软件工程导论考研大纲？

一、软件工程导论考研大纲？

　　上海理工大学2021年869数据结构及软件工程考研大纲

　　第一部分：数据结构

　　一、参考书目

　　《数据结构》（C语言版），严蔚敏等主编，清华大学出版社，2012年

　　二、 考试内容要求

　　1、了解数据结构及其分类、数据结构与算法的密切关系。

　　2、熟悉各种基本数据结构及其操作，学会根据实际问题要求来选择数据结构。

　　3、掌握设计算法的步骤和算法分析方法。

　　4、掌握数据结构在排序和查找等常用算法中的应用。

　　5、初步掌握文件组织方法和索引技术。

　　三、考试内容

　　1、 数据结构基本概念及简单的算法分析

　　1)什么是数据结构

　　2) 抽象数据类型及面向对象概念：数据类型；数据抽象与抽象数据类型；面向对象的概念；用于描述数据结构的语言

　　3) 数据结构的抽象层次

　　4) 算法定义

　　5) 性能分析与度量：算法的性能标准；算法的后期测试；算法的事前估计；空间复杂度度量；时间复杂度度量；时间复杂度的渐进表示法；渐进的空间复杂.

　　2、 数组

　　1)作为抽象数据类型的数组：数组的定义和初始化；作为抽象数据类型的数组；数组的顺序存储方式

　　2)顺序表：顺序表的定义和特点；顺序表的类定义；顺序表的查找、插入和删除；使用顺序表的事例

　　3) 字符串：字符串的抽象数据类型；字符串操作的实现；字符串的模式匹配

　　3、链表

　　1) 单链表：单链表的结构；单链表的类定义；单链表中的插入与删除；带表头结点的单链表；用模板定义的单链表类；单链表的游标类；静态链表

　　2) 循环链表：循环链表的类定义；用循环链表解约瑟夫问题；多项式及其相加：多项式的类定义；多项式的加法

　　3) 双向链表

　　4、栈和队列

　　1) 栈：栈的抽象数据类型；栈的顺序存储表示；栈的链接存储表示

　　2) 队列 ：队列的抽象数据类型；队列的顺序存储表示；队列的链接存储表示；3) 队列的应用举例

　　4) 优先级队列：优先级队列的定义；优先级队列的存储表示

　　5、递归

　　1) 递归的概念

　　2) 迷宫问题

　　3) 递归过程与递归工作栈

　　4) 利用栈实现的迷宫问题非递归解法

　　5) 广义表：广义表的概念；广义表的表示及操作；广义表存储结构的实现；广6) 义表的访问算法；广义表的递归算法

　　6、树与森林

　　1) 树和森林的概念：树的定义；树的术语；树的抽象数据类型

　　2) 二叉树：二叉树的定义；二叉树的性质；二叉树的抽象数据类型

　　3) 二叉树的表示：数组表示；链表存储表示

　　4) 二叉树遍历：中序遍历；前序遍历；后序遍历；应用二叉树遍历的事例；二 叉树遍历的游标类；不用栈的二叉树中序遍历算法

　　5) 线索化二叉树：线索；中序线索化二叉树；前序与后序的线索化

　　6) 堆：堆的定义；堆的建立；堆的插入与删除

　　7) 树与森林：树的存储表示；森林与二叉树的转换；树的遍历；森林的遍历

　　二叉树的计数

　　8) 霍夫曼树：路径长度；霍夫曼树；霍夫曼编码

　　7、集合与搜索

　　1) 集合及其表示：集合基本概念；以集合为基础的抽象数据类型；用位向量实现集合抽象据类型；用有序链表实现集合的抽象数据类型

　　2) 等价类：等价关系与等价类；确定等价类的链表方法；并查集

　　3) 简单的搜索结构：搜索的概念；静态搜索结构；顺序搜索；基于有序顺序表的对分搜索

　　4) 二叉搜索树：定义；二叉搜索树上的搜索；二叉搜索树的插入；二叉搜索树的删除；与二叉搜索树相关的中序游标类

　　5) AVI树：AVI树的定义；平衡化旋转；AVI树的插入和删除；AVI树的高度

　　8、 图

　　1) 图的基本概念：图的基本概念；图的抽象数据类型

　　2) 图的存储表示：邻接矩阵；邻接表；邻接多重表

　　3) 图的遍历与连通性：深度优先搜索；广度优先搜索；连通分量；重连通分量

　　4) 最小生成树：克鲁斯卡尔算法；普里姆算法

　　5) 活动网络：用顶点表示活动的网络；用边表示活动的网络

　　9、排序

　　1) 插入排序：直接插入排序；对分插入排序；链表插入排序；希尔排序

　　2) 交换排序：起泡排序；快速排序

　　3) 选择排序：直接选择排序；锦标赛排序；堆排序

　　4) 归并排序：归并；迭代的归并排序算法；递归的表归并排序

　　5) 基数排序：多关键码排序；链式基数排序

　　6) 外排序：外排序的基本过程；k路平衡归并；初始归并段的生成；最佳归并树

　　10、索引与散列结构

　　1) 静态索引结构：线性索引；倒排表；m路静态查找树

　　2) 动态索引结构：动态的m路查找树；b_树；b_树的插入；b_树的删除；b+树

　　3) 散列：词典的抽象数据类型；散列表与散列方法；散列函数；处理溢出的闭散列方法；处理溢出的开散列方法；散列表分析

　　第二部分：软件工程

　　一、参考书目

　　张海藩 <https://book.jd.com/writer/%e5%bc%a0%e6%b5%b7%e8%97%a9_1.html>，牟永敏 <https://book.jd.com/writer/%e7%89%9f%e6%b0%b8%e6%95%8f_1.html> 著，《软件工程导论》（第6版），清华大学出版社，2013年

　　二、考试内容范围

　　掌握软件工程的基本概念、基本原理和基本方法；掌握可行性研究、需求分析、软件设计、软件测试、维护和演化、软件过程和管理等方面的基础知识，建立软件开发的系统化和工程化的概念和质量意识，能够综合利用软件工程的方法与技术。

　　1、软件工程概述

　　1）软件的本质特征和软件开发的本质困难

　　2）软件危机的产生及软件工程的起源

　　3）软件工程的定义

　　4）软件工程学科的重要地位

　　2、软件生命周期

　　1）需求：需求的定义和类型、需求工程过程、需求规格说明、需求评审

　　设计：高层设计和详细设计

　　2）测试：验证与确认、单元测试、集成测试、系统测试和验收测试、回归测试和部署

　　3）维护和演化：演化的基本概念、演化和维护活动、程序理解和逆向工程、系统和过程的再工程过程

　　4）项目管理：人员组织和管理、项目计划和跟踪、软件估算、风险控制、配置管理

　　3、 软件过程模型（一）

　　1）瀑布模型

　　2）演化模型及增量和迭代方法的本质特征

　　3）螺旋模型

　　4、软件过程模型（二）

　　1）统一软件开发过程模型

　　2）敏捷过程模型

　　5、 可行性分析

　　1）可行性研究的目标

　　2）可行性研究的过程和预期结果

　　3）经济可行性的基本概念和评估方法

　　4）技术可行性的基本概念

　　5）合规可行性的基本概念

　　6、需求工程概述

　　1）软件需求的根本挑战

　　2）软件需求的制品

　　3）需求工程过程--需求获取、分析、规约和验证

　　4）需求管理--需求跟踪、优先级和需求变更

　　5）领域模型和数据字典

　　7、结构化需求分析

　　1）建模基础：模型和视图

　　2）系统流程图

　　3）数据流图

　　4）实体-联系图

　　5）状态转换图 、IPO图

　　8、面向对象需求分析（一）

　　1）UML建模基础

　　2）用例和用例图

　　3）用例图的基本符号与用例关系

　　4）用例描述

　　9、面向对象需求分析（二）

　　1）用活动图、顺序图和通信图描述用户需求

　　2）领域的概念类与类图

　　3）类之间的关系

　　4）概念模型的创建步骤与建模举例

　　10、软件设计基础

　　1）总体设计和详细设计的概念

　　2）软件设计过程

　　3）软件设计的基本原理

　　4）软件设计的启发式规则

　　5）非功能性需求和软件设计

　　11、人机界面设计

　　1）一般的人机界面设计原则

　　2）人机交互方式和界面风格

　　3）人机界面分析与建模

　　4）界面设计活动和设计原则

　　5）界面设计的实现工具

　　6）可用性和人机交互评价

　　12、软件体系结构基础

　　1）软件体系结构视图

　　2）软件体系结构模式初步

　　3）基于构件的软件开发和UML构件图

　　4）使用UML部署图描述部署模型

　　13、 结构化软件设计

　　1）层次图、HIPO图和结构图

　　2）程序流程图、盒图

　　3）判定表和判定树

　　4）面向数据流的设计方法

　　14、面向对象软件设计

　　1）需求分析的精化-实体类、边界类和控制类

　　2）类图和对象图

　　3）CRC技术

　　4）类之间的关系

　　5）从分析类到射击类

　　6）使用状态机图进行设计建模

　　7）使用活动图、顺序图和通信图进行设计建模

　　15、程序设计语言和编码

　　1）程序设计语言

　　2）编程规范和程序设计风格

　　3）软件设计质量度量

　　4）McCabe复杂度分析

　　16、 软件测试、 软件维护和演化

　　1）软件测试的目的

　　2）软件测试策略和模型

　　3）白盒测试

　　4）黑盒测试

　　5）软件测试完成标准

　　6）软件维护的概念

　　7）软件维护过程

　　8）软件演化和再工程技术

二、数据结构导论？

概括的说，数据结构是一门讨论“描述现实世界实体的的数学模型（非数值计算）及其上的操作在计算机中如何表示和实现的”学科。

三、大数据导论论文方向？

            大数据导论是一个广泛的课程主题，它涵盖了大量的技术和方法，以帮助人们更好地理解和处理大量数据。在大数据导论中，可以探讨以下几个方向的论文题目：

大数据技术与应用：该方向着重于探讨大数据领域的最新技术和应用，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化和挖掘等方面。这些技术和应用如何影响我们的日常生活和工作，以及如何改变我们对于数据的认识和处理方式。

数据挖掘与人工智能：该方向主要探讨如何利用机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术来进行数据挖掘和分析，以及如何应用这些技术来解决实际问题。

大数据安全与隐私：该方向主要关注大数据面临的安全和隐私问题，包括数据泄露、篡改、伪造等问题，以及如何保护个人隐私和数据安全。

大数据与社会科学：该方向结合了大数据技术和社会科学方法，探讨大数据如何应用于社会科学研究，以及如何从社会科学角度理解和分析社会现象。

大数据与商业：该方向探讨大数据如何应用于商业领域，包括商业分析、市场营销、客户服务等方面。这些应用如何提高企业的效率和竞争力，以及如何为消费者提供更好的产品和服务。

这些都是大数据导论论文方向的一部分，根据个人兴趣和研究方向，还可以进一步深入探讨其他相关的论文题目。

四、自考数据结构导论？

自考计算机专业专升本一般有20门左右课程，一般2年就可以考完全部课程。 自考计算机专业专升本，以计算机信息管理专业为例，主要课程有： 　　中国近现代史纲要、马克思主义基本原理概论、英语(二)、管理经济学、网络经济与企业管理、运筹学基础、操作系统概论、数据结构导论、数据库系统原理、计算机网络原理、C++程序设计、软件开发工具、信息系统开发与管理、管理信息系统、计算机原理、毕业设计等。

五、数据科学导论

数据科学导论

数据科学是一门兴起于21世纪的新兴学科，它通过运用数学、统计学、计算机科学等方法，研究如何从数据中提取有价值的信息并做出决策。数据科学导论是数据科学学习的第一步，它为学习者提供了入门所需的基本概念和方法。

在当今信息化的时代，数据无处不在。大数据的产生和存储使得我们有了更多的机会去探索和理解数据的含义。然而，如何从海量的数据中找到有用的信息，这是一个充满挑战的任务。数据科学的出现就是为了解决这个问题。

数据科学的重要性

数据科学已经渐渐地渗透到各个行业中，如金融、医疗、制造业等。通过数据科学的方法，可以帮助企业和组织做出更明智的决策，提高效率，降低成本。数据科学在解决实际问题中具有广泛的应用价值。

数据科学是一个多学科交叉的领域，涉及到数学、统计学、计算机科学、机器学习等领域的知识。只有具备扎实的基础知识，才能够在数据科学的道路上走得更远。

数据科学导论的内容

数据科学导论的课程涵盖了数据科学的基本概念、数据预处理、数据可视化、统计分析、机器学习等内容。

首先，学习者将了解数据科学的基本概念和理论基础。他们将学习数据的类型、数据的采集和存储，以及数据科学在现实生活中的应用。

其次，学习者将学习如何进行数据预处理。数据预处理是数据分析的关键步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。只有进行了正确的数据预处理，才能获得准确可靠的结果。

接着，学习者将学习如何进行数据可视化。数据可视化是将抽象的数据转化为可视化图形的过程，它可以帮助人们更好地理解数据的含义。通过学习数据可视化技术，学习者可以将复杂的数据呈现出简洁清晰的图形，使得人们更易于理解。

还有，学习者将学习统计分析的方法。统计分析是数据科学中的重要组成部分，它可以帮助人们揭示数据的规律和趋势。学习统计分析方法可以让学习者从数据中发现更多的信息，为决策提供更有力的支持。

最后，学习者将学习机器学习的基本原理和方法。机器学习是数据科学中的核心技术之一，它通过让计算机从数据中自动学习和提取知识，来解决各种复杂问题。学习机器学习的方法将帮助学习者在实际问题中应用数据科学的技术。

结语

数据科学导论是学习数据科学的第一步，它为学习者提供了全面的基础知识和入门方法。通过学习数据科学导论，学习者可以了解到数据科学领域的基本概念、理论和方法，为进一步深入学习和研究打好坚实的基础。

数据科学的应用前景广阔，对于有志于从事数据科学和数据分析工作的人来说，学习数据科学导论是非常重要的。只有具备了坚实的基础知识，才能够在数据科学的道路上取得更大的成就。

希望通过本文的介绍，能够让大家对数据科学导论有一个初步的了解，为大家进一步深入学习数据科学打下基础。

此文详细介绍了数据科学导论的重要性、内容以及学习目标。数据科学作为一门新兴学科，通过数学、统计学和计算机科学的方法，研究如何从数据中提取有价值的信息并用于决策。数据科学导论为学习者提供了学习数据科学的基本概念和方法，涵盖了数据预处理、数据可视化、统计分析和机器学习等内容。 数据科学在各行业中都有广泛的应用，可以帮助企业和组织做出更明智的决策，提高效率，降低成本。学习数据科学导论是入门数据科学的关键一步，它为学习者提供了全面的基础知识和方法。通过学习数据科学导论，学习者可以了解到数据科学领域的基本概念、理论和方法，为进一步深入学习和研究打下坚实的基础。 数据科学导论的课程内容包括数据科学的基本概念、数据预处理、数据可视化、统计分析和机器学习等。学习者将学习如何正确进行数据预处理，以获得准确可靠的结果。他们还将学习如何将抽象的数据转化为可视化图形，帮助人们更好地理解数据的含义。此外，学习统计分析方法可以让学习者从数据中发现更多的信息，为决策提供更有力的支持。最后，学习机器学习的方法将帮助学习者在实际问题中应用数据科学的技术。 数据科学导论的学习对于有志于从事数据科学和数据分析工作的人来说，具有重要意义。通过学习数据科学导论，他们可以打下坚实的基础，为进一步深入学习和应用数据科学的技术奠定基础。数据科学的应用前景广阔，随着大数据时代的到来，对数据科学的需求将越来越高。希望通过本文的介绍，读者能够对数据科学导论有一个初步的了解，为进一步深入学习数据科学打下基础。

六、数据科学导论是学什么？

数据科学导论是学习运用概率统计、分布式计算、现代软件等综合知识探索来自商业贸易，生物 医疗， 金融证券， 社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效存储、 高效管理、 高效概括、深入分析和精准预测的科学和艺术，是培养人才重要作用。

七、大数据导论是学什么？

是一个更为宽泛的概念。大数据相对于统计学来说更加考虑算法的效率以及预测的精确性。而统计可能更侧重于方法是否满足一些统计性质。应用统计学可以为大数据打好一定的理论基础，但是想更好的处理大数据编程是非常重要的。

八、数据挖掘导论m估计法？

背景：

属性集和类变量之间的关系是不确定的，其一，噪声数据的干扰；其二，出现某些影响分类的因素没有包含在属性集中。

因此，出现一种对属性集和类变量的概率关系建模的方法。贝叶斯定理是把类的先验知识和从数据中收集的新证据相结合的统计原理。它可以通过先验概率、类条件概率和证据来表示后验概率。

条件概率的m估计（P144），当样例较少时，m估计通常是一种更加健壮的估计方法。

九、大数据算法导论

大数据算法导论

大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，传统的数据处理技术已经难以胜任大数据时代的挑战。在处理大数据时，算法起着至关重要的作用，它们可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，进行深入分析和预测。

在本文中，我们将介绍大数据算法的基本概念和常见应用，帮助读者深入了解这一领域的重要性和发展趋势。

大数据算法的重要性

大数据算法是大数据处理的核心，它们能够高效地处理海量数据，并从中发现规律、挖掘价值信息。随着互联网和物联网技术的快速发展，我们生产的数据量呈指数级增长，这就需要更加高效和智能的算法来处理这些数据。

大数据算法可以帮助企业实现精准营销、智能推荐、风险控制等多种应用，提高企业的竞争力和盈利能力。同时，大数据算法也在医疗、金融、交通等领域发挥着重要作用，为社会发展带来更多机遇和可能。

大数据算法的应用领域

大数据算法广泛应用于各个领域，如机器学习、数据挖掘、人工智能等。在机器学习领域，大数据算法可以帮助机器智能地识别模式、预测趋势，实现自动化决策和优化方案。

在数据挖掘领域，大数据算法可以帮助企业从海量数据中发现潜在的商机和风险，帮助企业做出更加明智的决策。在人工智能领域，大数据算法可以帮助智能设备更好地理解和处理人类行为和语言。

大数据算法的发展趋势

随着人工智能和大数据技术的融合发展，大数据算法正朝着更加智能化、自动化、个性化的方向发展。未来的大数据算法将更加注重数据安全和隐私保护，同时更加注重算法的可解释性和透明性。

同时，随着量子计算、边缘计算等新技术的发展，大数据算法也将迎来新的挑战和机遇。我们相信，随着技术的不断进步和创新，大数据算法将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的便利和机遇。

十、大数据导论 ppt

大数据在当今社会中扮演着至关重要的角色，成为许多行业发展和决策制定的关键因素。随着信息时代的到来，大数据的概念越来越被重视，其应用范围也越来越广泛。本文将介绍大数据的基本概念以及其在企业中的应用，并结合实际案例分析大数据在业务决策中的重要性。

大数据导论

首先，什么是大数据？大数据不仅仅指数据量庞大，更重要的是数据的管理和分析能力。大数据具有“四个V”特征，即Volume（数据量大）、Variety（多样性）、Velocity（速度快）和Veracity（真实性）。通过对海量、多样、高速和真实的数据进行收集、存储、分析和应用，企业可以从中获得宝贵的信息和洞察，帮助其做出更明智的决策。

在当今的商业环境中，大数据已经成为企业获取竞争优势的重要手段之一。通过分析大数据，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求，优化产品设计，提高运营效率，降低成本，实现个性化营销等。因此，掌握大数据技术和工具成为企业发展的必由之路。

ppt

ppt是演示文稿的一种文件格式，常用于会议、报告、培训等场合。在大数据领域，制作专业的ppt演示非常重要，能够清晰地传达数据分析结果、主要观点和结论，提升沟通效果。下面介绍几点制作大数据相关ppt的建议：

• 内容清晰明了：在ppt中，内容应该简洁明了，重点突出。避免过多文字或图片堆砌，尽量保持每页信息的主题统一，让观众易于理解和记忆。
• 数据可视化：大数据本身具有复杂性，借助图表、图形等数据可视化工具能够更直观地展示数据分析结果，提高观众的理解度。
• 结构合理：ppt的结构应该合理有序，包括引言、背景介绍、数据分析、结论等部分，使整个演示具有逻辑性和条理性。
• 配色搭配：选择合适的配色方案能够提升ppt的整体美感和可读性，同时注意文字和背景之间的对比度，确保内容清晰可见。

总而言之，大数据在企业中的应用日益广泛，对于提升企业的竞争力和创新力起到至关重要的作用。制作专业的大数据相关ppt能够有效展示数据分析结果，传递关键信息，帮助企业更好地应对挑战和机遇。