计算机408炸了！大多数人都栽在这门课上

组成原理>>数据结构>操作系统>计算机网络

在本科时，我在学习组成原理之前已经学过数字电路和模拟电路，但在接下来学习组成原理时，我依然感到困难。也许是因为自己理解能力不足，总觉得难以掌握，甚至在考研时也没有完全明白。

总的来说，组成原理强调了计算机硬件知识，其中经常涉及到二进制运算。此外，还需要了解一些底层电路，包括各个电路元件的名称和功能，这点非常重要。

其次，数据结构可能是另一难点，主要因为其中包含的算法较为复杂，但其他方面相对容易。值得注意的是，每道算法题通常能够获得15分，因此采用暴力求解方法基本上可以获得10分。

最后，操作系统和计算机网络这两门课程需要记住大量的知识。虽然难度不算太大，但需要特别关注组成原理中的一些关键算法，如银行家算法等，以及计算机网络中的五层网络模型，从底层到顶层逐步理解即可。那备考计算机还有什么需要注意的呢？

数学！数学！数学！

实际上，在备考408考试的过程中，最大的挑战不是408本身，而是408加上考研数学。这是每个计算机考研考生都会感到头疼的问题。本来408已经很困难了，但再加上考研数学，难度就增加了。

很多人在十月份集中精力学习408的时候，很容易忽视数学的学习。然而，如果在这个时候忽视了数学，数学知识会迅速下降，而且容易遗忘。

因此，到了十月份，一定不能忽视数学的学习。你可以全力学习408，但如果最终数学考试成绩不理想，那也会影响整体考研的进展。所以，必须同时兼顾这两个方面的学习。

408的学习主要需要反复练习，而数学的学习则需要查漏补缺，防止遗忘。如果你想快速提高成绩，就要学会迅速找到自己的薄弱点，然后专注攻克这些薄弱点。这是提高效率且获得最好回报的方法。

我自己就是采用这种方法，在22年获得了数学二135分和计算机120分的优异成绩。

下面我就围绕如何平衡408和数学的学习以及如何快速找到自己的薄弱点和盲点来分享一下我的经验

一、成败关键：数学

首先，谈到备考408考试，不可忽视的是数学这一重要因素。许多408考生的失败经常不是因为408专业课的困难，而是因为数学成绩拖后腿。这主要是由于408这门学科的性质决定的，它涵盖的知识点众多，需要大量记忆。很多人在备考的后期不得不将更多时间用于复习408，从而牺牲了数学的学习时间，这无疑是408考生的主要痛点之一。

因此，如果你打算考取软微专业，绝不能让数学成为你的短板。至少需要获得120分以上的数学成绩，才能保持竞争力。实际上，很多准备软微的考生，他们的弱项并不是408，而是数学。特别是在9-12月这个备考408的关键时期，如果将大部分精力放在408的学习上，数学必然会受到影响，这是许多考生共同的经验之谈，无论是成功者还是未能上岸者。

下面我在说说408的复习需要怎么展开，才能够与数学的复习不产生冲突：

1、时间的规划上，我们都知道数学一般是3月份开始，6月份开始进入强化阶段，也就是暑假三个月的黄金时间，这个阶段你每天都有大量的时间，一定要好好利用，这个时候可以先不管政治，数学每天肯定要学够5个小时，408也要学够5个小时，一定要高效的利用时间。

2、9-12月是一个关键时期，这个时候数学需要做真题，当然408经过前面三个月的学习，也可以做真题了，这个时期的主要矛盾就是数学会出现下坡，原因就是我们会把过多的精力放在408的学习上面。如果想要花较少的时间找到自己的薄弱点和知识盲点，我强烈建议你使用知能行考研数学

知能行考研数学知能行考研数学通过大数据分析历年真题的考点难点，为每位考生选择快速提高的突破口。知能行基于机器学习追踪考生知识点的掌握情况，测练合一从而达到高效备考https://bestzixue.com/?app_referrer_id=WBH~atcxdwc-csdn408hds-0315-editor_chengzz

建议你用知能行测试一下自己对于知识点的掌握情况，知能行可以快速的找到你的知识薄弱点，如果你可以把知能行刷到等级二，就说明你掌握的不错，每一个章节都可以测试，测试一下可以立刻直到自己的数学水平到底是什么样子，免费的羊毛为什么不去薅呢。

3、408真题一定要刷三遍，为什么是三遍，首先第一遍是熟悉408的考试套路，熟悉试卷形式，熟悉考察的知识点重点有哪些，然后根据第一遍的反馈，回到讲义复习重点。第二遍刷主要是找到自己的薄弱点，根据找到的薄弱点，回到课本，重点加强薄弱点的训练，第三遍是为了帮助你巩固知识点，保持手感。你不要觉得三遍很多，其实次数刷多了，速度就会越来越快。

关于408该如何选择资料以及408单科该如何复习，我会在后面详细讲到，耐心看完会对你有很大的帮助。下面我来详细说说如何快速找到数学学习的盲点，帮你快速进步

二、如何快速找到盲点

我们学习数学，最关键的就是找到自己不会的知识点并且反复复习，我们做题的目的也是这样，不断地做题，找到自己不会的题目，提取其中的知识点和技巧，不断地学习和巩固。

但是我在做660，880这样的题集的时候真正体会过，效率很低，而且有的薄弱点需要你做很多题目才可以发现，后来我实在受不了这样的学习方式了，就去试了一下知能行，发现知能行真的是我的救星。

知能行对于知识点的划分非常的细，细到没法再分的地步，因此他更容易发现我对于某个知识点是哪里不清楚。正如我在考研群里看到的那样，znx考察到的，张宇18将里面根本就没怎么讲。这对于考研来说，肯定是一个不小的收获。

我们有未知的知识盲区没有复习到，知能行的作用就是帮你找到自己的知识盲区。这个知识点盲区的存在可能并不是你不想复习或者看到了没有掌握，而是因为你的现有的资料里可能根本就没有涉及到，这一点我刷知能行的时候体会特别明显，很多我在znx上学到的，在讲义里和习题册里都不怎么出现。

简单总结一下就是细化知识点，针对性训练，精细化出题来找到你的薄弱点，能够快速的突破，成倍的提升学习效果。

1、我的最大问题

我的主要学习难题在于我难以准确识别自己知识上的薄弱点和盲区。对于某个特定知识点，我常常难以确定自己是否真正掌握，这个概念常常模糊不清。有些知识点，我可能感觉自己掌握了，但在实际做题时却无法正确应用，这种情况让我感到非常困扰。幸运的是，我找到了一种方式来解决这个问题。

这种解决方法并不是传统的纸质练习题集，而是一种集成了机器学习算法和大数据的AI智能练习题集，被称为知能行。其工作原理是这样的：如果我做错了一道题，或者选择放弃，关键的一点是，知能行会提供更多类似的题目，以确定我是否真的不懂这类题目。例如，当我尝试解极限问题时，特别困扰我的是周期性极限问题。知能行会连续给我推送多个这类题目，当我多次回答错误后，它便明白了这是我的薄弱点。在接下来的练习中，它会不断强化训练我，直到我能够正确解决这类包含周期性的极限问题。

这只是我使用知能行的一个示例。在整个学习过程中，它帮助我找到了数百个薄弱点，并协助我逐一克服。这也是我最终能够获得135分的原因之一。

2、计算能力是个大问题

我这个人最大的毛病是什么呢，不爱计算，遇到计算复杂的题目我就想跳过，心想反正我也会做，直接看答案和我的思路一不一样就行了，还能节省时间，大家是不是和我一样，都是这么想的。

一开始倒没什么，都很简单，不算也没什么大问题，但是到了后期强化的时候，问题就出来了，有的题目不算，你不知道自己会不会，然后硬着头皮算，结果答案还是错的，这就显现出来我不注意训练计算能力的问题了。

但是坏习惯想改掉是真的难，后面做题我遇到计算量大的题目，真的是一点都不想算，硬着头皮算的时候，比吃屎还难受，后来用了znx，彻底改变了我这个坏习惯。

没错，znx是可以帮助你训练计算能力的。我有一天在用znx开心的刷着题目，然后znx给我推送了一道计算量比较大的题目，过程很难写，就是需要硬算，我一看，这题我会，于是就想跳过，没想到没法跳过，没法跳过就没法做下面的题。于是我就想，老子今天就是不算，我去做别的专题，没想到做了一会又遇到计算量大的了，我想这也不是个办法啊，只能回头硬算，算了半天结果还是错的，znx的机制就是，你做错一道，再让你做几道类似的，我吐，为了可以继续开心的刷题，我只能硬着头皮认真的算，他还有时间限制，所以也不敢算的太慢，每一次输入答案都不敢看，生怕算错。

就这样，在这种无限接近考场的训练环境下，我的计算能力和计算速度提升的很快，以前20分钟做出来的题目，基本上现在15分钟就可以拿下。

我还有一个问题一直很担心，就是害怕做znx耽误了做真题，但是实际应用的时候并没有这样，知能行包含了所有年份的真题，它能够有效地帮我训练真题，我刷题的时候做znx帮我训练了很多的真题，我拿21年真题卷测试的时候，分数是140（大笑）。

3、追求做题的效率

提到效率，就不得不说知能行的额外的功能了，其实我觉得知能行最好的地方不止是他的刷题功能，还有他的数据可视化功能，我们平时对于自己的数学水平是什么样，好像只能考感觉，但是如果你用了知能行，呈现给你的完全是可靠的数据，比如你学习到了什么水平，知能行有进度条：

我的能力进度条

有了这个进度条，我就可以直到自己数学已经达到了上面水平，我数学的学习进度如何，完美的掌控数学的学习节奏，znx官方对于这个进度条的解释是这样的：

如果你的刷题等级达到了等级5，那么在考场上没有什么可以难道你的题目，我记得我去年基本上都刷到了等级4，有几个专题刷到了等级5，最后我的分数是135分。

能力图

有了这个能力图，就可以可视化的了解自己是哪一方面有薄弱项，假如你的基本功不行，在图中一眼就可以看出来，然后就可以对症下药，强化基本功，到最后会成为无所不能的“等边三角形战士”

甚至还可以查看你的每日进度

这个功能我真的是太爱了，每天我做了多少题目，正确率如何，直接可视化的显示出来，而且我们可以看到正确率的一个变化趋势，清楚的掌握自己是否有进步。

这里还有给你整理好的知识框图

4、帮我抗遗忘

我这个人还有个很大的毛病就是忘得快，以前用660的时候，上个星期刚写的错题，这个星期去写，还是错，一点不长记性。但是znx帮我克服了这一点，我的错题他会是不是的让我再做一遍，这个不用我自己安排，系统自动就给我安排好了的。到后期我基本上没看啥错题，有啥可看的呢，平时都复习过了，错题也都做过至少三遍了。

就像现在市面上所有的用于背单词软件一样，他们大多数都利用了艾宾浩斯遗忘曲线，知能行也是一样，数学学习最大的敌人就是遗忘，特别是到了十月份，很多三月份学习的知识就忘的差不多了。因此，知能行在不断的找你的薄弱点的同时，也会不断地检测你的遗忘点，在你快要忘掉的时候，自动帮你进行复习。

5、拥有完备的复习备考计划

这就提到传统题集的另外一个弊端了，知识点复习偏重点，不常考的知识点的训练反倒没有那么重视，但是知能行是所有知识点全覆盖的，他每一章都对应了相应的考研大纲，并且会显示你的哪些知识点没有合理的进行复习，会自动帮你进行着重训练。

就像上面这张图，你哪里不会一目了然。

所以这就是为什么别人问我如何准备考研数学，我只会给他推荐知能行的原因，备战考研数学，知能行就是答案，他给出了一个非常科学的解决方案。

下面就是他们对于数学考研的安排

三、408如何选择资料

我当时主要纠结的是：教材，王道书、天勤，力扣。

一句话总结：王道视频+四本书+真题，再用天勤补充一下数据结构的训练。

因为王道的课程设计，完全是按照408来的，侧重点明显，而且非常贴近真题，所以用它的性价比最高！相比而言，如果看教材，会有很多知识点不考。如果全看的话时间消耗非常大，是效率非常低的方法！前面已经说了，408 数学是王炸加王炸，我们要避免在咩有用的地方花费时间。课本主要起到一个辅助的词典的作用，对于看不明白的知识点，可以回头去查非常方便。

天勤和力扣都是数据结构和算法设计的资料。整个卷子里，这部分一个大题只占1分，你自己随便写点也有两三分。所以没必要花太多的时间，一本天勤就足够了。非常不推荐力扣！和课本一样，用它复习就是杀鸡用牛刀了，时间经济性非常的低！

数据结构部分考察的也不会太深入。往年真题大多数能暴力求解，一般考链表（主要掌握逆置），树（掌握先序遍历）。排序一般也不考，快排顺序考点反而会多一点。(不过线性表里用排序来做，是很常用的一种暴力方法)

这个其实是很多考研党都会踩的坑。破财事小；耽误复习进度，影响复习效果事大。

下面是对这些资料的个人评价

（1）王道四门课的视频

我觉得王道的视频还是非常推荐去看的，因为计算机的知识是比较抽象、枯燥的，所以看视频就很好理解了。咸鱼学长讲解的三门课都不错，但我不知道是计算机网络这门课的原因还是如何，感觉计网的讲解比较琐碎、不成体系，有很多矛盾的知识点。

（2）王道四本单科书

考研看王道的4本书就够了，不用啃本科用的教材。因为王道的书专门为了应对考研，只看王道的书性价比很高。因为如果花大量时间去啃本科教材的话，那么你就很有可能死磕很低频或者压根没考过的知识点，这在应试中是大忌！（所以大家不要再问我要不要看本科教材了哦，如果时间非常充裕的话可以看着玩，就是了解一下。最后备考的时候肯定还是要回归王道的！）课后题的话只做选择题和统考过的大题就行了，如果不放心，那么非真题的大题可以看一遍题目，想一想思路之后直接看答案，重点放在答案这道题涉及到的知识点，而不是这道题的考法。因为真题的考法和非真题的练习题差距还是很大。

（3）王道历年真题

历年真题是一定要系统的去刷的，并且还要模拟实际考试一样定时去做，还要把答案做到答题纸或者A4纸上，建议放在下午去做，因为考试的时候专业课就是在第二天下午考的！而且我建议从以前的往现在去刷，而且要定时。我在刷的时候就明显的感觉到，前一年考过的考点，第二年又出现了。而且一定要做一套纠正一套，忘记的知识及时翻书去找。不要担心因为怕把答案记住了，第一轮就不刷课后题的真题了，真题的质量很高，而且题目也就那点，值得反复去多做几遍的。而且说实话，尽管第一轮做过真题，到最后系统做真题的时候还是会忘记的差不多的，所以不要有这个顾虑。

（4）模拟题

最后没时间做了，就没有做，影响不大

四、具体到单科的复习建议

（1）数据结构

统考中数据结构占45分，由11个选择题，一个算法设计题，一个问答题构成。数据结构属于最最基本的一门课，也是最接近数学的课程。这门课的特点和数学很像，对于记忆的要求不高，关键在于理解和运用。针对数据结构的复习，我因为是二战，有了一战复习的基础，所以教材就大致过了一遍，如果没有任何基础的同学一定要从教材入手，打好基础。我看的是很热门的严版教材，这个教材写的很好很全，就是有一点，对新手不友好，很多内容一上来就很深入，不易理解。建议多看几遍。王道后面的算法题，我一般都是自己动手实现一下书上的代码，这样对概念有更深入的理解。如果你们觉得这样还是不好理解的话，推荐两个MOOC课程，一个是浙江大学陈越、何钦铭老师的数据结构，另一个是清华大学邓俊辉老师的数据结构课程。数据结构教材学习完以后，然后开始写王道的数据结构单科书上面的习题，同时结合南小文的课过一遍，加上一定量的练习之后，所有的题基本上都掌握了，这部分分数就很好拿到。

看书的时候，不能因为某个知识点不重要就忽略它，说不定到时候选择题里就出现了。王道的书做完后，我还做了数据结构与算法考研试题试题精析，这本试题集我是用来扩大我的做题量的，量变才能产生质变呀。不过这本书的题目量太大了，我只做了一部分，发现他的答案有部分错误，不确定的时候，最好和同学可以一起讨论。建议这本书选择自己薄弱的知识点部分做即可，全部做一次花费时间太多，可能会影响其他课程复习。

（2）计算机组成原理

统考占45分，11个选择题，2个大题。这门课应该是四门里面最难的课程，不但会涉及计算，还需要大量的知识点记忆。这课的精髓在于理解计算机是怎么工作的，理解二进制。对于计组，我是从课本入手，只看统考要求的部分，同时配合网易云课堂上哈工大的计算机组成原理课程，看完基本上能够对这门课有个大概的认识。看完教材之后，就去做王道上面的习题，做完王道上的题之后，对计组的又加深了理解。王道上面的题反复刷了三遍，第一遍全部刷，无遗漏的复习。第二遍看重难点的题以及做错的题，那些做对的并且已经掌握了的，大概浏览一遍，第三遍的时候那些会的已经掌握的就不再去看了，主要就是看错题和重难点的题。计组的复习过程中，会遇到很多问题。比如一开始数据的表示和运算，看不懂就略看，跳过，后面再来看。重点是存储系统，如cache和虚拟存储器，指令系统，cpu，IO这一块。建议学计组的时候和操作系统结合着看，两者还是有不少交叉的知识点，能够加深理解。一次看不懂没事，计组肯定是要反复复习的。这门课出题特别灵活，而且计组的题一般情况下较难得分，复习的时候一定要全面，有时间尽量多做点题目。

（3）操作系统

统考占35分，10个选择题，两个大题操作系统的那本教材，我大致浏览了一遍，然后就直接上手王道书了，当然如果想要看教材的同学用汤子瀛的书即可。这门课和计组有不少交叉的知识点，注意结合起来，加深理解。操作系统本身脉络比较清楚，记忆之前提前理解一下原理会比较好记。操作系统每年的大题有一道是奇数年考PV操作，偶数年考文件，一般是这样。PV操作王道书上的题都会了就没啥问题，难点在于文件管理，内容讲解不多，但是题目很灵活。好在这部分分值不高，可以适当取舍。另外一个大题基本考察的是内存管理部分，近几年有和组成原理结合命题的趋势，难度较大。但是学好组成原理的话也不难得分。

（4）计算机网络

统考占25分，8个选择题，一个大题计算机网络知识点挺多的，不过不是很难，主要是以记忆为主。计网的分数在408中占得比例最小，只要把王道单科反复看，把上面所有知识点和题目都弄会了，基本就没有太大问题。网络部分的选择题偶尔会出现个别超纲题，我当时看了王道后面习题的配套视频，里面的老师会补充一些计网的课外知识，只要把老师补充的知识都掌握了而且把王道书上有的内容掌握扎实考试就没啥问题。

五、院校推荐

专硕学校名单：

985高校：

中国人民大学（自划线院校）、南开大学（自划线院校）、复旦大学（自划线院校）、同济大学（自划线院校）：数一英一、上海交通大学（自划线院校）：数一英一、南京大学（自划线院校）：数一英一、浙江大学（自划线院校）：数一英一、中国科学技术大学（自划线院校）：数一英一、厦门大学（自划线院校）、武汉大学（自划线院校）、中山大学（自划线院校）、华南理工大学（自划线院校）

其他院校：

北京工业大学、北京邮电大学：数一英一、北京信息科技大学、中国科学院大学：数一英一、河北大学、华北电力大学（保定）、河北工业大学：数一英一、燕山大学：数一英一、上海海事大学、华东师范大学、上海大学、杭州电子科技大学：数一英一、浙江理工大学、温州医科大学：数一英一、福州大学、福建师范大学、南昌大学、郑州大学、武汉理工大学、湘潭大学、湖南中医药大学、深圳大学：数一英一、南方医科大学：数一英一、云南大学、青海大学

学硕学校名单：

985高校：中国人民大学、南开大学、复旦大学、同济大学、上海交通大学、华东师范大学、南京大学、浙江大学、中国科学技术大学、厦门大学、武汉大学、中山大学、华南理工大学、西北农林科技大学

其他高校：

北京工业大学、北京邮电大学、北京信息科技大学、中国科学院大学、中国电力科学研究所、河北大学、华北电力大学（保定）、河北工业大学、河北师范大学、燕山大学、沈阳师范大学、上海师范大学、上海大学、杭州电子科技大学、浙江理工大学、杭州师范大学、宁波大学、安徽农业大学、福州大学、福建师范大学、南昌大学、江西师范大学、郑州大学、河南大学、武汉理工大学、华中农业大学、湘潭大学、深圳大学、南方科技大学、华中农业大学、广东工业大学、广西民族大学、海南大学、西南财经大学、贵州大学、西南自动化研究所、贵州师范大学、云南大学、云南师范大学、云南财经大学、宁夏大学