线性表出最新视觉报道_冲一冲一般差多少位次(2024年12月全程跟踪)
教育心得分享 | 24宇八(二) 1. 微分方程解出来后,排除AC,c=1或0带进去试一下。 薄利多销,弹性>1的商品价格下降收益增加,本质是TR对Q求导得MR提一个p最后推出MR=p(1-1/ed)。 D选项p(0,y)不存在。 同解充要条件行向量组相等,忘掉了有点。 分块阵初等变换,越乘越小,此题第一个分块阵右下角应该是BC,宇哥微博有勘误。 设取出的两个球中有一个白球为事件A,两个都是白球为事件B,则所求为p(B|A)。 泊松分布k=0123到正无穷,所以p1=p2+p3显然AB不对,并且1到正无穷奇偶数应该相等,但是多一个0是偶数所以2>3(我是这样想的不一定对)。 麦克劳林展开+级数。 最后一步积分有点飘了直接口算结果漏了个1有点蠢。 跟第一套16题有点像,都是条件下求期望,求出来的期望带x,再套一下期望公式就好了。 拉格朗日证单调,答案的方法牛,跟18年真题那个方法一样,这题真挺好的值得珍藏。 第一问利用线性表出进行分块,第二问类比p⁻⹁p那种求高阶的找关系。 改编自2021年真题,做过了肯定就一眼看出是服从0,1/2的均匀分布。 这套也不难,感觉确实跟宇哥说的,今年宇八跟真题难度一致。
「考研数学杨超直播」@考研数学杨超探讨线代考察重点,强调不仅需熟记公式,还需理解向量线性表出概念。博学视界的微博视频
396数学备考指南:线性代数篇 嘿,大家好!今天我们继续聊聊396数学的备考范围,特别是线性代数部分。虽然线性代数的考察深度不算特别难,但计算量可是相当大的哦!所以,熟练掌握计算方法和掌握选项排除速选技巧是非常重要的! 行列式 ጥ式是线性代数的基础,首先要搞清楚行列式的概念和性质。比如,行列式的定义、行列式的计算方法(按行或按列展开),还有行列式的性质和定理。 矩阵 矩阵是线性代数的核心部分。你需要掌握矩阵的概念、运算法则,特别是常见矩阵的计算方法。比如,伴随矩阵、可逆矩阵(包括可逆的充要条件和逆矩阵的计算),还有初等变换和初等矩阵。矩阵的秩也是一个重要的概念,要搞清楚它的性质和定理。 向量 向量是线性代数中的另一个重要概念。你需要掌握向量和向量组的概念,特别是线性表出和线性相关的判断方法。还有,向量的极大线性无关组和向量的秩也是需要重点掌握的。 线性方程组 𗯸 线性方程组是线性代数中计算量最大的一部分。你需要掌握线性方程组解的条件(唯一解、无穷多解),还有齐次线性方程组解的性质。基础解系和通解的计算方法也是需要熟练掌握的。 小结 总的来说,线性代数虽然考察深度不算特别难,但计算量可是相当大的。所以,大家一定要多练习,熟练掌握各种计算方法和技巧。下一篇我会更新概率论的范围哦~关注我,事半功倍!ꊊ希望这篇指南对大家有帮助,祝大家备考顺利!
10月23日真题复盘:细节决定成败 1. 今日做真题时发现了一个问题:明明知识点已经掌握,但在写答案时却缺乏自信,总是想得太复杂。要相信自己的所学,把知识淋漓尽致地运用在试卷上! 对于微分方程的解的概念,题干中的每一个条件都不是多余的。代入条件后,通过合并找关系,题目并不难。 这道题错了真是让人无语。极大值的充分条件和复合函数求导,根本没求完就稀里糊涂地选了答案。 ᠧ秛𘥅 关、线性表出、向量组的秩。永乐爷爷讲过这题,但李艳芳老师的讲解让我顿悟,最后还有口诀“多由少表,多必相关;无关被表,个数不多”。 这道题考察的是分布函数求概率,某一点小于等于-小于,小于是那点的左极限概率。记住拿到分布函数要判断变量类型。 련🙩题撞对了,虽然错用了一阶导等于0也算对了,但其实是拐点问题,需要用二阶导为0的条件。 出错,真是让人遗憾。 这道题在考场上是高数综合难题,但写出来还是有分的。所以不要怕,去拿步骤分。针对这题,基本不等式和积分不等式的题目,强化也是遇到过所以目前能拿下。 这道题第一问关于开闭区间问题,严格的积分中值定理是闭区间,题目要求开区间。张宇和武老师说过开区间属于推广,在真题考过后就可以继续当作结论用了!当然这题最佳答案是用辅助函数拉格朗日中值定理求。 这道题一开始掉入陷阱了,“两个不同的解”,想成n-r=2了,后来发现第二问做不下去,才意识到问题!这只能说明解不唯一,A不满秩! 这道题概率论最重要那几个正态分布凑正态定积分的值记下来呀,不然考场上会慌张算错!模拟的时候时间充裕所以才又推了一遍但是一直担心算错;然后小细节把自变量定义域写上。 总的来说,这样的题不难但处处是细节和问题。同志们仍需努力!
数据结构笔记:线性结构总结 线性结构主要包括线性表、栈、队列、串和数组。以下是一些基本知识点的总结: 线性表 线性表是一种基本的线性结构,包括顺序表和链表。顺序表的特点是元素在内存中连续存储,支持随机存取。链表则通过指针连接元素,支持按序号访问元素。 栈 抦 是一种后进先出(LIFO)的数据结构,用静态数组实现,并需要记录栈顶指针。基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)和取栈顶元素(top)。 队列 ꊩ列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用静态数组实现,并需要记录队头和队尾指针。基本操作包括入队(enqueue)、出队(dequeue)和取队头元素(front)。 串 串是由零个或多个字符组成的有限序列。主要操作包括模式匹配和子串查找。模式匹配算法有暴力匹配和KMP算法等。 数组 数组是一种特殊的线性结构,支持随机存取元素。基本操作包括插入、删除和查找元素。 压缩存储 对于一些特殊矩阵(如上三角矩阵、下三角矩阵和对角矩阵),可以采用压缩存储的方式,节省存储空间。 这些数据结构在实际应用中有着广泛的应用,掌握它们的基本原理和实现方法对于提高编程能力非常有帮助。
计算机二级考试知识点全解析 嘿,准备考计算机二级的小伙伴们,这里有一份超详细的知识点框架和内容,帮你轻松拿满分! 쥅知识 数据结构与算法 算法:简单来说,算法就是对解题方案的完整描述,不等于数学上的计算方法,也不等于程序。算法设计要考虑可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。 时间复杂度:表示算法执行过程中所需要的基本运算次数,与计算机系统、程序设计语言无关,但与问题的规模有关。 空间复杂度:表示算法在执行过程中所需要的计算机存储空间。 数据结构:包括逻辑结构和存储结构。逻辑结构反映数据元素间的逻辑关系,存储结构指数据在计算机中的存放形式。 线性表:顺序存储和链式存储两种方式。插入与删除操作需要移动元素,可能会增加或减少线性表的结点数。 栈和队列:栈是“先进后出”或“后进先出”的表,队列是“先进先出”的表。 二叉树:每个结点最多有两个子树的树结构,通常采用链式存储结构。 查找技术 顺序查找:从线性表的一端开始与目标元素逐个比较,直到找到或未找到为止。 二分法查找:适用于有序排列的线性表,将目标元素与中间项对比,逐步缩小查找范围。 排序技术 交换类排序法:如冒泡排序和快速排序,通过两两比较和交换位置来消除逆序。 选择类排序法:如简单选择排序和堆排序,通过选择最小(或最大)元素来排序。 插入类排序法:如简单插入排序和希尔排序,将元素插入到已排序的部分中。 程序设计基础 程序设计方法与风格 程序设计:是软件构造活动中的重要组成部分,包括结构化程序设计和面向对象方法。 程序设计风格:良好的风格可以提高程序质量,便于调试和维护。 结构化程序设计 原则:自顶向下、逐步求精、模块化及限制使用goto语句。 基本结构:顺序结构、选择结构和循环结构。 面向对象的程序设计 实质:从客观世界固有的事物出发来构造系统,提倡用人类在现实生活中常用的思维方法来认识、理解和描述客观事物。 优点:与人类习惯的思维方法一致,稳定性好,可重用性好,易于开发大型软件产品,可维护性好。 基本要素:对象、类和实例、消息、继承、多态性。 软件工程基础 软件工程的基本概念 软件定义:与计算机操作系统有关的程序、规程、规则及任何与之有关的文档和数据。 软件的特点:抽象性、无制作过程、无磨损老化问题、受计算机系统限制、复杂性高、成本昂贵、涉及社会因素。 软件危机:软件开发进度难以预测、成本难以控制、需求增长得不到满足、产品质量难以保证、难以维护、生产率提高赶不上硬件发展等。 软件工程:应用于软件定义、开发和维护的一整套方法、工具、文档、实践标准和工序。 软件生命周期 定义:从提出到停止使用的过程。分为三个阶段:需求分析、总体设计、详细设计、编码和测试;总体设计、详细设计;维护阶段。 结构化分析方法 需求分析:了解用户需求,确定软件需要实现的功能和性能。常用工具包括数据流图(DFD图)、数据字典(DD)、判定树和判定表。 需求规格说明书:编写需求规格说明书是程序设计的基础和依据,需具备完整性、正确性等标准。 结构化设计方法 软件设计:根据需求分析阶段确定的功能设计软件系统的整体结构,划分功能模块等。分为概要设计和详细设计。常用工具包括程序流程图、盒图(N-S图)、PAD图等。 概要设计:设计软件系统结构、数据结构及数据库设计等。常见术语包括深度、宽度、扇入、扇出等。 详细设计:详细设计每个模块的实现算法和所需的局部数据结构。常用工具包括程序流程图、盒图等。 希望这份详细的知识点框架和内容能帮到你们,祝大家考试顺利!ꀀ
湖北大学计算机专硕数据结构考点全解析 根据往届学长学姐的总结,以下是一些重要的知识点和代码片段,供大家参考(不代表官方)。 线性表基本概念、顺序表、链表基础 线性表是数据结构中最基本的概念之一,主要包括顺序表和链表。顺序表是用一段连续的内存空间存储元素,而链表则是通过指针连接元素。 单链表操作(头插、尾插) 单链表是最常见的链表类型,操作包括头插和尾插。头插是在链表头部插入元素,尾插是在链表尾部插入元素。 栈和队列 栈和队列是两种常见的线性数据结构。栈支持后进先出(LIFO)的操作,而队列支持先进先出(FIFO)的操作。 树和二叉树 树是一种层次型的数据结构,二叉树是树的一种特殊形式。树的遍历方式包括先序遍历、中序遍历和后序遍历,二叉树的插入、删除和构造也是重要的考点。 图的基本概念 图是一种非线性数据结构,主要用于表示节点之间的关系。图的基本操作包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 查找和排序 查找和排序是数据结构中的两大类操作。查找包括顺序查找和二分查找,排序包括冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序和基数排序等。 哈希表和拉链法 哈希表是一种基于哈希函数的数据结构,用于快速查找元素。拉链法是哈希表的一种常见实现方式。 其他重要知识点 除了以上提到的知识点,还有一些重要的考点,如数组的定义(上下三角形)、半(两个next表格)、并查集、二叉排序树、平衡二叉树、哈夫曼树、最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径等。 重点代码 根据往届经验,查找、链表、树等部分的代码是重点,需要重点关注。特别是二叉树的遍历、图的深度优先搜索和广度优先搜索等操作。 希望这些信息对大家有所帮助,祝大家考试顺利!
408刷题神器推荐!考研必备工具𑊥﹤备考408的小伙伴们,找到合适的刷题工具真的很重要!最近我发现了这个超棒的app,简直是408考研党的福音!它专门为408考试设计,提供了丰富的数据结构题目,从选择题到应用题,应有尽有。 数据结构基础 选择题:涵盖了线性表、栈和队列、串等各种数据结构的基础知识。 应用题:提供多种应用场景,帮助你熟悉各种数据结构的实际应用。 深入练习 线性表:通过大量练习,掌握线性表的插入、删除等操作。 栈和队列:通过经典问题,理解栈和队列的先进先出和后进先出特性。 串:练习串的各种操作,如子串匹配、串的分割等。 精选题目 每道题目都有详细的解析,帮助你理解题目的本质和解题思路。 精选历年真题,让你熟悉考试形式和难度。 ᠥ㫊答题卡功能:记录你的答题情况,方便复习和总结。 收藏功能:标记重要题目,方便随时查看。 这个app真的是我备考408的好帮手,强烈推荐给大家!快来试试吧,相信你也会爱上它的!✨
研408:计算机专业基础综合全解析 考研408是计算机学科专业基础综合的科目代码,是全国统考科目,方便考研管理和区分。如果初试科目的代码是数字8或者9开头的计算机专业课则是各个学校自主命题。 考试科目 ✨1、数据结构(DS) 45分(选择11题22分大题2题15分+8分)线性表,栈、队列、数组,树,图,查找。(包含红黑树、败者树等NUIST不讲的内容) ✨2、计算机组成原理 45分(选择11题22分大题2题11分+12分)2进制运算(含加减乘除),存储器构成,指令,CPU原理,总线 ✨3、操作系统(S) 35分 (选择10题20分大题2题7分+8分)进程,内存,文件管理1/0 ✨4、计算机网络(CN) 25分(选择8题16分大题1题9分)5个层(物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层) 考试难度 ✨竞争非常激烈: 408是计算机专业考研的统考科目,因此竞争非常激烈。很多考生都会选择参加408考试,对于考生来说,要想在考试中脱颖而出,需要具备综合素质和高超的应试能力。 ✨知识点多且复杂: 考察内容较为广泛,涵盖了计算机专业的多个领域,而且每个知识点都较为复杂,要想顺利通过408考试,必须具备扎实的计算机基础知识。 ✨题目难度大: 题目难度大,要有较高的思维能力和解题技巧才能轻松应对。考试时间有限,需要在有限的时间内完成大量的题目,很考验心理素质和时间管理能力。
线性规划的单纯形法:从原理到实践 在管理运筹学中,线性规划是一个非常重要的工具,而单纯形法则是求解线性规划问题的经典方法。今天,我们来详细探讨一下单纯形法的原理和步骤,并通过MATLAB线性规划求解器来验证一些结论。 单纯形法的基本思路 銊单纯形法的基本思想是通过求线性规划问题的基本可行解(极点)来寻找最优解。这种方法避免了穷举所有基本可行解的巨大计算量。具体来说,单纯形法按照一定规则,只求部分基本可行解来达到最优解。 单纯形法的步骤 ️ 标准化问题:首先,将线性规划问题转化为标准型。目标函数从极小化转为极大化,不等式约束也进行相应的转化。 初始可行基:给定一个初始可行基,并作对应的单纯形表。 检验数判断:用检验数来判断是否获得最优解。如果检验数小于等于0,则获得最优解;如果等于0,则获得无穷多最优解。 确定入基和出基变量:通过最小比值的方法确定入基变量和出基变量。 重复步骤:重复上述步骤,直到获得最优解为止。 单纯形表的算法步骤 确定初始可行基:将线性规划问题标准化后,确定初始可行基B,并对其系数矩阵进行变换,使得基矩阵成为单位矩阵,基变量在目标函数中的系数为零。 计算检验数:在单纯形表中,通过对检验数的判断确定入基变量Xk,用最小比值确定出基变量X行、列相交的元素为ak。 枢轴变换:以ark为主元素进行枢轴变换,使得单纯形表中ark所在的列系数变为1,其它行元素的系数皆为0。 重复步骤:重复上述步骤,直至获得最优解或确定目标函数无界。 注意事项 ⚠️ 矩阵初等行变换:在运算中使用矩阵初等行变换。 单位向量:表中矩阵总含有单位向量(表明当前为基本解)。 非负性:表中b列的数总应保持非负(表明当前基本解可行)。 最优单纯形表:当所有检验数均非正(≤0)时,得到最优单纯形表。 实践案例 例如,有一个线性规划问题: max Z = 20x + 10y s.t. 6x + 7y = 20 6x + y ≤ 240 Z = 50 X1 + X2 ≤ 50 X1 + X2 = 70 X1, X2 ≥ 0 通过单纯形法,我们可以找到最优解为X1 = 38, X2 = 12, Z = 880元。这个结论可以通过MATLAB线性规划求解器来验证。 总结 单纯形法是一种非常有效的求解线性规划问题的方法。通过将问题标准化、确定初始可行基、计算检验数、进行枢轴变换等步骤,我们可以找到问题的最优解。在实际应用中,单纯形法被广泛用于各种优化问题,如生产计划、资源分配等。
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