北京工商大学计算机科学与技术考研辅导班介绍
北京工商大学计算机科学与技术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科学与技术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科学与技术考研讯息与资源！
北京工商大学计算机科学与技术考研辅导参考资料节选
《北京工商大学计算机科学与技术考研快速提高与高效冲刺》
《北京工商大学计算机科学与技术考研命题人权威点拨重点》
《北京工商大学计算机科学与技术考研真题点题成金》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研热门知识技巧点石成金》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研高分突破实战演练》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研核心考点与状元笔记》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
贡老师 授课时间：每周六9:54-18:21
钮老师 授课时间：每周一9:35-20:54
费老师 授课时间：每周三9:01-13:28
苍老师 授课时间：每周日10:38-15:01
郜老师 授课时间：每周二9:06-18:20
宣老师 授课时间：每周一9:31-20:56
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科学与技术考研备考指导与经验
考研英语经验节选
阅读是重点，但作文也不能放松，毕竟30分的作文可不是小分值。作文的话，最后俩月好好准备。王江涛的作文书比较有名气，但是讲解也就一般，泛泛之谈巨多，他的文章往往遵循着类似的套路，看多了掌握了就很容易利用，适合学渣。何凯文的作文讲解部分就更细化一点，有时间就拿来看吧，此时不看书何时看书。关于让你背个30篇范文的言论，确实，背30篇衣食无忧，但是你能背30个？还是要自己总结自己的一套用起来得心应手的行文模版，行文流程和逻辑才好。另外，练好字，才不吃亏。
考研数学经验节选
近几年考研数学趋向弱化技巧，强化计算量，所以在复习中我们要提高自己的计算能力，做题速度和准确度是很重要的。每天做题至少3个小时，错题集也要做好，在考研期间可以不断的回补。基本的复习策略是先将知识点精炼复习后，强化积分、极限等重要知识点，阶段复习，此期间可以做全书，做阶段练习题，比如1000题等资料。在强化复习的同时可以做历年的真题练习，但是要保留近10年的真题来做全套计时模拟，最好选在上午，限时3小时，建议每次都要提前20分钟做完，这样才能保证考试万无一失。真题做完也要再复习几遍，做到无死角的复习，熟练各种题型。强化阶段最迟拖到9月中旬，但能不拖就不要拖了，直接开学就进入数学的冲刺吧。
考研政治经验节选
政治我准备的很晚，考试大纲发布以后才开始，买了肖秀荣的精讲精炼，1000题和讲真题。用1000题来巩固，这个过程也花了不少的时间，整个一遍弄完也到11月中旬了，然后就买了肖秀荣的知识点背诵，当时就开始了狂背模式，但后来证明这部分的时间全部都浪费了，先不说背了之后没记住多少，就是记住了，考试能用得上的也很少。到了后来八套卷和四套卷出的时候，买了这两套题，选择题全部认认真真做了，大题背了肖四，没背肖八，因为有很多重复的，而且当时我认为肖四是浓缩的肖八，事实证明当时的判断是正确的，今年政治大题肖四全部涉及到，但答案是有出入的，但在我看来，能把肖四的答案都答上去，分数应该在平均水平以上了，而且全国所有的考生几乎答的都差不多，所以政治真正拉开差距的我认为还是选择题。至于选择题的话，要把基础知识掌握好，另外，习大大的各种讲话内容也要知道。
考研专业课经验节选
一、数据结构基础知识的掌握
1.线性表：要熟悉顺序表和链表的实现和应用，包括插入、删除、查找等操作，还要了解静态链表和循环链表的特点与用途。
2.栈和队列：需要清楚掌握栈和队列的定义、基本操作和应用，如合并有序链表等。
3.树：对于二叉树、赫夫曼树、排序树、平衡二叉树等都需要有深入的理解与应用，包括遍历、查找、插入、删除等。
4.图：需要掌握图的存储结构、遍历算法（如深度优先搜索和广度优先搜索）、最小生成树、最短路径等基本概念和算法。
二、算法设计与分析
1.递归与回溯：需要针对递归和回溯算法的思想、特点和常见应用进行学习，并能够熟练解决相关问题。
2.排序算法：对于各种常见的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、堆排序等，需要清楚掌握其基本思想、实现过程和时间复杂度等。
3.查找算法：对于顺序查找、二分查找、分块查找、哈希查找等，需要熟悉其实现原理和应用场景。
4.图算法：应重点掌握最短路径算法（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）和最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）的思想和实现过程。
三、数据结构与算法的实际应用
1.数据结构的选用：需要根据具体问题的特点和要求，合理选择适用的数据结构，并能对其进行实现和操作。
2.算法的优化：在解决实际问题时，需要思考如何优化算法的时间复杂度和空间复杂度，提高算法的效率。
3.应用领域研究：可以了解一些与数据结构和算法相关的实际应用领域，如图像处理、模式识别等，以增加对数据结构与算法在实际问题中的理解和运用能力。
