我优求知网考研报考计算机专业有哪些分类
根据计算机专业的应用性，目前我国计算机专业主要分为三大类，我们在准备考研的时候，一定要抓住重点。为大家精心准备了考研报考计算机专业的类型，欢迎大家前来阅读。
考研报考计算机专业的解读
1、计算机基础专业
专业要求：这些专业不但要求学生掌握计算机基本理论和应用开发技术，具有一定的理论基础，同时又要求学生具有较强的实际动手能力。
就业方向：学生毕业后能在企事业单位、***府部门从事计算机应用以及计算机网络系统的开发、维护等工作。
推荐院校：北京大学、清华大学、北京工业大学、南京大学、上海交通大学、东南大学
2、与理工科交叉的计算机专业
1)数学与应用数学专业
专业要求：数学与应用数学是计算机专业的基础和上升的平台，是与计算机科学与技术联系最为紧密的专业之一。该专业就业面相对于计算机科学与技术专业来说宽得多，不但适用于IT领域，也适用于数学领域，适合于数学基础较好的同学报考。
推荐院校：同济大学、东南大学、中山大学、宁波大学、深圳大学
2)自动化专业
专业要求与就业方向：自动化专业是一个归并了多个自动控制领域专业的宽口径专业，要求学生掌握自动控制的基本理论，并立足信息系统和信息网络的控制这一新兴应用领域制定专业课程体系，是工业制造业的核心专业。自动化专业的毕业生具有很强的就业基础和优势。
推荐院校：清华大学、东南大学、北京邮电大学、重庆大学
3)信息与计算科学专业
专业要求与就业方向：这是一个由信息科学、计算数学、运筹与控制科学等交叉渗透而形成的专业，就业面涉及到教学、商业、网络开发、软件设计等各个方面，就业率高达95%以上。
推荐院校：清华大学、南京大学、苏州大学
4)通信工程专业
专业要求与就业方向：通信工程专业要求学生掌握通信基础理论和基本基础，掌握微波、无线电、多媒体等通信技术，以及电子和计算机技术，在信息时代有着极佳的就业优势。
推荐院校：复旦大学、北京邮电大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、南京理工大学
5)电子信息工程专业
专业要求与就业方向：电子信息工程专业是宽口径专业，主要培养信息技术、电子工程、网络系统集成等领域的高级IT人才，毕业生可从事电子设备、信息系统和通信系统的研究、设计、制造、应用和开发工作。
推荐院校：浙江大学、清华大学、厦门大学、武汉大学、四川大学、云南大学
3、与文科艺术类相交叉的计算机专业
如果选择艺术类院校的上述专业，应有充分的思想准备：报考人数众多而招生人数有限，中国美术学院的报名与录取比例在2～5%是很正常的事，由此可见竞争之残酷，门槛之高。
1)计算机美术设计专业
专业要求与就业方向：计算机美术设计专业要求学生掌握美术设计和计算机的基础知识，熟练运用计算机进行广告设计、产品造型设计、室内外装饰设计及电视三维动画制作等美术设计工作。学生毕业后可在设计部门、广告公司、装潢公司、网络公司、软件公司、动画公司、企事业广告部及学校等从事美术设计策划与制作、电脑绘画、动画制作、网页设计及教学工作和计算机系统日常维护与管理等工作。
推荐院校：四川美术学院、云南大学、南京艺术学院、重庆师范大学
2)网页设计专业
专业要求与就业方向：互联网融入我们的生活，深刻地影响和改变着我们的生活方式和交流方式。网络以其自身信息传递的高效快捷、多样化、互动性等优势，深受人们的欢迎，已经成为速度最快、覆盖面最广的媒体传播方式。因此，网页设计专业对广大青年学生也是一个不错的选择。
推荐院校：首都师范大学、中央美术学院
3)影视动画设计专业
专业要求与就业方向：学生毕业后可以从事动画原画创作、动画设计、广告设计、软件开发、影视节目制作等工作，还可以从事传媒设计、管理及商务方向。
推荐院校：北京电影学院、成都大学
4)环境艺术设计专业
专业要求与就业方向：本专业是以美术造型能力为基础，以装饰、建筑等专业为设计依据的创造性专业学科，培养能够***从事居住环境和商业环境的设计以及其他环境艺术设计与施工的专门型、应用型人才。
推荐院校：浙江工业大学、中国美术学院
计算机是一门应用极为广泛的科学，在它应用的每一个学科中都已经诞生并继续诞生新的学科和专业。同时，在计算机的应用中又快速产生着新的专业，像比较时兴的电子商务专业、信息安全专业、办公自动化专业等都有着良好发展势头和前景。以上简单列举的是几个常见的计算机以及相关的专业，只是计算机专业大家庭中很小的一部分，供广大考生在报考时参考。
考研计算机组成原理特点及复习攻略
组成原理内容比较零乱，条理有点繁杂;并且计算机是一个内部运行状态难以直接观察、高度复杂的封闭式系统，信息在计算机内部各部件之间的保存、运算、传送等难以讲解;需要有适当的教学实验作为辅助性学习。组成原理在考研时主要考察内容有：计算机系统概述、数据的表示和运算、存储器层次结构、指令系统、中央处理器、总线、输入/输出系统。
考生在复习时：
(1)需要有数字电路的知识基础。
(2)首先要重点掌握单处理机计算机系统中各个部件的组成结构和基本工作原理。
(3)在学习过程中能够有比较真实的部件组成和运行控制例子对复习非常有帮助。
(4)关键的带有一定全局性的掌握基本原理，基本概念是重要的考点，需要把握各知识点的对应与从属关系，适当少关注细节问题，读一些试题与解。
(5)做题过程中多关注基本知识与概念，针对考题找准答题思路，找准习题中包含的关键知识点，绝不会有非常复杂、高难度的计算问题。
(6)课程中某些技术性指标有定性了解和定量计算两种，要把握好二者的区别。
(7)复习时不用过分追求知识的深度与全面性，以考研为主要目的。全部复习完后再把这些组成部件形成一个完整的系统，各部件之间是通过什么联系起来的、是怎样联系的，最好在头脑中有一个比较清晰的认识。
统考计算机数据结构复习重点
线性表这一章里面的知识点不多，但要做到深刻理解，能够应用相关知识点解决实际问题。链表上插入、删除节点时的指针操作是选择题的一个常考点，诸如双向链表等一些相对复杂的链表上的操作也是可以出现在综合应用题当中的。
栈、队列和数组可以考查的知识点相比链表来说要多一些。最基本的，是栈与队列FILO和FIFO的特点。比如针对栈FILO的特点，进栈出栈序列的问题常出现在选择题中。其次，是栈和队列的顺序和链式存储结构，这里一个常考点是不同存储结构下栈顶指针、队首指针以及队尾指针的操作，特别是循环队列判满和判空的2种判断方法。再次，是特殊矩阵的压缩存储，这个考点复习的重点可以放在二维矩阵与一维数组相互转换时，下标的计算方法，比如与对角线平行的若干行上数据非零的矩阵存放在一维数组后，各个数据点相应的下标的计算。这一章可能的大题点，在于利用堆栈或队列的特性，将它们作为基础的数据结构，支持实际问题求解算法的设计，例如用栈解决递归问题，用队列解决***的遍历问题等等。
树和二叉树。这一章中我们从顺序式的数据结构，转向层次式的数据结构，要掌握树、二叉树的各种性质、树和二叉树的不同存储结构、森林、树和二叉树之间的转换、线索化二叉树、二叉树的应用(二叉排序树、平衡二叉树和Huffman树)，重点要熟练掌握的，是森林、树以及二叉树的前中后三种遍历方式，要能进行相应的算法设计。这一部分是数据结构考题历来的重点和难点，复习时要特别关注。一些常见的选择题考点包括：满二叉树、完全二叉树节点数的计算，由树、二叉树的示意***给出相应的遍历序列，依据二叉树的遍历序列还原二叉树，线索化的实质，计算采用不同的方法线索化后二叉树剩余空指针域的个数，平衡二叉树的定义、性质、建立和四种调整算法以及回溯法相关的问题。常见的综合应用题考点包括：二叉树的遍历算法，遍历基础上针对二叉树的一些统计和操作(比如结点数统计、左右子树对换等等)，判断某棵二叉树是否二叉排序树，以上这些都要求能用递归的和非递归的算法解决，特别要重视非递归的算法，线索化后二叉树的遍历算法，如查找某结点线索化后的前驱或后继结点的算法以及给出Huffman编码等等。
在这一章中需要识记的是***以及基于***的各种定义，存储方式。要熟练掌握***的深度遍历和广度遍历算法，这是用***来解决应用问题时常用的算法基础。需要掌握基于***的多个算法，能够以手工计算的方式在一个给定的'***上执行特定的算法求解问题。常见的应用问题直接给出或经过抽象，会成为下列问题：最小生成树求解(PRIM算法和KRUSKAL算法，两种方法思想都很简单，但要注意不要混淆这两种方法)，拓扑排序问题(这里会用到数组实现的链表，可以注意一下)，关键路径问题(数据结构的较大难点，要把概念理解透，能做出表格找出关键路径)，最短路径问题(有重要的应用背景，也是贪心法不多的能给出最优解的典型问题之一)。
查找。这一章，需要识记关键字、主关键字、次关键字的含义;静态查找与动态查找的含义及区别;平均查找长度ASL的概念念及在各种查找算法中的计算方法和计算结果，特别是一些典型结构的ASL值，B-树的概念和基本操作冲突解决方法的选择和冲突处理过程的描述，B+树的概念(新增考点)，特别要注意B-树和B+树概念的对比，以及Hash表相关的概念。要熟练掌握顺序表、链表、二叉树上的查找方法，特别要注意顺序查找、二分查找的适用条件(比如链表上用二分查找就不合适)和算法复杂度。
内部排序。内部排序既是重点，又是难点。排序算法众多，光大纲上列出的就有9种，各种不同算法还有相应的一些概念定义需要记住。选择题常见的问题包括：不同排序算法的复杂度，给定数列要求给出某种特定排序方法运行一轮后的排序结果，或者给出初始数列和一轮排序结果要求选择采用的排序算法，给定时间、空间复杂度要求以及数列特征要求选择合适的排序算法等等。如果排序这一考点出现在综合应用题中则常与数组结合来考查。
另外需要提醒考生注意的是，大纲中的考查目标中提到的算法的复杂度分析，而具体考点中没有明确列出，因此需要大家学习参考书中关于算法复杂度分析的相关内容，以及注意相关章节中提到的一些典型算法的算法复杂度。
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