书，肖秀荣1000题，风中劲草核心笔记，肖秀荣的形式与政策，肖秀荣八套卷和四套卷。我是从九月份开始看政治的，在九十月份，就是看红宝书配合1000题，看了两遍，这时要看得细，主要记忆选择题的考点。十一月份开始看风中劲草，这时就可以背诵了，风中劲草背了两遍。还有形式与政策可以开始看了，对热点问题要注意记忆。十二月份，主要就是八套卷和四套卷了，大题一定要背熟，今年考了很多这上面的。另外要关注形势与政策没有写的时事，因为形式与政策是十月份出的，十一十二月份的时事就要自己补充了。今年选择题基本都跟时事息息相关，好像很多出自习大大的讲话稿，有时间大家可以看看。政治需要长时间的学习，千万不要因为不喜欢，前期就放弃它，这会大大占用你后期背诵专业课知识点的宝贵时间。
考研专业课经验节选
1. 基础概念与基本数据结构
首先，要掌握数据结构的基础概念，如数据、数据元素、数据对象、数据结构、逻辑结构、物理结构等。然后，掌握常见的基本数据结构，包括数组、链表、栈、队列、树等。要理解它们的定义、特点、操作以及应用场景。
2. 线性表和链表
线性表是数据元素之间一对一线性关系的数据结构，链表是一种动态数据结构。要掌握线性表和链表的实现方式，包括顺序存储和链式存储。了解线性表和链表的插入、删除、查找等基本操作，并应用到实际问题中。
3. 树和二叉树
树是由n（n>=1）个节点组成的有限集合，要了解树的定义、结构和基本操作。二叉树是特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。要掌握二叉树的各种遍历方式，如前序遍历、中序遍历、后序遍历等，并了解它们的应用场景。
4. 图
图是由顶点的有穷非空集合和边的集合组成，要了解图的基本概念和表示方法，如邻接矩阵、邻接表等。掌握图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并了解最短路径算法和最小生成树算法。
5. 排序和查找算法
排序算法是对一组数据元素按照特定的规则重新排列的算法，要掌握常见的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。查找算法是在给定的数据集中查找某个特定元素的算法，要了解顺序查找、二分查找、哈希查找等基本算法。
6. 算法复杂度分析
算法复杂度分析是评价算法性能的一种方法，要了解时间复杂度和空间复杂度的概念，并能够计算算法的复杂度。掌握常见算法的复杂度，并将其运用到实际问题中。
在复习数据结构课程时，建议做到以下几点：
1. 系统性学习，按照课程的教学大纲进行有计划、有目标地学习。
2. 理论与实践相结合，不仅要理解概念和算法，还要进行大量的编程练习，加深对数据结构的理解和应用能力。
3. 多做习题和实验，多看书和相关论文，拓宽知识面，增强分析和解决问题的能力。
4. 参加讨论和交流，与同学和老师多进行交流和讨论，学习其他人的经验和观点。
5. 注重总结和归纳，将复习过程中的重点、难点和疑点进行总结和归纳，形成自己的学习笔记。
