可冲洗！ 36所只采用排名第二的英语二数据结构的学校摘要！

赛宝，选择目标大学不要盲目！

例如，如果你也在参加计算机研究生考试，你可以选择只考数学（II）、英语（II）和数据结构学院，这样可以大大降低难度！

今天的小型比赛只总结了测试的数量。

II. 英语。 二、计算机学派的数据结构，还有文章末尾科目差异和备考策略一定要看到结局！

机构聚合

例如，东北石油大学、北京工商大学、上海电力大学、内蒙古工业大学等只计算在内。

2.英语。 其次，数据架构这3门科目准备考试的难度要小得多，落地的概率也更大！

数。

1. 数字。 二、三。

数。 1. 数字。

第二，第三，哪个更难？ 首先，我们需要知道每个主题的内容是什么？ 范围有多广？

数学1的内容是什么？

高等数学：函数、极限、一元函数微积分、向量代数和空间解析几何、多元函数微积分、无穷级数、常微分方程等。

线性代数：行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次形式等。

概率论与数理统计：随机变量及其概率分布、随机事件与概率、二维随机变量及其概率分布、大数定律与中心极限定理、随机变量的数值特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。

数学II的内容是什么？

高等数学：函数、极限、连续性、一元函数微积分、常微分方程。

线性代数：行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量。

数学III考试的内容是什么？

高等数学：函数、极限、一元函数微积分、多元函数微积分、无穷级数、常微分方程和差分方程等。

线性代数：行列式、矩阵、向量、矩阵的特征值和特征向量、线性方程组、二次形式等。

概率论与数理统计：大数定律与中心极限定理、随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量联合概率分布、随机变量数值特征、数理统计基本概念、参数估计、假设检验。